基于人工智能的用户异常行为检测方法、装置及相关设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113949652A(43)申请公布日2022.01.18(21)申请号202111185035.3(22)申请日2021.10.12(71)申请人平安普惠企业管理有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）(72)发明人王忠玉(74)专利代理机构深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司44334代理人杨毅玲刘丽华(51)Int.Cl.H04L43/10(2022.01)H04L43/16(2022.01)H04L67/1396(2022.01)H04L9/40(2022.01)权利要求书3页说明书17页附图2页(54)发明名称基于人工智能的用户异常行为检测方法、装置及相关设备(57)摘要本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的用户异常行为检测方法、装置及相关设备，所述方法包括：调用目标数据源的接口获取每个用户的第一数据；对第一数据进行预处理，得到第二数据；从第二数据中提取第一特征集和第二特征集；采用预设的多个算法对每个用户进行异常检测，得到第一目标异常值和第二目标异常值；基于第一目标异常值和第二目标异常值确定出异常行为用户；对异常行为用户进行关联分析，得到异常行为用户的异常行为检测结果。本发明通过采用预设的多个算法，从多个维度对每个用户进行了异常检测，并对异常行为用户从多个维度进行了关联分析，提高了异常行为检测结果的准确性和完整性。CN113949652ACN113949652A权利要求书1/3页1.一种基于人工智能的用户异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：解析接收到的用户异常行为检测请求，获取目标数据源；调用所述目标数据源的接口，基于所述接口获取每个用户的第一数据；对所述每个用户的第一数据进行预处理，得到每个用户的第二数据；按照预设的提取规则从所述每个用户的第二数据中提取每个用户的第一特征集和第二特征集；采用预设的多个算法对所述每个用户的第一特征集进行异常检测，得到每个用户的第一目标异常值，及采用所述预设的多个算法对所述每个用户的第二特征集进行异常检测，得到每个用户的第二目标异常值；基于所述每个用户的第一目标异常值和第二目标异常值，确定出异常行为用户；对所述异常行为用户进行关联分析，得到所述异常行为用户的异常行为检测结果。2.如权利要求1所述的基于人工智能的用户异常行为检测方法，其特征在于，所述调用所述目标数据源的接口，基于所述接口获取每个用户的第一数据包括：识别所述目标数据源对应业务系统，并从所述业务系统中获取多个预设接口；通过kafka实时消费过滤所述多个预设接口的数据，得到多个过滤数据；采用正则匹配所述多个过滤数据，判断每个所述过滤数据中是否包含有敏感字段；当每个所述过滤数据中包含有敏感字段时，对每个包含有敏感字段的过滤数据进行记录，其中，所述敏感字段包含有一个或者多个；识别所述每个包含有敏感字段的过滤数据对应的请求中是否存在第一用户ID；当所述每个包含有敏感字段的过滤数据对应的请求中存在第一用户ID时，将相同第一用户ID与对应的包含有敏感字段的过滤数据进行关联，将关联后的包含有敏感字段的过滤数据确定为每个用户的第一数据；或者当所述每个包含有敏感字段的过滤数据对应的请求中不存在第一用户ID时，获取所述每个包含有敏感字段的过滤数据对应的请求的IP，并获取使用所述IP的第二用户ID，将相同第二用户ID与对应的包含有敏感字段的过滤数据进行关联，将关联后的包含有敏感字段的过滤数据确定为每个用户的第一数据。3.如权利要求1所述的基于人工智能的用户异常行为检测方法，其特征在于，所述按照预设的提取规则从所述每个用户的第二数据中提取每个用户的第一特征集和第二特征集包括：从所述每个用户的第二数据中提取预设时间段内的第三数据；根据所述预设时间段内的工作日和非工作日，对所述第三数据进行分离，得到工作日对应的第三数据和非工作日对应的第三数据；按照预设的提取规则从所述工作日对应的第三数据中提取每个用户的第一特征集，及按照预设的提取规则从所述非工作日对应的第三数据汇总提取每个用户的第二特征集。4.如权利要求1所述的基于人工智能的用户异常行为检测方法，其特征在于，所述采用预设的多个算法对所述每个用户的第一特征集进行异常检测，得到每个用户的第一目标异常值包括：采用预设的孤立森林算法对所述每个用户的第一特征集进行异常检测，得到每个用户的第一异常值；2CN113949652A权利要求书2/3页采用预设的差分整合移动平均自回归算法对所述每个用户的第一特征集进行异常检测，得到每个用户的第二异常值；分别对所述第一异常值和所述第二异常值进行归一化处理，得到每个用户的第一概率和第二概率；计算所述每个用户的第一概