[发明专利]一种对异常交易进行识别的方法及装置有效
| 申请号： | 201711385681.8 | 申请日： | 2017-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN108053318B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 滕鹏举;王占一;卢维清 | 申请（专利权）人： | 奇安信科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100088 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施例公开了一种对异常交易进行识别的方法及装置，该方法在接收到某一目标交易的目标交易数据后，通过强规则模型对该目标交易是否为异常交易进行识别，当识别出该目标交易为异常交易后，通过交易上下文模型判断该目标交易是否为异常交易。该方法在通过强规则模型识别为异常交易后，通过交易上下文模型对该交易进行进一步识别，考虑了目标交易和历史交易之间的关联性，提高了对异常交易进行识别的准确性。另一方面，本实施例中的强规则模型结合人工经验生成，使得在对交易是否为异常交易的判断过程中充分考虑机器经验和人工经验，提高了对异常交易进行识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 交易 进行 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种对异常交易进行识别的方法，其特征在于，包括：接收目标交易生成的交易数据，作为目标交易数据；根据所述目标交易数据，通过强规则模型判断所述目标交易是否为异常交易；若通过所述强规则模型判断所述目标交易为异常交易，则根据所述目标交易数据，通过交易上下文模型判断所述目标交易是否为异常交易；其中，所述强规则模型为结合人工经验生成的判断交易是否为异常交易的模型；所述交易上下文模型为根据与交易相关的历史交易判断交易是否为异常交易的模型。
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