[发明专利]账号异常检测方法、装置、终端及存储介质有效
| 申请号： | 201910726917.2 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110336838B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 范小龙 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（武汉）有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/14;G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种账号异常检测方法、装置、终端及存储介质，提取预设时间段内待检测账号的基础特征数据，基于待检测账号的基础特征数据，生成预设时间段内对应待检测账号的多维时序特征图谱，将多维时序特征图谱输入预设分析模型进行分析，得到异常账号，其中，预设分析模型由异常账号的监督样本训练多维卷积神经网络得到。解决了现有采用人工提取特征进行账号异常检测所产生的耗时且精确度低的问题，提高了检测异常账号的精确度和待检测账号基础特征数据的提取效率。 | ||
| 搜索关键词： | 账号 异常 检测 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种账号异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：提取预设时间段内待检测账号的基础特征数据，所述基础特征数据中至少包括动态行为特征数据；基于所述待检测账号的基础特征数据，生成所述预设时间段内对应所述待检测账号的多维时序特征图谱；将所述多维时序特征图谱输入预设分析模型进行分析，得到异常账号，所述预设分析模型由异常账号的监督样本训练多维卷积神经网络得到。
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