客户异常行为的监测方法、相关装置及计算机存储介质.pdf
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客户异常行为的监测方法、相关装置及计算机存储介质.pdf
本申请提供一种客户异常行为的监测方法、相关装置及计算机存储介质,可应用于金融领域或其他领域,该方法包括:获取目标客户的历史交易信息;然后,根据目标客户的历史交易信息,建立主元分析法统计模型;再实时采集目标客户的实时交易行为数据;针对每一次目标客户的实时交易行为数据,根据目标客户的实时交易行为数据以及主元分析法统计模型中的数据,确定目标客户的实时交易行为数据的统计量;若目标客户的实时交易行为数据的统计量超出控制限,则确定目标客户的实时交易行为数据中存在异常行为;若目标客户的实时交易行为数据的统计量未超出控制
异常行为的检测方法、装置、设备及计算机存储介质.pdf
本申请公开了一种异常行为的检测方法、装置、设备及计算机存储介质,涉及人工智能领域。该方法包括:获取图像序列,图像序列包括多张待测图像,待测图像至少包括作业设备;根据识别模型识别图像序列中的作业设备以及目标对象,得到识别结果;在识别结果包括作业设备的第一检测框和目标对象的第二检测框的情况下,确定第一检测框和第二检测框之间的重叠度;根据重叠度,确定图像序列中是否存在所述异常行为。根据本申请实施例,能够及时发现安全隐患,提高安全隐患的排查效率。
异常行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
本发明适用于计算机技术领域,尤其涉及一种异常行为检测方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:获取用户的加速度数据;判断用户当前状态;当判断用户当前状态为静止状态时,根据静态平衡能力评估模型确定用户的静态能力变异指数;当判断用户当前状态为行动状态时,根据行动能力评估模型以及所述加速度数据确定用户的行动能力变异指数;根据所述静态能力变异指数以及所述行动能力变异指数确定用户异常信息。本发明提供的异常行为检测方法通过加速度分析出用户的静态能力变异指数和行动能力变异指数,也就是当前状态相对于历史同期的状态差
异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质;方法包括:从第一预设对象模型中,获取与第一目标对象对应的第一目标子模型;基于预设模型参数,从第一目标子模型中确定异常数据量,对比目标数据量和异常数据量,确定与待检测行为信息对应的第一检测结果;从第二预设对象模型中,获取与第二目标对象对应的且与第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型;获取第二目标子模型对应的目标最大数据量,对比目标数据量和目标最大数据量,确定与待检测行为信息对应的第二检测结果;结合第一检测结果和第二检测结果,确定待检
一种接口异常行为监测方法、系统、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种接口异常行为监测方法、系统、装置及存储介质,其中,方法包括:获取接口行为日志,对所述接口行为日志中的用户接口行为进行标识,确定接口行为标识集合;根据接口行为时间对所述接口行为标识集合进行排列,确定初始行为长序列;根据加权马尔可夫模型对所述初始行为长序列进行编排,确定目标行为长序列;根据转移概率计算公式对所述目标行为长序列进行计算,确定用户长序列概率矩阵;将所述用户长序列概率矩阵与群体行为概率矩阵进行对比,确定异常接口行为;本发明能够提高异常接口行为的监测准确率,可广泛应用于数据安全技术领域