异常对象集合的识别方法、装置、电子设备和存储介质.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CN113934897A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111235871.8(22)申请日2021.10.22(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100085北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人范雯睿马骏戚名钰(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郝传鑫贾允(51)Int.Cl.G06F16/901(2019.01)G06F16/903(2019.01)权利要求书2页说明书16页附图6页(54)发明名称异常对象集合的识别方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本公开关于一种异常对象集合的识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取预设数量个异常对象对应的操作结构信息，操作结构信息为以预设数量个异常对象为节点，预设数量个异常对象中两两异常对象间共同执行的相同目标操作数为边的图谱。基于操作结构信息，对预设数量个异常对象进行集合划分，得到至少一个异常对象集合。该方法根据操作结构信息，获取异常对象间的连接关系，从而基于异常对象间的连接关系，识别出异常对象对应的异常对象集合，提高了识别异常对象识别的效率和有效性。不仅可以发掘“假人假机”的异常对象集合，同时也可以发掘“真人真机”的异常对象集合，从而提高了识别异常对象集合的准确性。CN113934897ACN113934897A权利要求书1/2页1.一种异常对象集合的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设数量个异常对象对应的操作结构信息，所述操作结构信息为以所述预设数量个异常对象为节点，所述预设数量个异常对象中两两异常对象间共同执行的相同目标操作为边的图谱，所述预设数量个异常对象各自对应的目标操作数大于等于预设操作数，且所述两两异常对象对应的相同目标操作数大于等于预设共同操作数；基于所述操作结构信息，对所述预设数量个异常对象进行集合划分，得到至少一个异常对象集合。2.根据权利要求1所述的异常对象集合的识别方法，其特征在于，在所述基于所述操作结构信息，对所述预设数量个异常对象进行集合划分，得到至少一个异常对象集合之后，所述方法还包括：基于所述操作结构信息，确定每个异常对象集合中的核心异常对象，所述核心异常对象为每个所述异常对象集合中异常执行所述目标操作的核心对象，所述核心异常对象用于标识对应的异常对象集合。3.根据权利要求2所述的异常对象集合的识别方法，其特征在于，所述基于所述操作结构信息，确定每个异常对象集合中的核心异常对象包括：基于所述操作结构信息，确定所述每个异常对象集合中的每个异常对象和对应的关联异常对象间的关联信息，所述关联信息用于衡量每个所述异常对象与所述对应的关联异常对象间关联的紧密程度，所述关联异常对象为在所述操作结构信息中与每个当前异常对象相连的异常对象；基于所述关联信息，确定所述每个异常对象集合中每个异常对象对应的异常指标数据；将异常指标数据满足预设阈值的异常对象作为所述核心异常对象。4.根据权利要求3所述的异常对象集合的识别方法，其特征在于，所述关联信息包括关联对象总数和目标关联权重，所述基于所述操作结构信息，确定所述每个异常对象集合中的每个异常对象和对应的关联异常对象间的关联信息包括：基于所述操作结构信息，获取每个所述异常对象对应的关联异常对象的关联对象总数和每个所述异常对象对应的目标关联权重，所述目标关联权重为每个所述异常对象与对应的关联异常对象间的关联权重的和值；所述基于所述关联信息，确定所述异常对象集合中每个异常对象对应的异常指标数据包括：基于所述关联对象总数、所述目标关联权重、异常对象总数和累计关联权重，确定每个所述异常对象对应的异常指标数据，所述异常对象总数为每个所述异常对象集合中异常对象的数量值，所述累计关联权重表征每个所述异常对象集合中两两异常对象间的关联权重的和值。5.根据权利要求1所述的异常对象集合的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：获取基于预设分组信息划分的多个初始操作数据集，所述初始操作数据集表征初始对象对应的共同操作数据的集合，所述初始对象对应的共同操作数据为两两初始对象和所述两两初始对象间共同执行的相同目标操作数，所述初始对象为对应的目标操作数大于等于所述预设操作数的对象；2CN113934897A权利要求书2/2页对每个初始操作数据集分别进行过滤处理，得到过滤操作数据集，所述过滤操作数据集表征待识别对象对应的共同操作数据的集合，所述待识别对象对应的共同操作数据为两两待识别对象和所述两两待识别对象间共同执行的相同目标操作数，所述待识别对象为相同目标操作数大于等于所述预设共同操作数的初始对象；对所述过滤操作数据集进行合并，得到目标操作数据集；基于所述目标操作数据集，