[发明专利]用于用户网络活动异常检测的系统、方法和计算机程序产品

权利要求书

1.一种用于用户网络活动异常检测的方法，所述方法用计算机实施，包括：

利用至少一个处理器，在包括至少一个网络资源的网络上接收与多个用户的网络资源活动相关联的网络资源数据；

利用至少一个处理器，从所述网络资源数据生成多层图的多个层，其中所述多个层中的每个层包括由多个边缘连接的多个节点，所述多个节点中的每个节点与所述多个用户中的用户相关联，所述多个边缘中的每个边缘表示节点的相关性，并且每个层表示根据网络资源活动的唯一参数的节点的相关性；

利用至少一个处理器，生成与所述多个层中的每个层相关联的邻接矩阵以产生多个邻接矩阵；

利用至少一个处理器，将权重分配给所述多个邻接矩阵中的每个邻接矩阵以产生多个权重；

利用至少一个处理器，通过使用所述多个权重基于所述多个邻接矩阵的加权和合并所述多个层来生成合并单层图，所述合并单层图包括合并的一组节点；

利用至少一个处理器，通过针对所述合并的一组节点中的每个节点，基于所述节点的属性和在所述合并的一组节点中连接到所述节点的至少一个对等节点的至少一个属性生成异常得分，生成一组异常得分；以及

利用至少一个处理器，基于所述一组异常得分确定所述多个用户中的一组异常用户。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

（a）利用至少一个处理器，基于至少一个损失函数修改所述多个权重以产生修改后的多个权重；

（b）利用至少一个处理器，通过使用所述修改后的多个权重基于所述多个邻接矩阵的加权和合并所述多个层来生成更新后的合并单层图；

（c）利用至少一个处理器，基于所述更新后的合并单层图生成一组新的异常得分；以及

（d）利用至少一个处理器，基于所述一组新的异常得分更新所述一组异常用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述至少一个损失函数包括至少两个损失函数的加权和，并且其中所述至少两个损失函数包括至少部分地基于所述合并单层图的损失函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述至少两个损失函数还包括至少部分地基于外部标识的异常用户的输入反馈的损失函数。

5.根据权利要求3所述的方法，还包括通过在每次新执行步骤（a）之前改变所述至少两个损失函数的所述加权和的权重，在无监督的训练环境中重复执行步骤（a）-（d）。

6.根据权利要求4所述的方法，还包括通过接收外部标识的异常用户的新输入反馈，并且通过在每次新执行步骤（a）之前改变所述至少两个损失函数的所述加权和的权重，在至少部分受监督的训练环境中重复执行步骤（a）-（d）。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

利用至少一个处理器，基于所述一组异常用户检测欺诈性网络活动；以及

响应于检测到欺诈性网络活动，利用至少一个处理器执行至少一个欺诈缓解过程。

8.一种用于用户网络活动异常检测的系统，所述系统包括服务器，所述服务器包括至少一个处理器，所述服务器被编程或配置成：

在包括至少一个网络资源的网络上接收与多个用户的网络资源活动相关联的网络资源数据；

从所述网络资源数据生成多层图的多个层，其中所述多个层中的每个层包括由多个边缘连接的多个节点，所述多个节点中的每个节点与所述多个用户中的用户相关联，所述多个边缘中的每个边缘表示节点的相关性，并且每个层表示根据网络资源活动的唯一参数的节点的相关性；

生成与所述多个层中的每个层相关联的邻接矩阵以产生多个邻接矩阵；

将权重分配给所述多个邻接矩阵中的每个邻接矩阵以产生多个权重；

通过使用所述多个权重基于所述多个邻接矩阵的加权和合并所述多个层来生成合并单层图，所述合并单层图包括合并的一组节点；

通过针对所述合并的一组节点中的每个节点，基于所述节点的属性和在所述合并的一组节点中连接到所述节点的至少一个对等节点的至少一个属性生成异常得分，生成一组异常得分；以及

基于所述一组异常得分确定所述多个用户中的一组异常用户。