CN115392926A - 一种开户监测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种开户监测方法和装置，涉及网络安全，该方法包括：获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。本发明在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警。

Description

一种开户监测方法和装置
技术领域
本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种开户监测方法和装置。
背景技术
银行的手机银行提供在线开立Ⅱ、Ⅲ类账户服务，意图违法人员可能利用非正常渠道获取的真实身份信息大量异常开户，用于买卖账户或电信诈骗等违法活动。因此对于在线开立Ⅱ、Ⅲ类账户的开户申请信息，需要进行监控并识别出大量异常开户的申请。
因此，如何提供一种新的方案，其能够解决上述技术问题是本领域亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明实施例提供一种开户监测方法，在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警，该方法包括：
获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
本发明实施例还提供一种开户监测装置，包括：
在线开户申请信息获取模块，用于获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
开户申请流水号信息确定模块，用于根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
异常行为信息确定模块，用于根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
异常开户告警信息确定模块，用于根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例提供的一种开户监测方法和装置，包括：获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警。本发明实施例除了在线开户所需要的客户身份信息之外，在客户端采集了设备的经纬度数据，对经纬度数据进行聚类分析，从而识别出特定人员在一段时间和同一地理区域内提交的异常开户申请。可实时接收到告警信息，并向银行管理员提供异常数据查询和一键冻结账户的功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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的附图。在附图中：
图1为本发明实施例一种开户监测方法示意图。
图2为本发明实施例一种开户监测方法的流程图。
图3为本发明实施例一种开户监测方法的确定异常行为信息过程示意图。
图4为运行本发明实施的一种开户监测方法的计算机设备示意图。
图5为本发明实施例一种开户监测装置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例一种开户监测方法示意图，如图1所示，本发明实施例提供一种开户监测方法，在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警，该方法包括：
步骤101：获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
步骤102：根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
步骤103：根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
步骤104：根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
本发明实施例提供的一种开户监测方法，包括：获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警。本发明实施例除了在线开户所需要的客户身份信息之外，在客户端采集了设备的经纬度数据，对经纬度数据进行聚类分析，从而识别出特定人员在一段时间和同一地理区域内提交的异常开户申请。可实时接收到告警信息，并向银行管理员提供异常数据查询和一键冻结账户的功能。
根据相关规定要求，银行可通过电子渠道非面对面为个人客户开立Ⅱ、Ⅲ类账户，电子渠道一般是各银行的手机银行APP。现有的方式是检测在线开户申请中相关客户或账户信息要素(例如身份证号、手机号、绑定银行卡号等)在一定时间范围内重复出现的次数，若超过阈值则告警。但意图违法人员往往掌握了大量不同且真实有效的客户和账户信息，他们可以使用不同的信息进行在线开户。因此针对客户或账户信息要素重复性的监控效果较差。
图2为本发明实施例一种开户监测方法的流程图，如图2所示，本发明实施例的一种开户监测方法，可以运行在一种开户监测系统上，主要包括：客户端、服务端、数据分析模块和告警模块，其中，数据分析模块中包括Hbase数据库和DBSCAN聚类分析定时任务，具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，包括：
获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，获取在线开户申请信息，包括：
响应于用户在客户端进行的在线开户申请操作，获取用户输入的开户身份信息和客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息及开户时间信息，确定为在线开户申请信息。
实施例中，客户端，通常是手机银行APP，负责采集在线开户所需要的身份信息以及经纬度和开户时间信息等其他信息，作为在线开户申请信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息，包括：
根据用户输入的开户身份信息，调用身份认证接口，执行开户操作，生成开户申请流水号信息。
实施例中，可以先存储在线开户申请信息中的身份信息以及经纬度等其他信息，然后根据用户输入的开户身份信息，调用身份认证接口，执行开户操作，生成开户申请流水号信息。
图3为本发明实施例一种开户监测方法的确定异常行为信息过程示意图，如图3所示，具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息，包括：
步骤301：通过Kafka接收在线开户申请信息和开户申请流水号信息，按照开户时间信息的先后顺序存储至HBase数据库；
步骤302：按照设定周期，定期从HBase数据库中读取客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息；
步骤303：按照预设参数，设定DBSCAN算法的epsilon值和minPts值，利用设定的DBSCAN算法对客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息进行聚类分析，确定聚类分析结果；所述epsilon值表征在一个点周围邻近区域的半径的大小；所述minPts值表征邻近区域内至少包含点的个数；
步骤304：若聚类分析结果中产生聚类簇，则判定聚类簇中的开户申请操作为异常行为；
步骤305：从开户申请流水号信息中获取对应异常行为的异常开户申请流水号，确定异常行为信息。
实施例中，还包括：若聚类分析结果中未产生聚类簇，则本次聚类得到的聚类分析结果中不存在异常行为。
实施例中，通过Kafka接收上述数据并存储在HBase数据库中。每隔一段时间(例如10分钟)，从HBase中获取过去一段时间内(例如24小时)的数据，使用DBSCAN 算法进行聚类分析，epsilon和minPts可分别设置为1(以千米为单位)和100。若结果中未产生聚类簇，则说明开户申请均正常。若产生了聚类簇，则将其中的开户申请流水号确定为异常行为信息。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。DBSCAN算法需要首先确定两个参数：(1)epsilon:在一个点周围邻近区域的半径；(2)minPts:邻近区域内至少包含点的个数。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。
在手机银行在线开户应用中采集设备位置信息(主要是经纬度)，用DBSCAN算法对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常数据，并进行告警。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息，包括：
根据异常行为信息中的异常开户申请流水号，确定在线开户申请信息中对应的开户身份信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，还包括：按照预设的通知方式，将异常开户告警信息发送至管理员。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测方法时，在一个实施例中，还包括：根据异常开户告警信息，将开户申请操作对应开立的账户进行冻结。
实施例中，接收异常开户申请编号，查询到具体开户申请信息后，向银行管理员发送告警短信，管理员可在监控页面上查询详情，并使用一键冻结功能对异常开立的账户进行冻结。
本发明除了在线开户所需要的客户身份信息之外，在客户端采集了设备的经纬度数据。使用DBSCAN算法对经纬度数据进行聚类分析，从而识别出特定人员在一段时间和同一地理区域内提交的异常开户申请。
本发明具有两大特性，灵敏性和安全性，其中，灵敏性：能有效识别出特定人员在一段时间和同一地理区域内提交的异常开户申请。进一步的，安全性：监控平台可实时接收到告警信息，并向银行管理员提供异常数据查询和一键冻结账户的功能。
下面结合具体场景，对本发明实施例提供的一种开户监测方法进行简要描述：本发明实施例提供一种开户监测方法的模块化实例，包括：
客户端(通常是手机银行APP)，负责采集在线开户所需要的身份信息以及经纬度等其他信息，并将数据提交至服务端。
服务端：负责处理在线开户申请，并存储其中的身份信息以及经纬度等其他信息。将经纬度以及开户申请流水号信息发送至数据分析模块。
数据分析模块：负责接收服务端发送的经纬度以及开户申请流水号信息，每隔一段时间用DBSCAN算法对经纬度进行聚类分析，并将异常结果发送至告警模块。
告警模块：接收数据分析模块发送的异常开户申请编号，从服务端查询到具体开户申请信息后，在监控页面上展示告警信息及详细数据，并针对已开立的异常账户提供一键冻结功能。
上述一种开户监测方法的模块化实例实现开户监测的流程如图2所示，包括：
客户端采集用于在线开户的身份信息以及经纬度信息，一并发送至服务端。
服务端存储上述信息，进行开户申请处理，并将开户申请流水号、时间和经纬度数据通过Kafka发送至数据分析模块。
数据分析模块通过Kafka接收上述数据并存储在HBase数据库中。每隔一段时间(例如10分钟)，从HBase中获取过去一段时间内(例如24小时)的数据，使用 DBSCAN算法进行聚类分析，epsilon和minPts可分别设置为1(以千米为单位)和 100。若结果中未产生聚类簇，则说明开户申请均正常。若产生了聚类簇，则将其中的开户申请流水号发送至告警模块。
告警模块接收数据分析模块发送的异常开户申请编号，从服务端查询到具体开户申请信息后，向银行管理员发送告警短信，管理员可在监控页面上查询详情，并使用一键冻结功能对异常开立的账户进行冻结。
图4为运行本发明实施的一种开户监测方法的计算机设备示意图，如图4所示，本发明实施例还提供一种计算机设备400，包括存储器410、处理器420及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序430，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种开户监测方法。
本发明实施例中还提供了一种开户监测装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与一种开户监测方法相似，因此该装置的实施可以参见一种开户监测方法的实施，重复之处不再赘述。
图5为本发明实施例一种开户监测装置示意图，如图5所示，本发明实施例还提供一种开户监测装置。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，包括：
在线开户申请信息获取模块501，用于获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
开户申请流水号信息确定模块502，用于根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
异常行为信息确定模块503，用于根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
异常开户告警信息确定模块504，用于根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，在线开户申请信息获取模块，具体用于：
响应于用户在客户端进行的在线开户申请操作，获取用户输入的开户身份信息和客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息及开户时间信息，确定为在线开户申请信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，开户申请流水号信息确定模块，具体用于：
根据用户输入的开户身份信息，调用身份认证接口，执行开户操作，生成开户申请流水号信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，异常行为信息确定模块，具体用于：
通过Kafka接收在线开户申请信息和开户申请流水号信息，按照开户时间信息的先后顺序存储至HBase数据库；
按照设定周期，定期从HBase数据库中读取客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息；
按照预设参数，设定DBSCAN算法的epsilon值和minPts值，利用设定的 DBSCAN算法对客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息进行聚类分析，确定聚类分析结果；所述epsilon值表征在一个点周围邻近区域的半径的大小；所述minPts值表征邻近区域内至少包含点的个数；
若聚类分析结果中产生聚类簇，则判定聚类簇中的开户申请操作为异常行为；
从开户申请流水号信息中获取对应异常行为的异常开户申请流水号，确定异常行为信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，根异常开户告警信息确定模块，具体用于：
根据异常行为信息中的异常开户申请流水号，确定在线开户申请信息中对应的开户身份信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，还包括告警通知模块，用于：按照预设的通知方式，将异常开户告警信息发送至管理员。
具体实施本发明实施例提供的一种开户监测装置时，在一个实施例中，还包括账户冻结模块，用于：根据异常开户告警信息，将开户申请操作对应开立的账户进行冻结。
综上，本发明实施例提供的一种开户监测方法和装置，包括：获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。在手机银行在线开户应用中采集设备的经纬度，对采集的经纬度进行聚类分析，识别出在一定时间范围和位置范围内大量开户的异常行为信息，进行告警。本发明实施例除了在线开户所需要的客户身份信息之外，在客户端采集了设备的经纬度数据，对经纬度数据进行聚类分析，从而识别出特定人员在一段时间和同一地理区域内提交的异常开户申请。可实时接收到告警信息，并向银行管理员提供异常数据查询和一键冻结账户的功能。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定，本申请获取的个人、客户和人群等相关的个人身份数据、操作数据、行为数据等多种类型的数据，均已获得授权。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等) 上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种开户监测方法，其特征在于，包括：
获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取在线开户申请信息，包括：
响应于用户在客户端进行的在线开户申请操作，获取用户输入的开户身份信息和客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息及开户时间信息，确定为在线开户申请信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息，包括：
根据用户输入的开户身份信息，调用身份认证接口，执行开户操作，生成开户申请流水号信息。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息，包括：
通过Kafka接收在线开户申请信息和开户申请流水号信息，按照开户时间信息的先后顺序存储至HBase数据库；
按照设定周期，定期从HBase数据库中读取客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息；
按照预设参数，设定DBSCAN算法的epsilon值和minPts值，利用设定的DBSCAN算法对客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息进行聚类分析，确定聚类分析结果；所述epsilon值表征在一个点周围邻近区域的半径的大小；所述minPts值表征邻近区域内至少包含点的个数；
若聚类分析结果中产生聚类簇，则判定聚类簇中的开户申请操作为异常行为；
从开户申请流水号信息中获取对应异常行为的异常开户申请流水号，确定异常行为信息。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息，包括：
根据异常行为信息中的异常开户申请流水号，确定在线开户申请信息中对应的开户身份信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：按照预设的通知方式，将异常开户告警信息发送至管理员。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据异常开户告警信息，将开户申请操作对应开立的账户进行冻结。
8.一种开户监测装置，其特征在于，包括：
在线开户申请信息获取模块，用于获取在线开户申请信息；所述在线开户申请信息，包括：开户申请操作时的经纬度信息；
开户申请流水号信息确定模块，用于根据在线开户申请信息，执行开户操作，确定开户申请流水号信息；
异常行为信息确定模块，用于根据在线开户申请信息和开户申请流水号信息，进行开户申请行为监测，确定异常行为信息；
异常开户告警信息确定模块，用于根据异常行为信息和和在线开户申请信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，在线开户申请信息获取模块，具体用于：
响应于用户在客户端进行的在线开户申请操作，获取用户输入的开户身份信息和客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息及开户时间信息，确定为在线开户申请信息。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，开户申请流水号信息确定模块，具体用于：
根据用户输入的开户身份信息，调用身份认证接口，执行开户操作，生成开户申请流水号信息。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，异常行为信息确定模块，具体用于：
通过Kafka接收在线开户申请信息和开户申请流水号信息，按照开户时间信息的先后顺序存储至HBase数据库；
按照设定周期，定期从HBase数据库中读取客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息；
按照预设参数，设定DBSCAN算法的epsilon值和minPts值，利用设定的DBSCAN算法对客户端在执行开户申请操作时的经纬度信息进行聚类分析，确定聚类分析结果；所述epsilon值表征在一个点周围邻近区域的半径的大小；所述minPts值表征邻近区域内至少包含点的个数；
若聚类分析结果中产生聚类簇，则判定聚类簇中的开户申请操作为异常行为；
从开户申请流水号信息中获取对应异常行为的异常开户申请流水号，确定异常行为信息。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，根异常开户告警信息确定模块，具体用于：
根据异常行为信息中的异常开户申请流水号，确定在线开户申请信息中对应的开户身份信息，定位对应开户申请，确定异常开户告警信息。
13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括告警通知模块，用于：按照预设的通知方式，将异常开户告警信息发送至管理员。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括账户冻结模块，用于：根据异常开户告警信息，将开户申请操作对应开立的账户进行冻结。
15.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
17.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法。
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