CN109960905A - 信息处理方法、系统、介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种信息处理方法，包括，获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口，以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口，基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口，基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率，以及在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

Description

信息处理方法、系统、介质和电子设备

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，更具体地，涉及一种信息处理方法、系统、介质和电子设备。

背景技术

互联网技术给人们带来便利的同时也带来了许多安全隐患，例如，许多非真实用户虚拟真实用户访问服务器，以达到某种不法目的。因此，辨别用户是否为真实用户是十分必要的。

目前，在互联网领域主要根据流量的行为构成的黑名单库判断用户是否为非真实用户，例如，黑名单库中的设备号包括，当天除调用静默接口外仅调用一个接口的设备号，或者黑名单库中的设备号包括来自黑IP库中的IP对应的的设备号，其中，黑IP库是指当天某IP对服务器发起多次访问且访问的接口都是同样的几个接口。这些通过黑名单库里的设备访问服务器的用户被判断为非真实用户。

在实现本发明构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在辨别实时性差和准确率低的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种信息处理方法、系统、介质和电子设备。

本公开的一个方面提供了一种信息处理方法，包括，获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口，以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口，基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口，基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率，以及在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

根据本公开的实施例，所述方法还包括，获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列，以及基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型，所述基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口包括，基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

根据本公开的实施例，所述预测模型包括时间递归神经网络模型。

根据本公开的实施例，所述基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口包括，获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口，以及基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

根据本公开的实施例，所述获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口包括，获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口，基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

本公开的另一个方面提供了一种信息处理系统，包括，第一获取模块，用于获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口，预测模块，用于基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口，第一确定模块，用于基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率，第二确定模块，在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

根据本公开的实施例，一种信息处理系统还包括，第二获取模块，用于获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列，以及训练模块，用于基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型，所述预测模块包括第一预测子模块，用于基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

根据本公开的实施例，所述预测模型包括时间递归神经网络模型。

根据本公开的实施例，所述预测模块包括，第一获取子模块，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口，以及第二预测子模块，用于基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

根据本公开的实施例，所述第一获取模块包括，第二获取子模块，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，第三获取子模块，用于按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口，第四获取子模块，用于基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括，一个或多个处理器，存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上所述的任意一项方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如上所述的任意一项的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，可以至少部分地解决辨别用户是否为真实用户的实时性差以及准确率低的问题，并因此可以实现实时辨别用户是否为真实用户以及提高辨别准确率，避免误杀和漏杀的技术效果。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用信息处理方法、系统和电子设备的系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口的流程图；

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的信息处理系统的框图；

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理系统的框图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的预测模块的框图；

图9示意性示出了根据本公开实施例的第一获取模块的框图；以及

图10示意性示出了根据本公开实施例的可以应用信息处理方法、系统和电子设备的示例性系统架构。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解，实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书还是附图中，都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如，短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。

本公开的实施例提供了一种用于辨别用户是否为真实用户的信息处理方法、系统、介质以及应用该方法的电子设备。该方法通过包括获取待检测用户的接口调用信息、预测待检测用户的接口调用信息以及判断待检测用户是否为真实用户。该方法将待检测用户的行为与行为的先后顺序相结合以判断其是否是真实用户，不仅提高了辨别的准确率，而且至少部分地解决了辨别实时性差的问题。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用信息处理方法、系统和电子设备的示例性系统架构100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。真实用户通过终端设备101、102、或103访问如上所述的服务器105时，需要按照设计的页面顺序依次打开，例如，用户想访问手机淘宝的订单信息，真实用户的操作首先调用与“我的淘宝”相关的接口，然后调用与“查看更多订单”相关的接口。而非真实用户通过特定代码可以直接调用与订单信息相关的接口查看订单信息，不需要首先调用与“我的淘宝”相关的接口。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的信息处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的信息处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的信息处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的信息处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图2示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210、S220、S230和S240。

在操作S210，获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口，以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口。

在操作S220，基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

在操作S230，基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率。

在操作S240，在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

该方法通过实时获取待检测用户的接口调用信息实现实时辨别用户是否为真实用户的技术效果，并且该方法能够将用户行为和行为的先后顺序结合起来，提高了辨别的准确率。

根据本公开的实施例，在操作S210，所述接口例如能够把网页接收的指令传递给服务器，再把服务器执行的结果返还给网页。所述接口调用信息包括调用的多个接口、调用该多个接口的顺序等信息。例如，待检测用户调用了接口A和接口B，以及待检测用户调用接口A和接口B的顺序是，先调用了接口A，然后调用了接口B。所述前置调用接口是所述多个接口中的任意一个，所述后置调用接口是待检测用户在调用前置调用接口之后调用的下一接口。例如在上述实施例中，前置调用接口为接口A，后置调用接口为接口B。

图3示意性示出了根据本公开实施例的获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口的流程图。

如图3所示，该方法包括操作S211、S212和S213。

在操作S211，获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列。

在操作S212，按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口。

在操作S213，基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

该方法利用递归截取获取一系列的前置调用接口和后置调用接口，进一步提高了辨别准确率。

根据本公开的实施例，在操作S211，获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列。

根据本公开的实施例，在操作S212，所述按照时间顺序是指按照待检测用户调用接口的顺序，所述递归截取是指在前一次截取的待检测用户调用接口的第二序列所产生的序列的基础上，再按时间顺序截取下一个接口。所述前置调用接口是指递归截取的第二序列所产生的序列中的最后一个接口。例如，待检测用户调用接口的第二序列为接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197-接口102-接口103-接口280-接口128，第一次截取第二序列所产生的序列例如可以是：接口A103-接口A901-接口201，此时获取的前置调用接口为：接口201，再在接口A103-接口A901-接口201的基础上，截取下一接口所产生的序列为：接口A103-接口A901-接口201-接口128，此时前置调用接口为：接口128，以此类推依次获得一系列的递归截取所产生的序列和前置调用接口。具体地，例如表1所示递归截取产生的序列和前置调用接口。

表1

根据本公开的实施例，在操作S213，基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。所述后置调用接口是调用前置调用接口之后调用的下一接口。例如，在操作S212中的情景中，后置调用接口如表2所示。

表2

返回图2，根据本公开的实施例，在操作S220，所述预测接口是预测的用户在调用前置调用接口之后调用的接口。所述预测是指在掌握现有信息的基础上，依照一定的方法和规律对未来的事情进行测算，例如，掌握的现有信息为用户调用了前置调用接口，在前置调用接口的基础上，依照一定的方法和规律对调用前置调用接口之后调用的接口进行测算例如测算结果是预测接口。

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口的流程图。

如图4所示，该方法包括操作S221和S222。

在操作S221，获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口。

在操作S222，基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

该方法利用较长时间内待检测用户的行为信息，使辨别准确率进一步提高。

根据本公开的实施例，在操作S221，所述第二序列可以是待检测用户通过例如手机软件调用服务器接口产生的接口序列。所述第二序列是按照调用的接口按时间顺序排列的。所述前置调用接口可以是序列中在最后一次调用的接口之前的接口中的任意接口。例如，待检测用户访问手机软件产生的第二序列为：接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197，则前置调用接口可以是接口A103、接口A901、接口201和接口128中的任意一个。另外，所述第二序列也可以包括多个，例如，待检测用户分别在不同时段内(例如8点到9点以及14点到15点)通过例如手机软件调用服务器接口产生的接口序列，，则产生多个第二序列。

根据本公开的实施例，在操作S222，基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。第二序列是指待检测用户调用的接口按时间顺序排列的序列，例如，接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197。所述预测可以通过获取与所述第二序列的调用接口顺序最相近的真实用户调用接口序列的下一接口来预测预测接口。根据上述方法产生的预测结果可能有多个，一般地，可以选择预测结果中出现概率最大的预测接口作为预测接口。例如，根据第二序列，接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197，要预测该序列的下一接口，获取与所述第二序列的调用接口顺序最相近的真实用户调用接口序列，接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197-接口196，其中，真实用户的调用接口序列包含前置调用接口接口197，因此预测的预测接口是接口196。

返回图2，根据本公开的实施例，在操作S230，所述确定预测准确率，可以是通过计算预测准确的概率确定的，所述预测准确可以是，前置调用接口预测的预测接口和相应的后置调用接口是同一接口，相反地，前置调用接口预测的预测接口和相应的后置调用接口不是同一接口，则预测不准确。例如，前置调用接口为接口A，基于该前置调用接口A预测的预测接口为接口A1，而待检测用户在调用前置接口A之后调用的后置调用接口为接口B，则此预测不准确。若待检测用户在调用前置接口A之后调用的后置调用接口为接口A1，则此预测准确。

所述预测准确率，例如，在待检测用户调用的100个前置调用接口、预测接口以及后置调用接口中，有95个预测接口和后置调用接口相同，则预测准确的概率为95％。又例如，在表2所示的情景中，预测的预测接口如表3所示，表3所示的情景中所确定的预测准确率为83％。

表3

根据本公开的实施例，在操作S240，所述预设阈值是辨别待检测用户是否是真实用户的基准，可以是本领域技术人员根据经验设定的，例如设定为80％。在所述预测准确率大于预设阈值时，判断所述待检测用户为真实用户。例如，在表3所示的情景中，确定的预测准确率为83％大于预设阈值，判断为真实用户。相反，如果所述预测准确率小于预设阈值时，判断所述待检测用户为非真实用户。

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理方法的流程图。

如图5所示，该方法包括操作S210、S510、S520、S530和S230。

在操作S510，获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列。

在操作S520，基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型。

在操作S530，基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

该方法基于真实用户行为的先后顺序建立并训练预测模型，减少了人工干预，避免出现漏杀和误杀，提高了辨别准确率。

根据本公开的实施例，在操作S510，例如可以从激活设备库中获取大量真实用户访问留下的设备号，该些设备号是由真实用户使用的，可以以该些设备号对应的设备所调用的接口信息，作为真实用户的接口调用信息。真实用户按照设计依次调用相关接口，依次调用的相关接口在时间上存在先后顺序，所述第一序列是按照用户调用接口的时间顺序排列的。例如，获取了某真实用户某次调用的接口的第一序列：接口A103-接口A901-接口201-接口128-接口197-接口102-接口103-接口280-接口128。不同的用户调用接口的顺序可以是相同的也可以是不同的，这样大量真实用户会产生多个第一序列。例如，用户A访调用接口的顺序：接口A901-接口201-接口128，用户B调用接口的顺序：接口A901-接口202-接口128。具体地，例如用户A和用户B访问手机淘宝，用户A点击“我的淘宝”(调用接口A901)按钮之后，在我的淘宝页面上点击了“待收货”(调用接口201)，在“待收货”页面上点击了“查看物流”(调用接口128)，用户B点击“我的淘宝”(调用接口A901)按钮之后，在我的淘宝页面上点击了“查看更多订单”(调用接口201)，在“查看更多订单”页面上点击了“查看物流”(调用接口128)。

根据本公开的实施例，在操作S520，所述多个第一序列为大量真实用户调用接口产生的按调用时间顺序排列的接口序列。所述基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型，可以是将真实用户调用的多个第一序列作为训练集，建立和训练神经网络预测模型，其中，建立和训练预测模型，例如所述预测模型是时间递归神经网络(LSTM，Long Short-TermMemory)模型，通过多个第一序列训练时间递归神经网络模型中例如“忘记门”、“输入门”等的待定系数。时间递归神经网络算法能够捕捉和学习较长时间的内容信息，通过该算法建立的预测模型能够整合较长的第一序列的信息，预测结果更加精准。例如大量真实用户的调用信息包括，接口A901-接口201-接口128-接口127、接口A101-接口201-接口128-接口127、接口A101-接口202-接口128-接口127、接口A501-接口203-接口129-接口127等，那么根据该些调用信息训练的预测模型可以基于以上数据对预测接口进行预测。

根据本公开的实施例，在操作S530，基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。所述基于预测模型和所述前置调用接口，可以是前置调用接口作为预测模型的输入。所述预测预测接口，例如是判断哪个接口作为输出的概率最大作为预测的预测接口。

图6示意性示出了根据本公开实施例的信息处理系统600的框图。

如图6所示，信息处理系统600包括第一获取模块610、预测模块620、第一确定模块630和第二确定模块640。

第一获取模块610，例如执行上文参考图2描述的操作S210，用于获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口。

预测模块620，例如执行上文参考图2描述的操作S220，用于基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

第一确定模块630，例如执行上文参考图2描述的操作S230，用于基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率。

第二确定模块640，例如执行上文参考图2描述的操作S240，用于在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的信息处理系统700的框图。

如图7所示，信息处理系统700在前述实施例的基础上还包括第二获取模块710、训练模块720、其中，预测模块620包括第一预测子模块730。

第二获取模块710，例如执行上文参考图5描述的操作S510，用于获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列。

训练模块720，例如执行上文参考图5描述的操作S520，用于基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型。

第一预测子模块730，例如执行上文参考图5描述的操作S530，用于基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

根据本公开实施例，所述预测模型包括时间递归神经网络模型。

图8示意性示出了根据本公开实施例的预测模块620的框图。

如图8所示，预测模块620包括第一获取子模块621和第二预测子模块622。

第一获取子模块621，例如执行上文参考图4描述的操作S221，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口。

第二预测子模块622，例如执行上文参考图4描述的操作S222，用于基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

图9示意性示出了根据本公开实施例的第一获取模块610的框图。

如图9所示，第一获取模块610包括第二获取子模块611、第三获取子模块612和第四获取子模块613。

第二获取子模块611，例如执行上文参考图3描述的操作S211，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列。

第三获取子模块612，例如执行上文参考图3描述的操作S212，用于按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口。

第四获取子模块613，例如执行上文参考图3描述的操作S213，用于基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

可以理解的是，上述模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，上述模块中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，上是模块中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。

图10示意性示出了根据本公开实施例的适于实现信息处理方法的计算机系统1000的方框图。图10示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，根据本公开实施例的计算机系统1000包括处理器1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1001例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1001还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1001可以包括用于执行参考图2～图5描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 1003中，存储有系统1000操作所需的各种程序和数据。处理器1001、ROM1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。处理器1001通过执行ROM 1002和/或RAM 1003中的程序来执行以上参考图2～图5描述的根据本公开实施例的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 1002和RAM 1003以外的一个或多个存储器中。处理器1001也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行以上参考图2～图5描述的根据本公开实施例的各种操作。

根据本公开的实施例，系统1000还可以包括输入/输出(I/O)接口1005，输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。系统1000还可以包括连接至I/O接口1005的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器101010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器101010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。

根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被处理器1001执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。根据本公开的实施例，计算机可读介质可以包括上文描述的ROM 1202和/或RAM 1203和/或ROM 1202和RAM 1203以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行辨别待检测用户是否为真实用户。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种信息处理方法，包括：

获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口，以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口；

基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口；

基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率；以及

在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列；以及

基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型，

所述基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口包括：

基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预测模型包括时间递归神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口包括：

获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口；以及

基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口包括：

获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列；

按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口；

基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

6.一种信息处理系统，包括：

第一获取模块，用于获取待检测用户的接口调用信息，以确定待检测用户调用的前置调用接口以及在调用所述前置调用接口之后调用的后置调用接口；

预测模块，用于基于所述前置调用接口，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口；

第一确定模块，用于基于至少一个前置调用接口预测的预测接口，以及相应的后置调用接口，确定预测准确率；以及

第二确定模块，用于在所述预测准确率大于预设阈值的情况下，确定所述待检测用户为真实用户。

7.根据权利要求6所述的系统，还包括：

第二获取模块，用于获取真实用户调用的接口按时间顺序排列的多个第一序列；以及

训练模块，用于基于所述多个第一序列，建立并训练预测模型，

所述预测模块包括第一预测子模块，用于基于所述预测模型和所述前置调用接口，预测预测接口。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述预测模型包括时间递归神经网络模型。

9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述预测模块包括：

第一获取子模块，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列，所述第二序列包括所述前置调用接口；以及

第二预测子模块，用于基于所述第二序列，预测所述待检测用户在调用所述前置调用接口之后调用的预测接口。

10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第一获取模块包括：

第二获取子模块，用于获取待检测用户调用的接口按时间顺序排列的第二序列；

第三获取子模块，用于按照时间顺序，递归截取所述待检测用户的所述第二序列以获取至少一个所述前置调用接口；

第四获取子模块，用于基于所述第二序列，获取调用至少一个所述前置调用接口之后调用的相应的至少一个后置调用接口。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1～5中任意一项所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如权利要求1～5中任意一项所述的方法。