[发明专利]一种非法交易主动探测方法及系统

权利要求书

1.一种非法交易主动探测方法，其特征在于，包括：

通过人工录入网站的URL、关键词，或者通过搜索引擎查询的结果筛选出非法网站，并将所述非法网站的网站信息存储至数据库；

计算所述非法网站的文本信息与预先标记的模板之间的相似度，其中，预先标记的模板是对历史记录的非法网站进行分类而生成的不同的预设模型，每个模板均标记了模板代号；

如果计算出的相似度大于预定阈值，对所述非法网站进行分类、标记新的模板代号，并作为新增加的模板存储至数据库中；

如果计算出的相似度小于或等于预定阈值，则使用预先标记的模板已开发的主动探测软件对所述非法网站进行模拟注册、登录、交易渠道的探测，将非法网站返回的交易订单的相关信息通过文本分析挖掘、和/或图像识别分析提取出来，存储在数据库中，作为判断该交易行为是合法还是非法的判别依据。

2.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于：对所述非法网站进行模拟注册后，将对应的网站URL和注册用户信息存入数据库备份。

3.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于：通过人工录入网站的URL、关键词，或者通过搜索引擎查询的结果筛选出的非法网站的网站信息包括以下至少之一：网站名称、网站URL、网站有效性、网站的文本信息、网站快照图片URL、网站标记模板代号、网站创建时间、网站更新时间。

4.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于：所述相似度是所述非法网站的网页源码的SimHash值与预先标记的模板的SimHash值之间的海明距离。

5.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于，交易订单的相关信息包括以下至少之一：订单号、订单截图、交易的银行、交易时间、网站URL、交易金额、收款方账户信息。

6.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于，支持分布式任务分发处理，采用浏览器Docker集群，使用Selenium Grid去实现页面渲染和模拟操作，统一调用Selenium Hub将任务分发到Selenium Hub上注册的至少一个Node代理节点上，多个Node代理节点去请求非法网站，完成模拟注册、登录、交易动作，并且接收非法网站返回的交易订单。

7.根据权利要求1所述的一种非法交易主动探测方法，其特征在于：对所述非法网站进行模拟注册、登录、交易渠道的探测时，生成监控日志信息，并将所述监控日志信息存储至数据库中。