網絡行為風險識別方法及裝置的制造方法
【專利說明】網絡行為風險識別方法及裝置 【技術領域】
[0001] 本申請設及互聯網技術領域，尤其設及一種網絡行為風險識別方法及裝置。 【【背景技術】】
[0002] 隨著互聯網技術的應用與發展，特別是移動互聯網技術的發展，互聯網應用用戶 越來越多，為了提高互聯網的安全性，需要對用戶的網絡行為進行風險控制。
[0003] 目前，一般是對大量用戶在一段時間內的網絡行為數據進行積累，形成模型訓練 樣本，運些訓練樣本包括黑樣本（例如欺詐、盜用等非正常的網絡行為數據）和白樣本（即 正常的網絡行為數據）；之后，對運些訓練樣本進行訓練，學習黑樣本與白樣本的特征，從 而構建風險識別模型。在用戶W后的網絡行為過程中，通過風險識別模型對網絡行為數據 進行風險識別。
[0004] 上述方法存在一個問題，對于一些特殊的網絡行為，可能會出現誤判。 【
【發明內容】
】 陽〇化]本申請的多個方面提供一種網絡行為風險識別方法及裝置，用W降低風險識別結 果的錯誤率。
[0006] 本申請的一方面，提供一種網絡行為風險識別方法，包括：
[0007] 獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活階段的匹配度；
[0008] 根據所述當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活階段的匹配度，對所述用 戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0009] 本申請的另一方面，提供一種網絡行為風險識別方法，包括：
[0010] 獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶的朋友圈的關聯度；
[0011] 根據所述當前網絡行為數據與所述用戶的朋友圈的關聯度，對所述用戶的當前網 絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0012] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別方法，包括：
[0013] 獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡行為數據之間的吻合 度；
[0014] 根據所述當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡行為數據之間的吻合度， 對所述用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風 險。
[0015] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別方法，包括：
[0016] 獲取用戶的當前網絡行為數據；
[0017] 根據所述當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡行為數據之間的吻合度， 所述當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活階段的匹配度，W及所述當前網絡行為 數據與所述用戶的朋友圈的關聯度中的至少一個，對所述用戶的當前網絡行為進行風險識 另IJ，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0018] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別裝置，包括：
[0019] 匹配度獲取模塊，用于獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活 階段的匹配度；
[0020] 風險識別模塊，用于根據所述當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活階段 的匹配度，對所述用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是 否存在風險。
[0021] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別裝置，包括：
[0022] 關聯度獲取模塊，用于獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶的朋友圈的關聯 度；
[0023] 風險識別模塊，用于根據所述當前網絡行為數據與所述用戶的朋友圈的關聯度， 對所述用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風 險。
[0024] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別裝置，包括：
[0025] 吻合度獲取模塊，用于獲取用戶的當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡 行為數據之間的吻合度；
[0026] 風險識別模塊，用于根據所述當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡行為 數據之間的吻合度，對所述用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網 絡行為是否存在風險。
[0027] 本申請的又一方面，提供一種網絡行為風險識別裝置，包括：
[0028] 行為數據獲取模塊，用于獲取用戶的當前網絡行為數據；
[0029] 風險識別模塊，用于根據所述當前網絡行為數據與所述用戶之前的正常網絡行為 數據之間的吻合度，所述當前網絡行為數據與所述用戶當前所處的生活階段的匹配度，W 及所述當前網絡行為數據與所述用戶的朋友圈的關聯度中的至少一個，對所述用戶的當前 網絡行為進行風險識別，W確定所述用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0030] 在本申請中，根據當前網絡行為數據與用戶之前的正常網絡行為數據之間的吻合 度，當前網絡行為數據與用戶當前所處生活階段的匹配度，W及當前網絡行為數據與用戶 的朋友圈的關聯度中的至少一個，對用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定用戶的當 前網絡行為是否存在風險。與現有技術相比，本申請是基于用戶自身的信息，例如用戶之 前的正常網絡行為數據、用戶當前所處的生活階段W及用戶的朋友圈等，對用戶的網絡行 為進行風險識別，因此在對該用戶的網絡行為進行風險識別過程中可W降低其他用戶的影 響，有利于提高風險識別的準確度，降低風險識別的錯誤率。 【【附圖說明】】
[0031] 為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述 中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實 施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可W根據運些附 圖獲得其他的附圖。
[0032] 圖1為本申請一實施例提供的網絡行為風險識別方法的流程示意圖；
[0033] 圖2為本申請一實施例提供的獲取當前網絡行為數據與用戶當前所處的生活階 段的匹配度的方法的流程示意圖；
[0034] 圖3為本申請另一實施例提供的網絡行為風險識別方法的流程示意圖；
[0035] 圖4為本申請一實施例提供的獲取當前網絡行為數據與用戶的朋友圈的關聯度 的方法的流程示意圖；
[0036] 圖5為本申請又一實施例提供的網絡行為風險識別方法的流程示意圖；
[0037] 圖6為本申請一實施例提供的獲取當前網絡行為數據與用戶之前的正常網絡行 為數據之間的吻合度的方法的流程示意圖；
[0038] 圖7為本申請又一實施例提供的網絡行為風險識別方法的流程示意圖。
[0039] 圖8為本申請一實施例提供的網絡行為風險識別裝置的結構示意圖；
[0040] 圖9為本申請另一實施例提供的網絡行為風險識別裝置的結構示意圖；
[0041] 圖10為本申請又一實施例提供的網絡行為風險識別裝置的結構示意圖；
[0042] 圖11為本申請又一實施例提供的網絡行為風險識別裝置的結構示意圖。 【【具體實施方式】】
[0043] 為使本申請實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本申請實施例 中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。 W44] 圖1為本申請一實施例提供的網絡行為風險識別方法的流程示意圖。如圖1所示， 該方法包括：
[0045] 101、獲取用戶的當前網絡行為數據與用戶當前所處的生活階段的匹配度。
[0046] 102、根據當前網絡行為數據與用戶當前所處的生活階段的匹配度，對用戶的當前 網絡行為進行風險識別，W確定用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0047] 本實施例提供一種網絡行為風險識別方法，可由網絡行為風險識別裝置（W下可 簡稱為風險識別裝置）執行。風險識別裝置可W是任何需要對用戶的網絡行為進行風險識 別的裝置，例如可W是向用戶提供資源下載的資源服務器、供用戶進行信息交流的交流平 臺、或者是淘寶、京東等提供的支付平臺等。
[0048] 在本申請各實施例中，網絡行為數據是指用戶的網絡行為所產生的數據；用戶的 網絡行為是指用戶發生的與互聯網有關的各種行為，例如用戶通過網絡購買商品的行為、 用戶通過網絡與朋友進行即時通信的行為、用戶通過網絡觀看視頻的行為、W及用戶通過 網絡下載或捜索各種資源的行為等，都屬于本申請所設及的用戶的網絡行為。
[0049] 在實際應用中，大多數用戶的網絡行為是合法的，但有些用戶的網絡行為是非法 的，例如為了盜取賬號或網絡資源的網絡行為、或為了植入病毒的網絡行為等都屬于非法 網絡行為，是存在風險的。為了能夠對用戶的網絡行為進行風險識別，當用戶發生與互聯網 有關的各種行為時，獲取用戶當前網絡行為所產生的數據（記為當前網絡行為數據），根據 所獲取的當前網絡行為數據對用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定用戶的當前網絡 行為是否存在風險。其中，若用戶的當前網絡行為確實是合法的，風險識別裝置識別出該網 絡行為不存在風險，則認為風險識別結果是準確的；反之，用戶的當前網絡行為是非法的， 而風險識別裝置卻將識別出不存在風險，或者用戶的當前網絡行為是合法的，而風險識別 裝置卻識別出存在風險，則認為該風險識別結果是錯誤的。
[0050] 在本實施例中，為了提高對用戶的網絡行為進行風險識別的準確度，降低風險識 別的錯誤率，風險識別裝置具體根據當前網絡行為數據與用戶當前所處的生活階段的匹配 度，對用戶的當前網絡行為進行風險識別，W確定用戶的當前網絡行為是否存在風險。
[0051] 一種【具體實施方式】可W是但不限于此：若當前網絡行為數據與用戶當前所處的生 活階段之間的匹配度大于預設匹配度闊值，則風險識別裝置確定用戶的當前網絡行為不存 在風險；反之，確定用戶的當前網絡行為存在風險。
[0052] 如圖2所示，一種獲取當前網絡行為數據與用戶當前所處的生活階段的匹配度的 實施方式包括：
[0053] 201、根據當前網絡行為數據對用戶當前所處的生活階段