本發(fā)明涉及科技金融，尤其涉及一種基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法。

背景技術(shù)：

1、目前，針對欺詐團(tuán)伙的識別通常依賴于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些方法主要基于數(shù)據(jù)特征的提取和模式識別，例如交易行為的異常檢測、用戶行為的分析等。然而，這些方法存在以下局限性：對于復(fù)雜的欺詐團(tuán)伙，單一的數(shù)據(jù)特征和模式往往難以捕捉其隱藏的關(guān)聯(lián)和行為模式。缺乏對于實體之間復(fù)雜關(guān)系的建模，如欺詐團(tuán)伙成員之間的關(guān)聯(lián)、行為模式等。

2、在不同金融領(lǐng)域中，欺詐團(tuán)伙的行為特征具有較大的差異，傳統(tǒng)方法難以適應(yīng)不同領(lǐng)域的欺詐識別需求。現(xiàn)有反欺詐團(tuán)伙識別存在以下缺點：傳統(tǒng)方法往往只關(guān)注個體行為的異常，缺乏對團(tuán)伙之間的關(guān)聯(lián)分析。針對復(fù)雜團(tuán)伙結(jié)構(gòu)的識別能力有限，容易誤判或漏報。對于跨領(lǐng)域的欺詐團(tuán)伙識別，缺乏綜合性的分析和識別手段。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，以解決對于金融欺詐團(tuán)伙的識別，缺乏綜合性的分析和識別手段的問題。

2、本發(fā)明提供一種基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，包括：

3、步驟s101，服務(wù)器端從應(yīng)用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)；

4、步驟s102，基于歷史欺詐數(shù)據(jù)以及正常交易數(shù)據(jù)構(gòu)建欺詐識別模型，利用遺傳算法對欺詐識別模型進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的欺詐識別模型；

5、步驟s103，將從應(yīng)用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)代入至優(yōu)化后的欺詐識別模型中，得到識別結(jié)果信息；

6、步驟s104，根據(jù)識別結(jié)果信息中的身份驗證數(shù)據(jù)，確定交易賬號信息，當(dāng)識別結(jié)果信息中對應(yīng)的交易賬號信息再次交易時，生成預(yù)警信息發(fā)送至后臺控制端以及用戶端，并停止交易賬號信息對應(yīng)的交易執(zhí)行；

7、步驟s105，根據(jù)后臺控制端以及用戶端反饋的信息，執(zhí)行預(yù)設(shè)的防欺詐執(zhí)行動作。

8、進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，步驟s101，服務(wù)器端從應(yīng)用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)，包括：

9、服務(wù)器端首先需要設(shè)定明確的數(shù)據(jù)采集接口，這些接口應(yīng)與應(yīng)用程序和網(wǎng)站的數(shù)據(jù)輸出格式相兼容，確保數(shù)據(jù)的順暢傳輸。

10、制定數(shù)據(jù)采集的規(guī)范，明確哪些數(shù)據(jù)是必要的，例如用戶身份驗證信息(如用戶名、密碼哈希、動態(tài)令牌等)、交易信息(如交易金額、交易時間、交易對方賬戶等)、設(shè)備信息(如ip地址、設(shè)備id、操作系統(tǒng)等)。

11、設(shè)定數(shù)據(jù)采集的頻率，確保既能捕獲到所有重要數(shù)據(jù)，又不會對應(yīng)用程序和網(wǎng)站的性能產(chǎn)生影響。

12、服務(wù)器端通過已設(shè)定的接口，從應(yīng)用程序和網(wǎng)站中持續(xù)抓取數(shù)據(jù)。這一過程需要確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

13、對抓取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步驗證，檢查數(shù)據(jù)格式是否正確，是否存在缺失值或異常值，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

14、將驗證后的數(shù)據(jù)存儲到服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中，以備后續(xù)分析使用。

15、對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗(去除重復(fù)、無效或錯誤數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合分析的格式)等。

16、對身份驗證數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建立起數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，形成一個完整的數(shù)據(jù)集。例如，將每筆交易與其對應(yīng)的身份驗證信息相匹配。

17、對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的質(zhì)量檢查，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為后續(xù)的欺詐團(tuán)伙識別提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

18、進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，基于歷史欺詐數(shù)據(jù)以及正常交易數(shù)據(jù)構(gòu)建欺詐識別模型，利用遺傳算法對欺詐識別模型進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的欺詐識別模型，包括；

19、服務(wù)器端首先整理和準(zhǔn)備歷史欺詐數(shù)據(jù)及正常交易數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。

20、進(jìn)行特征工程，從歷史數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，這些特征包括交易頻率、交易金額分布、交易時間模式、用戶行為模式等。

21、對提取的特征進(jìn)行選擇和轉(zhuǎn)換，以去除冗余和不相關(guān)的信息，同時采用一些技術(shù)如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化來處理特征，使其更適合模型訓(xùn)練。

22、選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或模型框架來構(gòu)建初始的欺詐識別模型，例如可以采用決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。

23、使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，通過調(diào)整模型參數(shù)和學(xué)習(xí)策略來優(yōu)化模型的性能。

24、初步評估模型的性能，使用交叉驗證等技術(shù)來確保模型沒有過擬合或欠擬合，并記錄下初始模型的性能指標(biāo)。

25、定義遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，該函數(shù)應(yīng)能夠反映欺詐識別模型的性能，例如可以使用準(zhǔn)確率、召回率、f1分?jǐn)?shù)等作為評價指標(biāo)。

26、初始化遺傳算法的種群，每個個體代表欺詐識別模型的一組參數(shù)配置。

27、進(jìn)行遺傳算法的優(yōu)化過程，包括選擇、交叉、變異等操作，通過不斷迭代來尋找最優(yōu)的模型參數(shù)配置。

28、在每一代迭代后，評估種群中個體的適應(yīng)度，選擇適應(yīng)度高的個體進(jìn)入下一代，同時淘汰適應(yīng)度低的個體。

29、當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或滿足其他停止條件時，停止遺傳算法的優(yōu)化過程，并輸出優(yōu)化后的欺詐識別模型參數(shù)配置。

30、進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，將從應(yīng)用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)代入至優(yōu)化后的欺詐識別模型中，得到識別結(jié)果信息，包括；

31、服務(wù)器端通過之前設(shè)定的接口，持續(xù)從應(yīng)用程序和網(wǎng)站獲取最新的用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)及正常交易數(shù)據(jù)。

32、對新獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的格式和結(jié)構(gòu)與模型訓(xùn)練時使用的數(shù)據(jù)一致，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等操作。

33、驗證數(shù)據(jù)的完整性和有效性，剔除任何不完整或無效的數(shù)據(jù)記錄，以確保輸入到模型中的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

34、將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)代入到之前通過遺傳算法優(yōu)化后的欺詐識別模型中。

35、運行模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，模型會根據(jù)其內(nèi)部算法和邏輯判斷每筆交易是否存在欺詐風(fēng)險。

36、獲取模型的輸出結(jié)果，這些結(jié)果通常包括每筆交易的欺詐風(fēng)險評分、預(yù)測標(biāo)簽(如欺詐或非欺詐)以及其他相關(guān)信息。

37、對模型的輸出結(jié)果進(jìn)行解析，將其轉(zhuǎn)換成服務(wù)器和后續(xù)處理系統(tǒng)能夠理解的格式。

38、將解析后的識別結(jié)果信息存儲到服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)查詢和分析。

39、根據(jù)需要，將識別結(jié)果信息發(fā)送至相關(guān)系統(tǒng)或人員，以供進(jìn)一步處理或驗證。

40、進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，根據(jù)識別結(jié)果信息中的身份驗證數(shù)據(jù)，確定交易賬號信息，當(dāng)識別結(jié)果信息中對應(yīng)的交易賬號信息再次交易時，生成預(yù)警信息發(fā)送至后臺控制端以及用戶端，并停止交易賬號信息對應(yīng)的交易執(zhí)行，包括；

41、服務(wù)器端對步驟s103中得到的識別結(jié)果信息進(jìn)行深入分析，特別關(guān)注那些被模型標(biāo)記為高風(fēng)險或疑似欺詐的交易。

42、從高風(fēng)險交易中提取出身份驗證數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)精確確定涉及的交易賬號信息。

43、建立一個監(jiān)控列表，將這些被識別為疑似欺詐的交易賬號添加到該列表中，以便后續(xù)監(jiān)控。

44、服務(wù)器端設(shè)置一個實時監(jiān)控機(jī)制，持續(xù)監(jiān)控所有金融交易，特別是監(jiān)控列表中的賬號的交易活動。

45、當(dāng)監(jiān)控到列表中的賬號再次嘗試進(jìn)行交易時，服務(wù)器端立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。

46、準(zhǔn)備生成預(yù)警信息，該信息應(yīng)包含交易賬號、交易詳情、風(fēng)險提示以及建議采取的行動等。

47、服務(wù)器端將預(yù)警信息實時發(fā)送給后臺控制端和用戶端，確保相關(guān)人員和用戶能夠立即知曉并采取行動。

48、同時，服務(wù)器端自動執(zhí)行交易阻止操作，暫?；蛉∠O(jiān)控列表中賬號的當(dāng)前交易，以防止?jié)撛诘钠墼p行為完成。

49、記錄下此次預(yù)警和交易阻止的詳細(xì)信息，包括時間、賬號、交易詳情等，以供后續(xù)審計和分析使用。

50、進(jìn)一步地，本發(fā)明提供的基于知識圖譜的欺詐團(tuán)伙識別方法，步驟s105，根據(jù)后臺控制端以及用戶端反饋的信息，執(zhí)行預(yù)設(shè)的防欺詐執(zhí)行動作，包括：

51、服務(wù)器端設(shè)置一個接收機(jī)制，用于實時獲取來自后臺控制端和用戶端的反饋信息。

52、當(dāng)反饋信息到達(dá)時，服務(wù)器端立即接收并解析這些信息，確保準(zhǔn)確理解反饋的內(nèi)容和意圖。

53、根據(jù)解析的結(jié)果，對反饋信息進(jìn)行分類，如確認(rèn)欺詐、誤報、需要進(jìn)一步調(diào)查等。

54、根據(jù)反饋信息的分類，服務(wù)器端查詢預(yù)設(shè)的防欺詐執(zhí)行動作庫，該庫包含針對不同情況預(yù)先定義好的一系列執(zhí)行動作。

55、確定與當(dāng)前反饋信息相匹配的執(zhí)行動作，這些動作包括凍結(jié)涉嫌欺詐的賬號、通知相關(guān)部門進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查、解除對誤報賬號的限制等。

56、如果反饋信息表明需要進(jìn)一步的調(diào)查或人工介入，服務(wù)器端會觸發(fā)相應(yīng)的流程，如將案件轉(zhuǎn)交給專門的調(diào)查團(tuán)隊。

57、服務(wù)器端自動執(zhí)行確定的防欺詐動作，如凍結(jié)賬號、發(fā)送通知等。

58、在執(zhí)行動作的同時，服務(wù)器端會生成詳細(xì)的執(zhí)行記錄，包括執(zhí)行時間、執(zhí)行動作類型、涉及的賬號信息等。這些記錄將被存儲在服務(wù)器的日志系統(tǒng)中，以供后續(xù)審計、分析和改進(jìn)防欺詐系統(tǒng)使用。

59、本發(fā)明的有益效果：

60、提高欺詐團(tuán)伙識別的準(zhǔn)確性：通過結(jié)合知識圖譜和遺傳算法優(yōu)化的欺詐識別模型，能夠精準(zhǔn)捕捉和識別欺詐團(tuán)伙的隱藏關(guān)聯(lián)與行為模式，進(jìn)而提升識別的準(zhǔn)確率。

61、強(qiáng)化對復(fù)雜欺詐團(tuán)伙的識別：此發(fā)明不僅聚焦于個體異常行為，更進(jìn)一步通過知識圖譜對團(tuán)伙間的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行建模分析，顯著增強(qiáng)了對復(fù)雜欺詐行為的辨識力，有效降低了誤判和漏報的情況。

62、實現(xiàn)金融交易的實時監(jiān)控與預(yù)警：系統(tǒng)能實時監(jiān)控交易活動，對疑似欺詐的交易賬號進(jìn)行持續(xù)追蹤。一旦這些賬號再次進(jìn)行交易，系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警并中止交易，從而有效預(yù)防欺詐行為。

63、提升防欺詐執(zhí)行效率與精度：借助預(yù)設(shè)的防欺詐執(zhí)行動作庫，系統(tǒng)可根據(jù)反饋迅速作出響應(yīng)，如凍結(jié)涉嫌欺詐的賬號、通知相關(guān)部門深入調(diào)查等，大幅提高了處理效率和準(zhǔn)確性。

64、增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展與維護(hù)性：該技術(shù)方案易于部署和升級，同時基于先進(jìn)的知識圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，確保了系統(tǒng)的高可擴(kuò)展性和維護(hù)便捷性。

65、優(yōu)化用戶體驗與信任度：通過及時的預(yù)警和欺詐交易阻斷，不僅減少了用戶因欺詐而遭受的經(jīng)濟(jì)和心理損失，還顯著提升了用戶對金融交易系統(tǒng)的信賴度和整體使用體驗。