[发明专利]一种基于神经网络的安全保护方法及系统在审
| 申请号： | 201710448030.2 | 申请日： | 2017-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN107330309A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 陈强;黄进英;张腾创;傅聪 | 申请（专利权）人： | 广东网金控股股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/31 | 分类号： | G06F21/31;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州君咨知识产权代理有限公司44437 | 代理人： | 王玺建 |
| 地址： | 510000 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 安全 保护 方法 系统 | ||
1.一种基于神经网络的安全保护方法，其特征在于，包括如下步骤，
获取与用户账号相关联的历史用户行为特征数据Xj(j＝1,2,3,…,n)；
将所述历史用户行为特征数据Xj输入神经网络进行训练，以得到一风险评估模型；
将所述用户账号对应的当前用户行为特征数据X输入所述风险评估模型，以得到一评估值Y；
判断所述评估值Y是否在预设范围内；
若所述评估值Y不在预设范围内，则对所述用户账号进行相应的风险控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为特征数据Xj至少包括用户操作时点击屏幕的压感X1、用户偏好X2以及用户操作时间点X3。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络为BP神经网络。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述BP神经网络包括输入层、隐含层以及输出层，所述输入层包括n个节点，所述隐含层包括m个节点；所述风险评估模型为
其中，y为输出层输出的评估值；ti为隐含层与输出层之间的连接权重；为隐含层的输入，即为输入层的输出，Wij为输入层与隐含层之间的连接权重；f(·)为神经网络中的激活函数，当隐含层有输入时，激活函数变为f(Si)。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述激活函数f(Si)为
6.一种系统，其特征在于，包括，
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于运行所述程序指令，以执行如下步骤：
获取与用户账号相关联的历史用户行为特征数据Xj(j＝1,2,3,…,n)；
将所述历史用户行为特征数据Xj输入神经网络进行训练，以得到一风险评估模型；
将所述用户账号对应的当前用户行为特征数据X输入所述风险评估模型，以得到一评估值Y；
判断所述评估值Y是否在预设范围内；
若所述评估值Y不在预设范围内，则对所述用户账号进行相应的风险控制。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述用户行为特征数据Xj至少包括用户操作时点击屏幕的压感X1、用户偏好X2以及用户操作时间点X3。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述神经网络为BP神经网络。
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