[发明专利]一种基于时序特征的用户帐号异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910010943.5 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109818942B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 何为舟;曾雅蓉 | 申请（专利权）人： | 微梦创科网络科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人： | 郭智 |
| 地址： | 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于时序特征的用户帐号异常检测方法，所述方法包括：根据用户帐号的历史记录数据，构建多个特征维度的时间序列异常检测算法模型；获取用户帐号的当前数据，根据所述多个异常检测算法模型，从所述多个特征维度分别对所述当前数据进行异常检测，得到所述当前数据在所述多个特征维度的分值；将所述多个特征维度的分值的平均值，作为所述当前数据的综合异常得分；当所述综合异常得分大于预设分数阈值时，判定该用户帐号为异常用户帐号。本发明是技术方案通过基于时序模型的用户帐号评测和基于关联规则分析的异常特征集匹配，捕捉用户的动态行为变化，提高实际应用中的异常帐号检测的准确性和可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时序 特征 用户 帐号 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于时序特征的用户帐号异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户帐号的历史记录数据，构建多个特征维度的时间序列异常检测算法模型；获取用户帐号的当前数据，根据所述多个特征维度的时间序列异常检测算法模型，从所述多个特征维度分别对所述当前数据进行异常检测，得到所述当前数据在所述多个特征维度的分值；将所述多个特征维度的分值的平均值，作为所述当前数据的综合异常得分；当所述综合异常得分大于预设分数阈值时，判定该用户帐号为异常用户帐号。
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