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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109308615B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810867646.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于统计序列特征的实时欺诈交易检测方法、系统、存储介质及电子终端，检测方法包括：接收用户最新交易请求，并根据接收到的用户最新交易请求于用户历史交易记录库中查询用户交易记录列表；根据所述用户交易记录列表获取获得特征向量；将所述特征向量送入分类器得到交易检测结果。通过本发明的检测系统进行交易检测，获得的预测效果好，达到了97.2％的召回率和低于1％的打扰率，同时响应速度快，给出一个预测结果的平均时间仅需1.5毫秒。
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公开(公告)号：CN106911668B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710016864.6
申请日：2017-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于用户行为模型的身份认证方法及系统，包括：根据服务器端发送的日志文件收集用户行为信息，按照预设时序对原有行为信息进行更新并保存，其中用户行为信息与用户行为对应。根据预设行为模型，计算用户行为信息，得出特定行为出现概率并累加，计算出用户行为信息与预设行为模型的相似度信息；计算相似度信息，更新用户行为信息和用户行为判断参数，并结合更新的用户行为信息训练用户行为分类器；根据用户行为分类器判定用户行为是否异常。
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公开(公告)号：CN109308615A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201810867646.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于统计序列特征的实时欺诈交易检测方法、系统、存储介质及电子终端，检测方法包括：接收用户最新交易请求，并根据接收到的用户最新交易请求于用户历史交易记录库中查询用户交易记录列表；根据所述用户交易记录列表获取获得特征向量；将所述特征向量送入分类器得到交易检测结果。通过本发明的检测系统进行交易检测，获得的预测效果好，达到了97.2％的召回率和低于1％的打扰率，同时响应速度快，给出一个预测结果的平均时间仅需1.5毫秒。
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公开(公告)号：CN108122114A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711426270.9
申请日：2017-12-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q20/40
Abstract: 一种针对异常重复交易欺诈检测方法、系统、介质及设备，包括：获取交易记录信息及交易身份信息；根据交易身份信息建立身份认证模型；根据交易记录信息提取实时交易身份信息、交易时间信息和交易金额信息；保存实时交易身份信息，并分析实时交易身份信息的IP信息；匹配身份认证模型与实时交易身份信息获取历史匹配信息；根据历史匹配信息分析历史匹配信息对应的交易行为对应的交易时间信息、交易金额信息的获取放行身份判定信息；根据放行身份判定信息更新身份信息模型，解决了现有技术存在的监测精度偏低，检测有效性低和响应时间长的技术问题。
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公开(公告)号：CN106911668A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710016864.6
申请日：2017-01-10
Applicant: 同济大学
CPC classification number: H04L63/08 , G06F21/316
Abstract: 一种基于用户行为模型的身份认证方法及系统，包括：根据服务器端发送的日志文件收集用户行为信息，按照预设时序对原有行为信息进行更新并保存，其中用户行为信息与用户行为对应。根据预设行为模型，计算用户行为信息，得出特定行为出现概率并累加，计算出用户行为信息与预设行为模型的相似度信息；计算相似度信息，更新用户行为信息和用户行为判断参数，并结合更新的用户行为信息训练用户行为分类器；根据用户行为分类器判定用户行为是否异常。
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