[发明专利]一种用户聊天风险等级自动处置方法及系统

权利要求书

1.一种用户聊天风险等级自动处置方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于大数据平台的训练模型,对用户的聊天行为进行处理分析，得出相应的检测结果；

所述训练模型的训练方法，包括基于用户在不同行为发生场景、行为内容、行为用户基础信息、行为发生设备信息维度下的信息构建若干训练集样本、使用装置、配置模型和训练参数，将每个训练集样本，通过计算后得出检测结果；

所述检测结果包括3个级别：放行、观察、拦截；

S2、对大数据平台的数据进行画像研究分析，提炼出识别信息，作为反作弊识别描述的衡量标准和参考依据；

所述画像研究分析的方法包括：

根据需要的设备型号、设备IP地址、设备MAC地址、设备软件版本信息、设备唯一标识码、传感器数据、安装列表、用户编号、用户手机的md5加密方式、用户IP、用户性别、用户等级，对数据进行用户画像的构建，所述用户画像的构建的方法包括：对用户各个维度进行分析，以及计算标签权重；

设定标签权重阈值位，构建和分析的标签包括：数据异常、行为异常、校验异常；

根据样本用户的设备型号维度的数据异常值、行为异常值和校验异常值，以及设备IP地址维度的数据异常值、行为异常值和校验异常值，分析样本用户的设备IP地址维度的标签是正常或异常；

S3、对用户可能存在风险进行分析并数值化得出风险值，区分对平台有隐患的账号；所述有隐患的账号包括：拉人、黑灰产、引流。

2.根据权利要求1所述的用户聊天风险等级自动处置方法，其特征在于，所述S1步骤的所述训练模型的训练方法包括以下步骤：

以UB1代表行为发生场景，UB2代表行为内容，UB3代表行为用户基础信息，UB4代表行为发生设备信息；

给UB1一个初始值，然后通过训练，逐步迭代对UB1进行调整，最终得到合适的值；

给UB1和UB2一个初始值，然后通过训练，逐步迭代对UB1和UB2进行调整，最终得到合适的值；

UB1、UB2、UB3和UB4交叉进行计算；

给UB1、UB2、UB3和UB4一个初始值，然后通过训练，逐步迭代对UB1、UB2、UB3和UB4进行调整，最终得到合适的值；

通过不断的训练，让模型的参数越来越准确。

3.根据权利要求1所述的用户聊天风险等级自动处置方法，其特征在于，所述S2步骤的所述衡量标准和参考依据包括：

正常：表示用户的操作行为无异常；

数据异常：表示有数据完整性校验不通过或数据伪造等；

行为异常：表示有用户的操作行为(鼠标点击/移动等)无法通过行为验证模型；

设备模型：表示有设备指纹等信息无法通过设备验证模型；

业务模型：表示有撞库、批量操作、违反业务规则；

校验异常：表示有数据强校验结果异常或数据伪造；

模拟器：表示有安卓端使用手机模拟器的行为；

越狱或ROOT：表示有iOS系统已越狱或Android系统已root；

浏览器异常：表示有浏览器分辨率等参数异常或遭篡改；

IP异常：表示有终端IP画像结果为风险IP或高危IP；

黑名单：易盾自有及客户自定义黑名单数据；

白名单：易盾自有及客户自定义白名单数据；

高危账号：表示有团伙账号或异常共享账号等风险账号类型；

多开小号：表示有批量多开；

篡改硬件信息：表示篡改硬件设备参数信息；

篡改系统信息：表示篡改系统参数信息；

高危设备：表示高危设备画像风险评分，黑产特征设备等类型；

群控或云控：表示群控工作室设备或云机；

安装修改工具：表示有安装Hook修改、Xposed修改，Magisk修改；

虚拟环境：表示非真实设备访问环境；

脚本工具：表示黑灰产用于作弊行为的脚本工具。