[发明专利]一种基于多要素的移动设备识别方法

说明书

本发明公开了一种基于多要素的移动设备识别方法，包括：创建移动设备要素模型，移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度；对高于置信度阈值的要素称为决策要素；对待识别的设备创建移动设备要素模型，并选取决策要素；在已识别的设备中，查找与决策要素名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合，根据公式计算最终偏置信度，若最终置信度大于等于设定的最终置信度阈值，则认为待识别的移动设备与最终置信度对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。本发明可以关联多个要素同时进行分析，准确辨别设备。

技术领域

本发明属于设备识别领域，尤其涉及一种基于多要素的移动设备识别方法。

背景技术

在风控规则中，辅助使用基于设备的规则，能更好的进行风险控制。传统的基于IP、Mac地址辨识设备的技术，只需要使用组建局域网、代理IP、修改Mac地址等简单操作，便会让这些规则判断出现问题。所以需要使用新的识别设备的技术来更好地准确辨别设备。当今移动设备的规格、设备信息大同小异，因此需要解决如下的技术问题，当存在多个设备时，无法通过单一要素辨别其是否为同一设备，需要关联多个要素，同时进行分析区分设备。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于多要素的移动设备识别方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于多要素的移动设备识别方法，包括如下步骤：

(1)创建移动设备要素模型

移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度X(i)，置信度X(i)表示设备要素i属于某一移动设备的概率；设定设备要素置信度的阈值Po、最大置信度Xmax及最终置信度阈值S，一般采用统计得到的经验值。

(2)对待识别的移动设备T和已识别的移动设备集合Set，分别创建对应的设备要素模型。

(3)将移动设备T中设备要素置信度大于阈值Po的设备要素整合为要素集合T_p{T₁,…T_j}，称为决策要素。

(4)从设备集合Set中查找与步骤(3)得到的决策要素T_p名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合TempoSet。

(5)从临时集合TempoSet中选择一组设备要素k，根据以下公式计算该组移动设备的最终偏移量Y_k

其中，n为该组的设备要素个数。

根据Y_k计算该组移动设备的最终置信度Z_k，Z_k＝K*(1-Y_k)，K为常数。

(6)遍历临时集合TempoSet，得到所有组对应的最终置信度Z。

(7)选择步骤(6)得到的最终置信度Z中的最大值Z_max，与最终置信度阈值S相比较，若Z_max大于等于S，则认为待识别的移动设备T与Z_max对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。

进一步地，所述步骤(1)中，所述设备要素为通过移动设备API得到的设备信息。

进一步地，所述步骤(1)中，设备要素置信度的阈值Po取9000，最大置信度Xmax取10000，最终置信度阈值S取9999.00。

进一步地，所述步骤(4)中，临时集合TempoSet只保留步骤(3)得到的决策要素。