[发明专利]用于阻止机器流量的方法和系统

权利要求书

1.一种用于阻止针对应用的机器流量的系统，包括：

流量接收模块，所述流量接收模块被配置成接收针对所述应用的流量以及与发出所述流量的设备相关联的终端实时特征；

流量分析模块，所述流量分析模块被配置成基于所述终端实时特征来分析所接收到的流量以确定所述流量是否是机器流量；以及

阻挡模块，所述阻挡模块被配置成在所述流量是机器流量的情况下阻止所述流量。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述终端实时特征包括所述设备在发出所述流量时的当前状态和实时用户操作序列，所述当前状态包括所述设备的姿态、电量、充电状态、网络类型、屏幕亮度、当前时间、设备型号中的至少一者，并且所述实时用户操作序列包括通过手势传感器或键盘、鼠标等获得的、在发出所述流量的时刻之前和/或之后的预定时段内的用户操作。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述流量分析模块还被配置成基于与所述流量相关联的离线特征来确定所述流量是否是机器流量，其中所述离线特征包括与所述设备相关联的用户的特征和/或所述设备的风险水平。

4.根据权利要求3所述的系统，其中与所述设备相关联的用户的特征包括用户的当天步数、用户与所述应用的交互历史中的至少一者，并且所述设备的风险水平包括所述设备是否有安全漏洞、是否安装有恶意软件、是否中毒。

5.根据权利要求1-4中的任一项所述的系统，其中所述流量分析模块还被配置成使用神经网络模型来分析所述流量，其中所述终端实时特征和/或所述离线特征被分箱并通过嵌入的方式融入所述神经网络模型中。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述终端实时特征和/或所述离线特征被分箱并通过嵌入的方式融入所述神经网络模型中。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述神经网络包括用于隐性特征交叉的DNN网络和用于显性特征交叉的压缩交互网络和因子分解机。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述实时用户操作序列包括通过手势传感器采集的手势数据，并且所述手势数据还由文本CNN和张量流来处理。

9.一种用于阻止针对应用的机器流量的方法，包括：

接收针对所述应用的流量以及与发出所述流量的设备相关联的终端实时特征；

基于所述终端实时特征来分析所接收到的流量以确定所述流量是否是机器流量；以及

在所述流量是机器流量的情况下阻止所述流量。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述终端实时特征包括所述设备在发出所述流量时的当前状态和实时用户操作序列，所述当前状态包括所述设备的姿态、电量、充电状态、网络类型、屏幕亮度、当前时间、设备型号中的至少一者，并且所述实时用户操作序列包括通过手势传感器或键盘、鼠标等获得的、在发出所述流量的时刻之前和/或之后的预定时段内的用户操作。

11.根据权利要求9所述的方法，其中还包括基于与所述流量相关联的离线特征来确定所述流量是否是机器流量，其中所述离线特征包括与所述设备相关联的用户的特征和/或所述设备的风险水平。

12.根据权利要求11所述的方法，其中与所述设备相关联的用户的特征包括用户的当天步数、用户与所述应用的交互历史中的至少一者，并且所述设备的风险水平包括所述设备是否有安全漏洞、是否安装有恶意软件、是否中毒。

13.根据权利要求9-12中的任一项所述的方法，其中还包括使用神经网络模型来分析所述流量，其中所述终端实时特征和/或所述离线特征被分箱并通过嵌入的方式融入所述神经网络模型中。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述终端实时特征和/或所述离线特征被分箱并通过嵌入的方式融入所述神经网络模型中。