[发明专利]反欺诈方法及其装置、设备、存储介质

权利要求书

1.一种反欺诈方法，其特征在于，所述反欺诈方法包括以下步骤：

获取目标广告数据，其中，所述目标广告数据为目标终端从客户链广告任务分发平台中选择的广告数据；

对所述目标广告数据进行处理，获得反欺诈评分值；

根据所述反欺诈评分值确定所述目标终端的反欺诈风险。

2.如权利要求1所述的反欺诈方法，其特征在于，所述根据所述反欺诈评分值确定所述目标终端的反欺诈风险的步骤，包括：

在所述反欺诈评分值大于或等于预设评分值时，确定所述目标终端不存在欺诈风险；

在所述反欺诈评分值小于所述预设评分值时，确定所述目标终端存在欺诈风险，并生成对应的接单处理策略。

3.如权利要求2所述的反欺诈方法，其特征在于，所述确定所述目标终端存在欺诈风险，并生成对应的接单处理策略的步骤，包括：

若所述目标终端存在欺诈风险的次数小于或等于预设次数，则生成第一接单处理策略，其中，所述第一接单处理策略为对所述目标终端实施警告处理；

若所述目标终端存在欺诈风险的次数大于所述预设次数，则生成第二接单处理策略，其中，所述第二接单处理策略为对所述目标终端实施冻结或拉黑操作。

4.如权利要求1所述的反欺诈方法，其特征在于，所述对所述目标广告数据进行处理，获得反欺诈评分值的步骤，包括：

建立反欺诈评分模型；

将所述目标广告数据输入所述反欺诈评分模型，获得所述反欺诈评分值。

5.如权利要求4所述的反欺诈方法，其特征在于，所述建立反欺诈评分模型的步骤，包括：

获取所述客户链广告任务分发平台中的广告裂变全链路数据；

通过预设的裂变归因算法对所述广告裂变全链路数据进行处理，并基于处理后的数据建立评估数据集；

将所述评估数据集内的数据输入预设神经网络中进行训练，得到反欺诈评分模型。

6.如权利要求1所述的反欺诈方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收广告终端发送广告发布请求；

根据所述广告发布请求，创建广告发布区块，并在所述客户链广告任务分发平台中广播所述广告发布区块。

7.如权利要求6所述的反欺诈方法，其特征在于，所述接收广告终端发送广告发布请求之前，还包括：

在接收到广告终端的登录请求后，判断所述广告终端是否合法；

若所述广告终端合法，则执行所述接收广告终端发送广告发布请求的步骤。

8.一种反欺诈装置，其特征在于，所述反欺诈装置还包括：

获取模块，用于获取目标广告数据，其中，所述目标广告数据为目标终端从客户链广告任务分发平台中选择的广告数据；

处理模块，用于对所述目标广告数据进行处理，获得反欺诈评分值；

确定模块，用于根据所述反欺诈评分值确定所述目标终端的反欺诈风险。

9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的反欺诈程序，所述反欺诈程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有反欺诈程序，所述反欺诈程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的反欺诈方法的步骤。