CN114596097B - 用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 Download PDF

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CN114596097B CN202210500518.6A CN202210500518A CN114596097B CN 114596097 B CN114596097 B CN 114596097B CN 202210500518 A CN202210500518 A CN 202210500518A CN 114596097 B CN114596097 B CN 114596097B
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Abstract

本申请提供了一种用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,其中,该方法包括:在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;根据所述第一兴趣集和所述邻居数据集,确定出第二兴趣集;根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值;根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。

Description

用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
智能设备多功能化,各种各样的应用程序成为生活中的重要部分。例如,在各个支付场景都会使用到一些即时转账应用程序。再例如,一些购物需求也可以通过智能设备上的应用程序实现。在此背景下,用户数据可能存在相对较多的资金流动,用户数据的安全性也就尤为重要。但是目前针对用户数据的安全性的判定方式还存在欠缺。
发明内容
本申请的目的在于提供一种用户识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,能够解决用户数据的安全性的判断不准确的问题。
第一方面,本发明提供一种用户识别方法,应用于第一服务平台,所述方法包括:
在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
根据所述第一兴趣集和所述邻居数据集,确定出第二兴趣集;
根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值;
根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
在可选的实施方式中,所述根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值,包括:
根据所述邻居数据集中的各项用户数据,与所述第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出所述目标数据的实时关联关系值;
根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值;
重复上述两个步骤,直到遍历所述邻居数据集和所述第二兴趣集中的数据,得到所述目标数据的信誉值。
在可选的实施方式中,通过以下公式计算所述目标数据的信誉值:
Figure M_211229130918769_769950001
其中,
Figure M_211229130918818_818779001
表示前一轮计算得到实时信誉值;
Figure M_211229130918850_850076002
表示更新后的实时信誉值;
Figure M_211229130918896_896932003
表示当前计算得到的实时关联关系值;
Figure M_211229130918928_928150004
表示用户数据的标签值。
在可选的实施方式中,通过以下公式确定所述目标数据的实时关联关系值:
Figure M_211229130918959_959407001
其中,
Figure M_211229130918990_990672001
表示所述邻居数据集中的用户数据u与所述第二兴趣集中的用户数据x的关系权重;
Figure M_211229130919023_023383002
表示实时权重总和。
在可选的实施方式中,所述方法还包括:
接收所述第二服务平台发送所述共同用户数据集的各组用户数据的密态标签值;
所述根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值,包括:
根据所述关联关系值和所述目标数据的密态标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值。
在可选的实施方式中,所述根据所述第一兴趣集和所述邻居数据集,确定出第二兴趣集,包括:
剔除所述邻居数据集中属于所述第一兴趣集中的用户数据,得到第二兴趣集。
在可选的实施方式中,所述方法还包括:
根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集。
在可选的实施方式中,所述根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集,包括:
采用安全求交运算,根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集。
第二方面,本申请实施例提供一种用户识别方法,应用于数据交互系统,所述数据交互系统包括能够通信的第一服务平台和第二服务平台,所述用户识别方法包括:
所述第一服务平台确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同拥有的共同用户数据,或者,所述第二服务平台确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同拥有的共同用户数据;
所述第一服务平台在所述共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
所述第一服务平台根据所述第一兴趣集和所述邻居数据集,确定出第二兴趣集;
所述第一服务平台根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值;
所述第一服务平台根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户,或者,所述第二服务平台根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
第三方面,本发明提供一种用户识别装置,应用于第一服务平台,所述装置包括:
搜索模块,用于在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
第一确定模块,用于根据所述第一兴趣集和所述邻居数据集,确定出第二兴趣集;
第二确定模块,用于根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值;
第三确定模块,用于根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
第四方面,本发明提供一种电子设备,包括:处理器、存储器,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如前述实施方式任一所述的方法的步骤。
第五方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如前述实施方式任一所述的方法的步骤。
本申请实施例的有益效果是:本实施例中的方法可以通过目标用户相邻的用户数据对目标数据进行染色处理,从而可以确定出一个新的标签值,可以根据该新的标签值确定出目标用户是否为安全用户,从而可以使基于新的标签值的安全与否不再局限于其目标用户本身的数据,还可以结合相邻数据,从而可以使目标用户的安全与否判断更加准确。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的用户识别方法的运行环境的交互的示意图;
图2为本申请实施例提供的用户识别方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的用户识别装置的功能模块示意图;
图4为本申请另一实施例提供的用户识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本申请发明人了解到,由于现在的智能设备普及,导致生活中越来越的事情能够通过应用程序完成,例如,办理各种证件、商务交易等。如果交易的用户数据为不安全的用户数据,那用户数据对应的用户账号的相关交易也可能会存在一些潜在风险。如果仅仅对用户账号本身的数据进行检测识别,可能还是会存在将不安全账号识别为安全账号。
基于上述研究,本申请提供的一种用户识别方法、装置以及系统,可以对用户数据进行一系列染色处理,可以将用户数据的相邻数据进行相关处理,从而深层次的实现用户数据的识别。下面通过一些实施例对本申请提供的用户识别方法进行描述。
为便于对本实施例进行理解,首先对执行本申请实施例所公开的一种用户识别方法的运行环境进行介绍。
如图1所示,是本申请实施例提供的用户识别方法的运行环境的交互的示意图。用户识别方法的运行环境为一数据交互系统,该数据交互系统包括第一服务平台110和第二服务平台120。
该第二服务平台120可以通过网络与一个或多个第一服务平台110进行通信连接,以进行数据通信或交互。
该第一服务平台110可以是为提供第一类服务的平台。例如,该第一类服务可以是运营商可提供的相关服务。该第一服务平台110可以是包括一个或多个服务器形成的能够提供服务的服务器集群。该第一服务平台110也可以是包括服务器、终端设备形成的服务平台。该第一服务平台110还可以是一台服务器等。
可选地,该第一服务平台110中可以有一存储区域,用于存储该第一服务平台110中的用户数据。可选地,该第一服务平台110也可以连接有数据库服务器,该数据库服务器用于存储该第一服务平台110的用户数据。
该第二服务平台120可以是为提供第二类服务的平台。例如,该第二类服务可以是金融类服务。该第二服务平台120可以是包括一个或多个服务器形成的能够提供服务的服务器集群。该第二服务平台120也可以是包括服务器、终端设备形成的服务平台。该第二服务平台120还可以是一台服务器等。
可选地,该第二服务平台120中也可以有一存储区域,用于存储该第二服务平台120中的用户数据。可选地,该第二服务平台120也可以连接有数据库服务器,该数据库服务器用于存储该第二服务平台120的用户数据。
示例性地,该第一服务平台110的用户数据与第二服务平台120的用户数据可以存在相同的用户数据,也可以存在不同的用户数据。
示例性地,该第二服务平台120可以与一个或多个第一服务平台110进行交互(图中示出两个)。第二服务平台120与每个第一服务平台110均可以存在一些相同的用户数据。
本实施例中的数据交互系统可以用于执行本申请实施例提供的各个方法中的各个步骤。下面通过几个实施例详细描述用户识别方法的实现过程。
请参阅图2,是本申请实施例提供的用户识别方法的流程图。本实施例提供的用户识别方法可以应用于第一服务平台。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。
步骤220,在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集。
其中,上述的共同用户数据集为该第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,该目标数据为第一兴趣集中的用户数据,该第一兴趣集属于该共同用户数据集。
示例性地,该目标数据可以是第一兴趣集中的任意一项用户数据。该目标数据可以包括,但不限于:用户账号、用户账号归属地、用户交易数据、用户标签值等。
示例性地,该第一兴趣集可以是该第一服务平台接收到的需要检测的用户数据集。
在一个实例中,该第一服务平台中包括终端设备,该终端设备中可以有一操作界面,该操作界面可以用于获得用户输入的选择操作或输入操作。基于该选择操作或输入操作,确定出需要检测的第一兴趣集。
示例性地,邻居数据集可以是与目标数据存在交互的数据集。
示例性地,该邻居数据集还可以是与目标数据存在相似信息的数据集。例如,该目标数据还包括绑定的手机号、账号常用登入地址等。相似信息可以指手机号为相同归属地;该相似信息还可以指账号常用登入地址相同;该相似信息还可以指用户账号申请时间接近,且账号常用登入地址相同。当然,本申请实施例中的用户识别方法使用至不同的应用场景下,该目标数据中所包含的内容可以不同,选取邻居数据集的标准也可以适应性调整。
步骤240,根据该第一兴趣集和该邻居数据集,确定出第二兴趣集。
可选地,可以剔除该邻居数据集中属于第一兴趣集的元素,得到该第二兴趣集。
步骤260,根据该邻居数据集和该第二兴趣集,确定出该目标数据的信誉值。
可选地,步骤260可以包括:步骤261和步骤262。
步骤261,根据该邻居数据集中的各项用户数据,与该第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出该目标数据的实时关联关系值。
通过以下公式确定该目标数据的实时关联关系值:
Figure M_211229130919054_054621001
其中,
Figure M_211229130919101_101530001
表示该邻居数据集中的用户数据u与该第二兴趣集中的用户数据x的关系权重;
Figure M_211229130919133_133085002
表示实时权重总和。
其中,邻居数据集中的用户数据u与该第二兴趣集中的用户数据x的关系权重
Figure M_211229130919179_179583001
可以预先存储在第一服务平台中的数据。
其中,
Figure M_211229130919214_214725001
其中,
Figure M_211229130919262_262068001
表示前一轮计算得的权重总和。
随着循环的进行
Figure M_211229130919292_292882001
可以作为下一轮计算的
Figure M_211229130919324_324597002
步骤262,根据该关联关系值和该目标数据的标签值,确定出该目标数据的实时信誉值。
可选地,通过以下公式计算该目标数据的信誉值:
Figure M_211229130919371_371011001
其中,
Figure M_211229130919435_435976001
表示前一轮计算得到实时信誉值;
Figure M_211229130919467_467256002
表示更新后的实时信誉值;
Figure M_211229130919498_498552003
表示当前计算得到的实时关联关系值;
Figure M_211229130919545_545409004
表示用户数据的标签值。
示例性地,在下一轮计算过程中,可以将前一轮计算得到的实时信誉值
Figure M_211229130919576_576709001
作为新的一轮计算的前一轮计算得到实时信誉值
Figure M_211229130919609_609786002
示例性地,上述的用户数据的标签值可以第二服务平台发送给第一服务平台的标签值,该标签值可以是密态的标签值。
重复上述步骤261和步骤262,直到遍历该邻居数据集和该第二兴趣集中的用户数据,得到该目标数据的信誉值。
遍历该邻居数据集和该第二兴趣集中的用户数据,将最后得到的
Figure M_211229130919656_656682001
作为目标数据的信誉值。
步骤280,根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
示例性地,可以将该信誉值与预设标准值进行对比,若该信誉值大于预该预设标准值,则判定目标用户为非安全用户;若该信誉值小于预该预设标准值,则判定目标用户为安全用户。
在一个实例中,该预设标准值可以是0.5,在计算得到的信誉值小于0.5时,则可以判定目标用户为安全用户;若信誉值大于0.5,则判定目标用户为非安全用户。
可选地,步骤260计算得的信誉值可以是密态的值。
在一种实施方式中,步骤280可以被实施为:将该目标用户的信誉值发送给第二服务平台,该第二服务平台对该密态的信誉值进行解密,以得到明文信誉值;接收该第二服务平台发送的明文信誉值;根据该明文信誉值,确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
在另一种实施方式中,步骤280也可以被实施为:将该目标用户的信誉值发送给第二服务平台,该第二服务平台对该密态的信誉值进行解密,以得到明文信誉值;由该第二服务平台根据该明文信誉值,确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
在上述步骤220至280中,通过结合目标数据的邻居数据以对目标数据对应的标签值进行染色处理,可以使确定出的信誉值能够携带邻居数据的相关信息,从而可以使确定出的信誉值能够更准确地表征目标用户的情况,从而可以实现更准确地对目标用户的安全与否的识别。
为了数据安全用户数据的标签可以存放在第二服务平台中,该在需要对一些用户数据进行安全性检测时,可以从第二服务平台中获得用户计算的各项用户数据的标签值,且该标签值可以是密态标签值。
因此,在步骤260之前,还可以包括步骤250,接收该第二服务平台发送该共同用户数据集的各组用户数据的密态标签值。
在步骤250的基础上,步骤262可以包括:根据该关联关系值和该目标数据的密态标签值,确定出该目标数据的实时信誉值。
可选地,通过以下公式计算该目标数据的信誉值:
Figure M_211229130919688_688542001
其中,上述公式中的
Figure M_211229130919734_734816001
则为从第二服务平台接收到的用户数据的密态标签值。
通过上述步骤250的处理方式,可以使用户数据能够更加安全,减少用户数据的标签值的传输,也就降低用户数据的标签值泄露的风险。
由于上述步骤220至280实现的用户识别方法涉及到第一服务平台和第二服务平台的用户数据交互,因此,为了提高各个服务平台中的用户数据的可以仅对第一服务平台和第二服务平台共同拥有的用户数据进行处理,从而提高第一服务平台和第二服务平台各自数据的安全性。因此,在步骤220之前,用户识别方法还可以包括步骤210,根据该第一服务平台中的用户数据,与该第二服务平台中的用户数据,确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同用户数据集。
可选地,可以采用安全求交运算,根据该第一服务平台中的用户数据,与该第二服务平台中的用户数据,确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同用户数据集。
在一个实例中,安全求交运算可以是隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)。
通过上述方法可以基于用户的标签值识别出用户是否安全,具体是通过目标用户相邻的用户数据对目标数据进行染色处理,从而可以确定出一个新的标签值,可以根据该新的标签值确定出目标用户是否为安全用户,从而可以使基于新的标签值的安全与否不再局限于其目标用户本身的数据,还可以结合相邻数据,从而可以使目标用户的安全与否判断更加准确。进一步地,在第二服务平台与第一服务平台之间传输的标签值都是密态的标签值,也可以提高用户数据的标签的安全性。进一步地,第一服务平台处理的数据是第一服务平台与第二服务平台共同拥有的用户数据,也可能提高各自服务平台下的用户数据的安全性。
基于同一申请构思,本申请实施例中还提供了与用户识别方法对应的用户识别装置,由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与前述的用户识别方法实施例相似,因此本实施例中的装置的实施可以参见上述方法的实施例中的描述,重复之处不再赘述。
请参阅图3,是本申请实施例提供的用户识别装置的功能模块示意图。本实施例中的用户识别装置中的各个模块用于执行上述方法实施例中的各个步骤。用户识别装置包括:搜索模块310、第一确定模块320、第二确定模块330和第三确定模块340,其中各个模块如下所示。
搜索模块310,用于在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,该共同用户数据集为该第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,该目标数据为第一兴趣集中的用户数据,该第一兴趣集属于该共同用户数据集;
第一确定模块320,用于根据该第一兴趣集和该邻居数据集,确定出第二兴趣集;
第二确定模块330,用于根据该邻居数据集和该第二兴趣集,确定出该目标数据的信誉值;
第三确定模块340,用于根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
一种可能的实施方式中,第二确定模块330,包括:关系值确定单元和信誉值确定单元。
关系值确定单元,用于根据该邻居数据集中的各项用户数据,与该第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出该目标数据的实时关联关系值;
信誉值确定单元,用于根据该关联关系值和该目标数据的标签值,确定出该目标数据的实时信誉值;
重复上述两个模块,直到遍历该邻居数据集和该第二兴趣集中的数据,得到该目标数据的信誉值。
一种可能的实施方式中,通过以下公式计算该目标数据的信誉值:
Figure M_211229130919781_781663001
其中,
Figure M_211229130919815_815396001
表示前一轮计算得到实时信誉值;
Figure M_211229130919862_862236002
表示更新后的实时信誉值;
Figure M_211229130919893_893518003
表示当前计算得到的实时关联关系值;
Figure M_211229130919924_924736004
表示用户数据的标签值。
一种可能的实施方式中,通过以下公式确定该目标数据的实时关联关系值:
Figure M_211229130919956_956098001
其中,
Figure M_211229130920004_004321001
表示该邻居数据集中的用户数据u与该第二兴趣集中的用户数据x的关系权重;
Figure M_211229130920051_051679002
表示实时权重总和。
一种可能的实施方式中,用户识别装置还包括:
接收模块,用于接收该第二服务平台发送该共同用户数据集的各组用户数据的密态标签值;
上述的信誉值确定单元,用于根据该关联关系值和该目标数据的密态标签值,确定出该目标数据的实时信誉值。
一种可能的实施方式中,第一确定模块320,用于:
剔除该邻居数据集中属于该第一兴趣集中的用户数据,得到第二兴趣集。
一种可能的实施方式中,用户识别装置还包括:
第四确定模块,用于根据该第一服务平台中的用户数据,与该第二服务平台中的用户数据,确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同用户数据集。
一种可能的实施方式中,第四确定模块,用于:
采用安全求交运算,根据该第一服务平台中的用户数据,与该第二服务平台中的用户数据,确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同用户数据集。
请参阅图4,是本申请另一实施例提供的用户识别方法的流程图。本实施例提供的用户识别方法与图2对应的用户识别方法实施例类似,其不同之处在于,图2对应的用户识别方法实施例可以应用于第一服务平台。而本实施例提供的用户识别方法应用于包含第一服务平台和第二服务平台的数据交互系统。下面将对图4所示的具体流程进行详细阐述。
步骤411,第一服务平台确定出第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的共同用户数据。
步骤412,第二服务平台确定出第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的共同用户数据。
本实施例中,上述的步骤411和步骤412,可以择一执行即可。也就是说,可以由第一服务平台确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同拥有的共同用户数据;也可以由第二服务平台确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同拥有的共同用户数据。
可选地,还可以基于第一服务平台与第二服务平台的数据交互,确定出该第一服务平台与该第二服务平台的共同拥有的共同用户数据。
示例性地,可以使用隐私集合求交确定出第一服务平台与该第二服务平台的共同拥有的共同用户数据。
步骤420,该第一服务平台在该共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集。
共同用户数据集为该第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,该目标数据为第一兴趣集中的用户数据,该第一兴趣集属于该共同用户数据集。
步骤430,该第一服务平台根据该第一兴趣集和该邻居数据集,确定出第二兴趣集。
步骤440,该第一服务平台根据该邻居数据集和该第二兴趣集,确定出该目标数据的信誉值。
可选地,在执行步骤440之前,还可以先由第二服务平台向第一服务平台发送共同用户数据集中的各个用户数据对应的密态标签值。
第一服务平台根据该邻居数据集中各项用户数据对应的密态标签值和该第二兴趣集中各项用户数据对应的密态标签值,确定出该目标数据的信誉值。
步骤451,该第一服务平台根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
示例性地,第一服务平台确定出目标数据的信誉值后可以是密态的信誉值。该第一服务平台确定出密态的信誉值后发送给第二服务平台;该第二服务平台对该密态的信誉值进行解密处理,并将解密后得到的明文的信誉值发送给第一服务平台,该第一服务平台可以根据该明文的信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
步骤452,第二服务平台根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
示例性地,第一服务平台确定出目标数据的信誉值后可以是密态的信誉值。该第一服务平台确定出密态的信誉值后发送给第二服务平台;该第二服务平台对该密态的信誉值进行解密处理,根据该明文的信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
本实施例中,上述的步骤451和步骤452,可以择一执行即可。也就是说,可以由第一服务平台根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户;也可以由第二服务平台根据该信誉值确定出该目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
关于本实施例中的其它细节可以参考图2对应的实施例中的描述,在此不再赘述。
在本实施例提供的用户识别方法中,在第二服务平台与第一服务平台之间传输的标签值都是密态的标签值,在保持用户数据的标签的安全性的基础上,能够实现对用户的安全识别。
此外,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的用户识别方法的步骤。
本申请实施例所提供的用户识别方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的用户识别方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、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,所述模块、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方式中,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,两个连续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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动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。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用户识别方法,其特征在于,应用于第一服务平台,所述方法包括:
在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
剔除所述邻居数据集中属于所述第一兴趣集中的用户数据,得到第二兴趣集;
根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值,包括:根据所述邻居数据集中的各项用户数据,与所述第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出所述目标数据的实时关联关系值;根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值;重复上述两个步骤,直到遍历所述邻居数据集和所述第二兴趣集中的数据,得到所述目标数据的信誉值;
根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过以下公式计算所述目标数据的信誉值:
Figure 187629DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 72409DEST_PATH_IMAGE002
表示前一轮计算得到实时信誉值;
Figure 339442DEST_PATH_IMAGE003
表示更新后的实时信誉值;
Figure 538342DEST_PATH_IMAGE004
表示当前计算得到的实时关联关系值;
Figure 269538DEST_PATH_IMAGE005
表示用户数据的标签值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过以下公式确定所述目标数据的实时关联关系值:
Figure 262901DEST_PATH_IMAGE006
其中,
Figure 17231DEST_PATH_IMAGE007
表示所述邻居数据集中的用户数据u与所述第二兴趣集中的用户数据x的关系权重;
Figure 816560DEST_PATH_IMAGE008
表示实时权重总和。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述第二服务平台发送所述共同用户数据集的各组用户数据的密态标签值;
所述根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值,包括:
根据所述关联关系值和所述目标数据的密态标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集,包括:
采用安全求交运算,根据所述第一服务平台中的用户数据,与所述第二服务平台中的用户数据,确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同用户数据集。
7.一种用户识别方法,其特征在于,应用于数据交互系统,所述数据交互系统包括能够通信的第一服务平台和第二服务平台,所述用户识别方法包括:
所述第一服务平台确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同拥有的共同用户数据,或者,所述第二服务平台确定出所述第一服务平台与所述第二服务平台的共同拥有的共同用户数据;
所述第一服务平台在所述共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
所述第一服务平台剔除所述邻居数据集中属于所述第一兴趣集中的用户数据,得到第二兴趣集;
所述第一服务平台根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值,包括:根据所述邻居数据集中的各项用户数据,与所述第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出所述目标数据的实时关联关系值;根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值;重复上述两个步骤,直到遍历所述邻居数据集和所述第二兴趣集中的数据,得到所述目标数据的信誉值;
所述第一服务平台根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户,或者,所述第二服务平台根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户。
8.一种用户识别装置,其特征在于,应用于第一服务平台,所述装置包括:
搜索模块,用于在共同用户数据集中搜索目标数据的邻居数据集,所述共同用户数据集为所述第一服务平台与第二服务平台的共同拥有的用户数据的集合,所述目标数据为第一兴趣集中的用户数据,所述第一兴趣集属于所述共同用户数据集;
第一确定模块,用于剔除所述邻居数据集中属于所述第一兴趣集中的用户数据,得到第二兴趣集;
第二确定模块,用于根据所述邻居数据集和所述第二兴趣集,确定出所述目标数据的信誉值;
第三确定模块,用于根据所述信誉值确定出所述目标数据对应的目标用户是否为安全用户;
所述第二确定模块包括:关系值确定单元和信誉值确定单元;
关系值确定单元,用于根据所述邻居数据集中的各项用户数据,与所述第二兴趣集中的各项用户数据的关系权重,确定出所述目标数据的实时关联关系值;
信誉值确定单元,用于根据所述关联关系值和所述目标数据的标签值,确定出所述目标数据的实时信誉值;
重复上述两个模块,直到遍历所述邻居数据集和所述第二兴趣集中的数据,得到所述目标数据的信誉值。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6任一所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6任一所述的方法的步骤。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107908673A (zh) * 2017-10-25 2018-04-13 平安科技(深圳)有限公司 社交平台用户的现实关系匹配方法、装置及可读存储介质
CN110930246A (zh) * 2019-12-04 2020-03-27 深圳市新国都金服技术有限公司 信贷反欺诈识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112434194A (zh) * 2020-11-11 2021-03-02 东莞智盾信息安全科技有限公司 基于知识图谱的相似用户识别方法、装置、设备及介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018145377A1 (zh) * 2017-02-07 2018-08-16 华为技术有限公司 用户身份识别的方法、装置和系统
CN108595655B (zh) * 2018-04-27 2022-04-01 福建师范大学 一种基于会话特征相似性模糊聚类的异常用户检测方法
CN109255371B (zh) * 2018-08-23 2021-06-15 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种确定直播平台虚假关注用户的方法以及相关设备
CN110162692B (zh) * 2018-12-10 2021-05-25 腾讯科技(深圳)有限公司 用户标签确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112016927B (zh) * 2019-05-31 2023-10-27 慧安金科(北京)科技有限公司 用于检测异常数据的方法、设备和计算机可读存储介质
CN110390584B (zh) * 2019-07-24 2022-05-17 秒针信息技术有限公司 一种异常用户的识别方法、识别装置及可读存储介质
CN113706182A (zh) * 2020-05-20 2021-11-26 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种用户分类方法和装置
CN112200666A (zh) * 2020-11-17 2021-01-08 上海优扬新媒信息技术有限公司 一种特征向量的处理方法及相关装置
CN114219052A (zh) * 2022-02-23 2022-03-22 富算科技(上海)有限公司 一种图数据融合方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107908673A (zh) * 2017-10-25 2018-04-13 平安科技(深圳)有限公司 社交平台用户的现实关系匹配方法、装置及可读存储介质
CN110930246A (zh) * 2019-12-04 2020-03-27 深圳市新国都金服技术有限公司 信贷反欺诈识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112434194A (zh) * 2020-11-11 2021-03-02 东莞智盾信息安全科技有限公司 基于知识图谱的相似用户识别方法、装置、设备及介质

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