[发明专利]一种基于共享学习的被欺诈风险识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了基于共享学习的被欺诈风险识别方法、装置及设备。包括：将支付平台的业务数据发送给第三方权威平台，使其在预定的商户平台中，匹配得到商户平台与支付平台的共有用户和非共有用户，对非共有用户进行隐私保护处理，并获取共有用户在支付平台以及一个或多个商户平台分别的业务数据，至少部分业务数据指示了欺诈行为；确定识别辅助模型，识别辅助模型由第三方权威平台根据这些业务数据通过共享学习训练得到；采集指定的商户平台上用户的相关数据，指定的商户平台通过支付平台向用户提供支付渠道；根据用户的相关数据和识别辅助模型，判定用户在指定的商户平台上的操作是否存在被欺诈风险，并根据判定结果进行相应处理。

技术领域

本说明书涉及机器学习领域，尤其涉及一种基于共享学习的被欺诈风险识别方法、装置及设备。

背景技术

随着计算机技术和互联网的迅速发展，人们的生活变得更加便捷。支付平台可以帮助用户完成日常的支付。商户平台每天有上亿的用户使用，用户可以在商户平台通过支付平台进行交易。

在实际应用中，有不法分子可能通过商户平台和电信手段对正常用户进行欺诈。目前，一些支付平台当用户进入支付页面准备支付时，会根据用户在该支付平台上的历史支付信息，提示用户是否有被欺诈风险。

基于此，需要更有效的被欺诈风险识别方案。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于共享学习的被欺诈风险识别方法、装置及设备，用于解决如下技术问题：需要更有效的被欺诈风险识别方案。

本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案：

本说明书一个或多个实施例提供一种基于共享学习的被欺诈风险识别方法，包括：

将支付平台的业务数据发送给第三方权威平台，以使所述第三方权威平台在预定的商户平台中，匹配得到所述商户平台与所述支付平台的共有用户和非共有用户，针对所述支付平台和所述商户平台对所述非共有用户进行隐私保护处理，并获取所述共有用户在所述支付平台以及一个或多个商户平台分别的业务数据，至少部分所述业务数据指示了欺诈行为；

确定识别辅助模型，所述识别辅助模型由所述第三方权威平台，根据所述共有用户在所述支付平台以及一个或多个商户平台分别的业务数据，通过共享学习训练得到；

采集指定的商户平台上用户的相关数据，所述指定的商户平台通过所述支付平台向所述用户提供支付渠道；

根据所述用户的相关数据和所述识别辅助模型，判定所述用户在所述指定的商户平台上的操作是否存在被欺诈风险，并根据判定结果进行相应处理。

本说明书一个或多个实施例提供一种基于共享学习的被欺诈风险识别装置，包括：

平台配合单元，将支付平台的业务数据发送给第三方权威平台，以使所述第三方权威平台在预定的商户平台中，匹配得到所述商户平台与所述支付平台的共有用户和非共有用户，针对所述支付平台和所述商户平台对所述非共有用户进行隐私保护处理，并获取所述共有用户在所述支付平台以及一个或多个商户平台分别的业务数据，至少部分所述业务数据指示了欺诈行为；

模型确定单元，确定识别辅助模型，所述识别辅助模型由所述第三方权威平台，根据所述共有用户在所述支付平台以及一个或多个商户平台分别的业务数据，通过共享学习训练得到；

数据采集单元，采集指定的商户平台上用户的相关数据，所述指定的商户平台通过所述支付平台向所述用户提供支付渠道；

判定处理单元，根据所述用户的相关数据和所述识别辅助模型，判定所述用户在所述指定的商户平台上的操作是否存在被欺诈风险，并根据判定结果进行相应处理。

本说明书一个或多个实施例提供一种基于共享学习的被欺诈风险识别设备，包括：

至少一个处理器；以及，