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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018280A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210569609.5G06K9/62(2022.01)(22)申请日2022.05.24(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人胡逸飞王宝坤王维强(74)专利代理机构济南信达专利事务所有限公司37100专利代理师李世喆(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06F16/2458(2019.01)G06F16/25(2019.01)G06F16/22(2019.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称风险图模式的挖掘方法、风险识别方法及对应装置(57)摘要本说明书实施例提供了一种风险图模式的挖掘方法、风险识别方法及对应装置。其中主要挖掘方法包括:获取利用用户的网络行为数据构建的异构网络图;利用已知风险行为对应的边在异构网络图中确定风险子图,以及利用已知安全行为对应的边在异构网络图中确定安全子图;从风险子图和安全子图中进行图模式采样,得到多个候选图模式;分别确定各候选图模式在风险子图和安全子图中的出现状况,依据确定的出现状况从多个候选图模式中确定风险图模式,风险图模式用以对待识别的网络行为数据进行风险识别。通过本公开可以对用户在网络的各种风险行为模式进行挖掘,并基于此快速、有效地对用户在网络的各种行为进行风险识别。CN115018280ACN115018280A权利要求书1/2页1.一种风险图模式的挖掘方法,其特征在于,该方法包括:获取利用用户的网络行为数据构建的异构网络图,所述异构网络图包括节点和边,所述节点包括行为主体和行为对象,所述边依据行为主体和行为对象之间的网络行为关系确定;利用已知风险行为对应的边在所述异构网络图中确定风险子图,以及利用已知安全行为对应的边在所述异构网络图中确定安全子图;从所述风险子图和所述安全子图中分别进行图模式采样,得到多个候选图模式;分别确定各候选图模式在风险子图和安全子图中的出现状况,依据确定的出现状况从所述多个候选图模式中确定风险图模式,所述风险图模式用以对待识别的网络行为数据进行风险识别。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取利用用户的网络行为数据构建的异构网络图包括:从数据仓库中获取目标场景所对应行为主体类型、行为对象类型和网络行为类型的行为主体、行为对象和网络行为,用以构建所述异构网络图。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用已知风险行为对应的边在所述异构网络图中确定风险子图包括:在所述异构网络图中确定已知风险行为对应的边,从所述已知风险行为对应的边的两端节点开始,分别向外扩展N跳节点,得到风险子图,所述N为预设的正整数;所述利用已知安全行为对应的边在所述异构网络图中确定安全子图包括:在所述异构网络图中确定已知安全行为对应的边,从所述安全风险行为对应的边的两端节点开始,分别向外扩展N跳节点,得到安全子图。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述风险子图和所述安全子图中分别进行图模式采样,得到多个候选图模式包括:从所述风险子图和所述安全子图中分别采样包含预设数量节点的连通子图;将采样得到的连通子图分别作为候选图模式。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别确定各候选图模式在风险子图和安全子图中的出现状况包括:利用图神经网络分别对各候选图模式进行编码,得到各候选图模式的特征表示;利用各候选图模式的特征表示在从风险子图中采样得到的各候选图模式以及从安全子图中采样得到的各候选图模式中进行匹配,以统计该候选图模式在风险子图中的出现次数以及在安全子图中的出现次数。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述利用图神经网络分别对各候选图模式进行编码包括:利用图同构神经网络确定候选图模式中各节点的特征表示,其中节点的特征表示由节点的特征、该节点的入边的特征以及该入边的出发节点的特征融合得到;将各节点的特征表示进行合并处理,得到候选图模式的特征表示。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据确定的出现状况从所述多个候选图模式中确定风险图模式包括:若候选图模式在风险子图中的出现次数大于或等于预设第一次数阈值且在安全子图2CN115018280A权利要求书2/2页中的出现次数小于预设第二次数阈值,则将该候选图模式确定为风险图模式,其中所述第一次数阈值大于或等于所述第二次数阈值;或者,若候选图模式在风险子图中的出现次数与在安全子图中的出现次数的比值大于或等于预设的比例阈值,则将该候选图模式确定为风险图模式;或者,若候选图模式在风险子图中的出现次数大于或等于预设