[发明专利]一种异常检测的方法及装置

权利要求书

1.一种异常检测的方法，其特征在于，包括：

响应于用户的业务执行，获取用户执行所述业务的业务信息；

根据所述业务信息，确定所述用户执行所述业务时的业务行为，作为待检测业务行为，并确定所述待检测业务行为对应的至少一种业务特征，所述业务特征包括：历史行为特征、目标行为特征、实体特征中的至少一种，所述历史行为特征用于表征所述用户执行的历史业务行为中存在异常状况的特征，所述目标行为特征用于表征所述用户执行所述待检测业务行为时的行为特征，所述实体特征用于表征与所述用户执行的所述业务相关联的实体对象的特征；

根据所述至少一种业务特征，对所述待检测业务行为进行异常检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述至少一种业务特征包含所述历史行为特征时，确定所述待检测业务行为对应的至少一种业务特征，具体包括：

根据所述业务信息，查询出所述用户执行的各历史业务；

根据所述用户执行各历史业务的时间先后顺序，将所述用户执行所述各历史业务时的历史行为进行排序，得到历史行为序列；

根据所述历史行为序列，确定所述待检测业务行为对应的历史行为特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史行为序列，确定所述待检测业务行为对应的历史行为特征，具体包括：

将所述历史行为序列输入到预设的注意力机制网络中，以确定出所述历史行为序列中包含的每个历史行为对应的注意力权重，其中，针对每个历史行为，若所述用户执行该历史行为的时刻距离当前时刻越远，该历史行为对应的注意力权重越小，对于相同时段内的不同历史行为，异常的历史行为对应的注意力权重，大于正常的历史行为对应的注意力权重；

通过所述历史行为序列中每个历史行为对应的注意力权重，对所述历史行为序列中的每个历史行为的特征向量进行加权，以确定所述待检测业务行为对应的历史行为特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述至少一种业务特征包含所述实体特征时，确定所述待检测业务行为对应的至少一种业务特征，具体包括：

根据所述业务信息，获取与所述业务相关联的实体对象的实体信息，所述实体信息包括：所述用户的属性信息、所述业务涉及的商户的属性信息中的至少一种；

根据所述实体信息，确定所述待检测业务行为对应的实体特征。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待检测业务行为对应的至少一种业务特征，具体包括：

将用于对所述待检测业务行为进行异常检测的各参考信息输入到预先训练的检测模型的特征提取层中，以通过所述特征提取层，得到所述待检测业务行为的至少一个业务特征，所述参考信息是基于所述业务信息获取到的；

根据所述至少一种业务特征，对所述待检测业务行为进行异常检测，具体包括：

将所述至少一个业务特征输入到所述检测模型的策略层，得到所述策略层输出的待检测业务行为属于异常行为的概率值；

根据所述概率值，对所述待检测业务行为进行异常检测。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将用于对所述待检测业务行为进行异常检测的各参考信息输入到预先训练的检测模型的特征提取层中，以通过所述特征提取层，得到所述待检测业务行为的至少一个业务特征，具体包括：

针对每个参考信息，将该参考信息输入到所述检测模型的嵌入层，以通过所述嵌入层，得到将该参考信息中包含的不同维度的信息进行信息交互后的交互特征，作为该参考信息对应的交互特征；

将所述各参考信息对应的交互特征输入到所述特征提取层中，以得到所述待检测业务行为的至少一个业务特征。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，训练所述检测模型，具体包括：

获取样本参考信息；

将所述样本参考信息输入到所述检测模型中，得到所述检测模型输出的所述样本参考信息对应的样本历史行为属于异常行为的概率值，作为待优化概率值；

以最小化所述待优化概率值与该样本历史行为是否为异常行为的实际结果之间的偏差为优化目标，对所述检测模型进行训练。