CN110147999A - 一种交易风险识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
公开了一种交易风险识别方法及装置。一种交易风险识别方法，所述方法包括：确定待识别交易风险的交易；确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息；利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及风控技术领域，尤其涉及一种交易风险识别方法及装置。
背景技术
随着计算机和互联网的不断发展，在支付网络中发卡方/收单方分离的支付模式得到快速发展，极大地提升了用户的支付体验。例如目前银联支付网络允许持有发卡方A发行的银行卡的用户A1(发款方)，在与收单方B签约的商户B1(收款方)上消费，支付和清算在银联支付网络中完成。
目前虽然发卡方/收单方分离的支付模式极大地提升了用户的支付体验，但是发卡方/收单方分离，其存在独特的交易风险，需要汇集发款方信息、收款方信息，基于发款方信息、收款方信息识别交易是否存在风险，而发款方信息、收款方信息分别存储在发卡方侧和收单方侧，需要发卡方和收单方分别提供发款方信息、收款方信息。由于发款方信息、收款方信息需要发卡方和收单方分别提供，且分别包含了发款方和收款方的敏感信息，目前面临发款方、收款方双方信息泄露的风险。
发明内容
针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种交易风险识别方法及装置，技术方案如下：
一种交易风险识别方法，所述方法包括：
确定待识别交易风险的交易；
确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
一种交易风险识别装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定待识别交易风险的交易；
第二确定模块，用于确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
信息获取模块，用于从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
权重加密模块，用于利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
计算模块，用于基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断模块，用于判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
风险识别模块，用于若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
本说明书实施例所提供的技术方案，在对交易进行风险识别的过程中，通过获取与发款方相匹配的发款方加密信息，以及与收款方相匹配的收款方加密信息，其中发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息，基于发款方加密信息以及收款方加密信息进行风险识别，如此一来可以避免发款方、收款方双方信息泄露的风险。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书实施例。
此外，本说明书实施例中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书实施例的交易风险识别方法的实施流程示意图；
图2是本说明书实施例的一示例性应用场景示意图；
图3是本说明书实施例的交易风险识别装置的结构示意图；
图4是用于配置本说明书实施例装置的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
目前随着计算机与互联网的不断发展，为了进一步提升用户的支付体验，在支付网络中发卡方/收单方分离的支付模式得到快速发展，伴随着这种支付模式的快速发展，随之而来的是交易风险问题，这种发卡方/收单方分离的支付模式存在独特的交易风险。因而需要汇集发款方信息、收款方信息，基于发款方信息、收款方信息识别交易是否存在风险，而发款方信息、收款方信息分别存储在发卡方侧和收单方侧，需要发卡方和收单方分别提供。由于发款方信息、收款方信息需要发卡方和收单方分别提供，且分别包含了发款方和收款方的敏感信息，目前面临发款方、收款方双方信息泄露的风险。
针对上述技术问题，本说明书实施例提供一种交易风险识别技术方案，在对交易进行风险识别的过程中，通过获取与发款方相匹配的发款方加密信息，以及与收款方相匹配的收款方加密信息，其中发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息，基于发款方加密信息以及收款方加密信息进行风险识别，如此一来可以避免发款方、收款方双方信息泄露的风险。
具体的，本说明书实施例提供的技术方案如下：
确定待识别交易风险的交易；确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
为了使本领域技术人员更好地理解本说明书实施例中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行详细地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于保护的范围。
如图1所示，为本说明书实施例提供的交易风险识别方法的实施流程示意图，该方法具体可以包括以下步骤：
S101，确定待识别交易风险的交易；
在如图2所示的一示例性应用场景示意图中，发款方A1对应于发卡方A，收款方B1对应于收单方B，发款方A1与收款方B1之间产生一笔交易，需要判断其是否存在交易风险，即确定发款方A1与收款方B1之间产生的交易为待识别交易风险的交易。
其中对于发款方与收款方之间产生的多笔交易，按照可以交易产生时刻，依序确定待识别交易风险的交易，当然也可以根据实际需要，指定需要判断是否存在交易风险的交易，确定这些交易为待识别交易风险的交易，本说明书实施例对此不作限定。
另外在确定待识别交易风险的交易之后，向该交易中发款方对应的发卡方以及收款方对应的收单方发送交易风险识别的消息，以使发卡方利用同态加密算法对与该发款方相匹配的发款方信息进行加密，收单方利用同态加密算法对与该收款方相匹配的收款方信息进行加密，以便后续可以获取发款方加密信息以及收款方加密信息。
S102，确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
针对步骤S101中所确定的待识别交易风险的交易，例如发款方A1与收款方B1之间产生的交易，确定该交易中发款方对应的发卡方A，以及收款方对应的收单方B。
一般对于一笔交易，其包括若干个字段，可以包括：发款方字段、收款方字段、交易金额字段、交易产生时刻字段等，从相应字段中可以确定交易中发款方以及收款方，进而可以确定发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方。
S103，从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
针对步骤S102中确定的发卡方以及收单方，从发卡方获取与该发款方相匹配的发款方加密信息，其中该发款方加密信息为发卡方利用预设同态加密算法加密的与该发款方相匹配的发款方信息，由发卡方提供，从收单方获取与收款方相匹配的收款方加密信息，其中该收款方加密信息为收单方利用预设同态加密算法加密的与该收款方相匹配的收款方信息，由收单方提供。
其中，在从发卡方获取与该发款方相匹配的发款方加密信息之前，查询该发卡方是否对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功，在该发卡方对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功的情况下，从发卡方获取与该发款方相匹配的发款方加密信息，其中可以按照预设的查询周期周期性地查询该发卡方是否对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功；或者，监测是否接收到该发卡方发送的对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息，在接收到该发卡方发送的对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息的情况下，表示该发卡方对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功，在该发卡方对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功的情况下，从发卡方获取与发款方相匹配的发款方加密信息，其中可以按照预设的监测周期周期性地监测是否接收到该发卡方发送的对与该发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息。
另外，在从收单方获取与该收款方相匹配的收款方加密信息之前，查询该收单方是否对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功，在该收单方对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功的情况下，从收单方获取与该收款方相匹配的收款方加密信息，其中可以按照预设的查询周期周期性地查询该收单方是否对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功；或者，监测是否接收到收单方发送的对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息，在接收到收单方发送的对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息的情况下，表示该收单方对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功，在该收单方对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功的情况下，从收单方获取与收款方相匹配的收款方加密信息，其中可以按照预设的监测周期周期性地监测是否接收到收单方发送的对与该收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息。
值得注意的是，上述获取发款方加密信息的步骤以及获取收款方加密信息的步骤，两者可以同时执行，也可以存在先后顺序，本说明书实施例对此不作限定。
在本说明书实施例中，发款方信息可以是：发款方日常平均消费信息，发款方最近一周或者一个月消费信息，发款方最近一周或者一个月被欺诈次数信息等任何与发款方交易相关的信息，本说明书实施例对此不作限定。收款方信息可以是：收款方最近一周或者一个月被举报次数信息，收款方与收单方签约时长信息等任何与收款方相关的信息，本说明书实施例对此不作限定。在本说明书一具体实施例中，发款方信息可以是发款方日常平均消费信息、发款方最近半年被欺诈次数信息，收款方信息可以是收款方最近半年被举报次数信息、收款方与收单方签约时长信息，发卡方利用同态加密算法对发款方信息进行加密得到发款方加密信息，收单方利用同态加密算法对收款方信息进行加密得到收款方加密信息。
S104，利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
在确定待识别交易风险的交易之后，一方面获取发款方加密信息以及收款方加密信息，另一方面利用预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密，两者可以同时执行，也可以存在先后顺序，本说明书实施例对此不作限定。
本说明书实施例中的同态加密算法为Gentry算法，“同态”具有这样的函数性质：f(A@B)＝f(A)@f(B)，其中@是一个二目运算符，如@是加法，则f称为对加法同态，如@是乘法，则称f对乘法同态，本说明书实施例中Gentry算法是一种对加法和乘法都具有同态性质的加密算法。
另外，对于本说明书实施例中风控模型可以通过以下步骤得到：获取交易训练样本，该交易训练样本包括发款方信息以及收款方信息(与上述发款方信息以及收款方信息的具体形式类似，本说明书实施例在此不再一一赘述)，该交易训练样本包括正样本和负样本，正样本和负样本各自占一定比例，正样本可以携带“无风险”的样本标签，负样本可以携带“有风险”的样本标签，利用有监督学习算法对交易训练样本进行训练得到风控模型，该风控模型用于识别交易风险。其中本说明书实施例采用的有监督学习算法为逻辑回归算法，该风控模型为逻辑回归模型。其中对于模型训练过程本说明书实施例在此不再一一赘述，与现有模型训练过程类似。
S105，基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
在上述得到发款方加密信息以及收款方加密信息，且对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密之后，可以基于发款方加密信息以及收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的该风控模型计算所述交易对应的加密预测值，其中发款方加密信息以及收款方加密信息作为风控模型的输入，即风控模型的模型特征，与各自对应的加密权重相乘并进行累加计算得到交易对应的加密预测值。
S106，判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
对于计算得到的交易对应的加密预测值，需要判断该加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，这里匹配的含义是比较该加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相等。
其中，对于加密预测值集合可以通过以下步骤得到：对于存在交易风险的交易，可以通过枚举的方式列举出多个存在交易风险的交易，获取该存在交易风险的交易，该存在交易风险的交易包括发款方信息以及收款方信息，利用预设同态加密算法对该存在交易风险的交易进行加密，利用预设同态加密算法对风控模型中任一模型特征权重进行加密，基于经过加密的该存在交易风险的交易，利用对模型特征权重经过加密的风控模型计算加密预测值，该加密预测值为“有风险”的模型取值在加密空间对应的取值，由该加密预测值组成加密预测值集合。
S107，若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
若该加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，可以识别该交易存在交易风险，后续可以实施风险管控；若该加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值未匹配，则可以识别该交易不存在交易风险，该交易可以正常进行。
通过上述对本说明书实施例提供的技术方案的描述，在对交易进行风险识别的过程中，通过获取与发款方相匹配的发款方加密信息，以及与收款方相匹配的收款方加密信息，其中发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息，基于发款方加密信息以及收款方加密信息进行风险识别，如此一来可以避免发款方、收款方双方信息泄露的风险。
相应于上述方法实施例，本说明书实施例还提供一种交易风险识别装置，参见图3所示，该装置可以包括：第一确定模块310、第二确定模块320、信息获取模块330、权重加密模块340、计算模块350、判断模块360、风险识别模块370。
第一确定模块310，用于确定待识别交易风险的交易；
第二确定模块320，用于确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
信息获取模块330，用于从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
权重加密模块340，用于利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
计算模块350，用于基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断模块360，用于判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
风险识别模块370，用于若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
在本说明书实施例的一种具体实施方式中，所述装置还包括：
消息发送模块380，用于在确定待识别交易风险的交易之后，向所述交易中发款方对应的发卡方以及收款方对应的收单方发送交易风险识别的消息，以使所述发卡方利用同态加密算法对与所述发款方相匹配的发款方信息进行加密，所述收单方利用同态加密算法对与所述收款方相匹配的收款方信息进行加密。
在本说明书实施例的一种具体实施方式中，所述信息获取模块330具体用于：
查询所述发卡方是否对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述发卡方发送的对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息；
在所述发卡方对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的情况下，从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息；
查询所述收单方是否对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述收单方发送的对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息；
在所述收单方对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的情况下，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息。
在本说明书实施例的一种具体实施方式中，所述风控模型通过以下步骤得到：
获取交易训练样本，所述交易训练样本包括发款方信息以及收款方信息；
利用有监督学习算法对所述交易训练样本进行训练得到风控模型，所述风控模型用于识别交易风险。
在本说明书实施例的一种具体实施方式中，所述加密预测值集合通过以下步骤得到：
获取存在交易风险的交易，所述存在交易风险的交易包括发款方信息以及收款方信息；
利用预设同态加密算法对所述存在交易风险的交易进行加密；
利用预设同态加密算法对风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于经过加密的所述存在交易风险的交易，利用对模型特征权重经过加密的风控模型计算加密预测值；
由所述加密预测值组成加密预测值集合。
在本说明书实施例的一种具体实施方式中，
所述同态加密算法为Gentry算法，是对加法和乘法都具有同态性质的加密算法。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
通过上述对本说明书实施例提供的技术方案的描述，在对交易进行风险识别的过程中，通过获取与发款方相匹配的发款方加密信息，以及与收款方相匹配的收款方加密信息，其中发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息，基于发款方加密信息以及收款方加密信息进行风险识别，如此一来可以避免发款方、收款方双方信息泄露的风险。
本说明书实施例还提供一种计算机设备，其至少包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行所述程序时实现前述的交易风险识别方法，该方法至少包括：
确定待识别交易风险的交易；
确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
图4示出了本说明书实施例所提供的一种更为具体的计算设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440和总线450。其中处理器410、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440通过总线450实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器410可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器420可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器420可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器420中，并由处理器410来调用执行。
输入/输出接口430用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口440用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线450包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器410、存储器420、输入/输出接口430和通信接口440)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器410、存储器420、输入/输出接口430、通信接口440以及总线450，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的交易风险识别方法，该方法至少包括：
确定待识别交易风险的交易；
确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，在实施本说明书实施例方案时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。也可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本说明书实施例的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本说明书实施例原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本说明书实施例的保护范围。
Claims (13)
1.一种交易风险识别方法，所述方法包括：
确定待识别交易风险的交易；
确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
在确定待识别交易风险的交易之后，向所述交易中发款方对应的发卡方以及收款方对应的收单方发送交易风险识别的消息，以使所述发卡方利用同态加密算法对与所述发款方相匹配的发款方信息进行加密，所述收单方利用同态加密算法对与所述收款方相匹配的收款方信息进行加密。
3.根据权利要求2所述的方法，所述从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，包括：
查询所述发卡方是否对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述发卡方发送的对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息；
在所述发卡方对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的情况下，从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息；
查询所述收单方是否对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述收单方发送的对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息；
在所述收单方对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的情况下，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，所述风控模型通过以下步骤得到：
获取交易训练样本，所述交易训练样本包括发款方信息以及收款方信息；
利用有监督学习算法对所述交易训练样本进行训练得到风控模型，所述风控模型用于识别交易风险。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，所述加密预测值集合通过以下步骤得到：
获取存在交易风险的交易，所述存在交易风险的交易包括发款方信息以及收款方信息；
利用预设同态加密算法对所述存在交易风险的交易进行加密；
利用预设同态加密算法对风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于经过加密的所述存在交易风险的交易，利用对模型特征权重经过加密的风控模型计算加密预测值；
由所述加密预测值组成加密预测值集合。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，
所述同态加密算法为Gentry算法，是对加法和乘法都具有同态性质的加密算法。
7.一种交易风险识别装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于确定待识别交易风险的交易；
第二确定模块，用于确定所述交易中发款方对应的发卡方，以及收款方对应的收单方；
信息获取模块，用于从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息，其中所述发款方加密信息为利用预设同态加密算法加密的发款方信息，所述收款方加密信息为利用所述预设同态加密算法加密的收款方信息；
权重加密模块，用于利用所述预设同态加密算法对预设风控模型中任一模型特征权重进行加密；
计算模块，用于基于所述发款方加密信息以及所述收款方加密信息，利用对模型特征权重经过加密的所述风控模型计算所述交易对应的加密预测值；
判断模块，用于判断所述加密预测值是否与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配；
风险识别模块，用于若所述加密预测值与预设的加密预测值集合中任一加密预测值相匹配，则识别所述交易存在交易风险。
8.根据权利要求7所述的装置，所述装置还包括：
消息发送模块，用于在确定待识别交易风险的交易之后，向所述交易中发款方对应的发卡方以及收款方对应的收单方发送交易风险识别的消息，以使所述发卡方利用同态加密算法对与所述发款方相匹配的发款方信息进行加密，所述收单方利用同态加密算法对与所述收款方相匹配的收款方信息进行加密。
9.根据权利要求8所述的装置，所述信息获取模块具体用于：
查询所述发卡方是否对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述发卡方发送的对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的消息；
在所述发卡方对与所述发款方相匹配的发款方信息加密成功的情况下，从所述发卡方获取与所述发款方相匹配的发款方加密信息；
查询所述收单方是否对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功；或者，监测是否接收到所述收单方发送的对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的消息；
在所述收单方对与所述收款方相匹配的收款方信息加密成功的情况下，从所述收单方获取与所述收款方相匹配的收款方加密信息。
10.根据权利要求7至9任一项所述的装置，所述风控模型通过以下步骤得到：
获取交易训练样本，所述交易训练样本包括发款方信息以及收款方信息；
利用有监督学习算法对所述交易训练样本进行训练得到风控模型，所述风控模型用于识别交易风险。
11.根据权利要求7至10任一项所述的装置，所述加密预测值集合通过以下步骤得到：
获取存在交易风险的交易，所述存在交易风险的交易包括发款方信息以及收款方信息；
利用预设同态加密算法对所述存在交易风险的交易进行加密；
利用预设同态加密算法对风控模型中任一模型特征权重进行加密；
基于经过加密的所述存在交易风险的交易，利用对模型特征权重经过加密的风控模型计算加密预测值；
由所述加密预测值组成加密预测值集合。
12.根据权利要求7至11任一项所述的装置，
所述同态加密算法为Gentry算法，是对加法和乘法都具有同态性质的加密算法。
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
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