[发明专利]一种恶意用户的识别方法和系统有效
| 申请号： | 201611147191.X | 申请日： | 2016-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108616491B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 陈华 | 申请（专利权）人： | 北京酷智科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 苏培华 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种恶意用户的识别方法和系统，涉及互联网技术领域。所述方法包括：获取某一段时间内的历史注册用户；利用指定维度的边缘行为数据筛选出真实用户生成正样本集；选取已被禁封的恶意用户生成负样本集；针对正、负样本集中的每一个注册用户，提取N个不同维度的边缘特征以构建相应注册用户的特征向量；将上述正、负样本集中的每一个注册用户的特征向量输入机器学习框架中进行训练，得出恶意用户识别模型；根据上述的恶意用户识别模型对新注册用户进行识别。通过本方法可以有效识别应用平台上注册的恶意用户，并能降低对真实用户的误伤率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 恶意 用户 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种恶意用户的识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据历史注册用户对应用的使用行为数据以及相应的属性信息确定初始真实用户样本集和初始恶意用户样本集；所述初始真实用户样本集包括初始的真实用户，所述初始恶意用户样本集包括初始的恶意用户；根据指定维度的边缘行为数据从所述初始真实用户样本集中筛选最终的真实用户，以生成正样本集；根据指定维度的恶意行为数据从所述初始恶意用户样本集中筛选最终的恶意用户，以生成负样本集；针对所述正样本集与负样本集中的每一个注册用户，提取N个不同维度的边缘特征，以构建相应注册用户的特征向量；将所述正样本集与负样本集中每一个注册用户的特征向量作为输入，训练恶意用户识别模型；对于新注册的用户，提取所述N个不同维度的边缘特征构建特征向量；利用所述恶意用户识别模型对所述特征向量输入进行识别，以确定所述新注册用户是否为恶意用户。
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