ES2848278T3

ES2848278T3 - Método y dispositivo de detección de riesgo de transacción

Info

Publication number: ES2848278T3
Application number: ES15875141T
Authority: ES
Inventors: Lujia Chen; Liang Guo
Original assignee: Advanced New Technologies Co Ltd
Current assignee: Advanced New Technologies Co Ltd
Priority date: 2014-12-30
Filing date: 2015-12-22
Publication date: 2021-08-06
Anticipated expiration: 2035-12-22
Also published as: SG11201705039QA; JP2018507464A; WO2016107463A1; EP3242236B1; EP3242236A1; PL3242236T3; KR102205096B1; US20170300919A1; EP3242236B8; CN105809502A; JP6742320B2; EP3242236A4; KR20170100535A

Abstract

Un método que comprende: determinar una cuenta (S101); determinar un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con datos de servicio basados en ubicación históricos, LBS, de la cuenta, en donde el rastro de transacciones históricas incluye uno o más segmentos de línea formados por puntos de posición que corresponden a diferentes puntos de tiempo; determinar información de característica (S102) del rastro de transacciones históricas de la cuenta; determinar un rastro de transacción actual de la cuenta de acuerdo con datos de LBS actuales de la cuenta, en donde el rastro de transacción actual incluye un segmento de línea formado por información de posición de una transacción anterior e información de posición de una transacción actual; y comparar el rastro de transacción actual con la información de característica del rastro de transacciones históricas para determinar un riesgo de una transacción actual asociado con la cuenta; realizar gestión de riesgo (S103) y control en consecuencia.

Description

DESCRIPCIÓN

Método y dispositivo de detección de riesgo de transacción

Campo técnico

La presente invención se refiere al campo de las tecnologías de seguridad de información, y, en particular, a un método y aparato de detección de riesgo de transacción.

Antecedentes

Con la popularización del pago a través de la red, la prevención de riesgo de pago y el control de las cuentas de red se han vuelto cada vez más importantes. En la actualidad, los riesgos de pago de las cuentas incluyen principalmente un riesgo de robo de cuenta y un riesgo de robo de tarjeta. Una característica general del riesgo de robo de cuenta es que, después de obtener una contraseña de inicio de sesión de una cuenta de una manera ilegal, un ladrón transfiere saldos en la cuenta y un depósito en una tarjeta a otra cuenta o a otra tarjeta para disposición. En la etapa actual, para esta clase de riesgo, un extremo de prevención y control usa principalmente información de evento de transacción (cantidad, tiempo, categoría) e información del entorno (ciudad, dispositivo) para hallar un punto anormal (tal como una cantidad alta anormal o una nueva ciudad), para tomar las medidas de prevención y control necesarias en una transacción que tiene un riesgo potencial. Sin embargo, este método de prevención y control puede provocar ciertos desajustes de determinación. Por ejemplo, cuando se realiza una transferencia en un estado no habitual, o se realiza una transferencia de gran cantidad de fondos la primera vez entre un par de personas casadas que nunca se transfirieron dinero entre sí, esto puede considerarse como una transacción de alto riesgo por el extremo de prevención y control de riesgo, y se rechaza una solicitud de transferencia directamente, provocando un desajuste de determinación de riesgo. Los antecedentes tecnológicos para la solución desvelada pueden hallarse en los documentos US2013/218765 y US2013/110715.

Sumario

La invención se expone en el conjunto de reivindicaciones adjuntas.

La presente invención tiene como objetivo resolver uno de los problemas técnicos en la técnica relacionada al menos hasta cierto punto.

Por lo tanto, un objeto de la presente invención es proporcionar un método de detección de riesgo de transacción, y el método mejora la precisión de detección de riesgo de transacción.

Otro objetivo de la presente invención es proporcionar un aparato de detección de riesgo de transacción.

Para conseguir el objetivo anterior, el método de detección de riesgo de transacción proporcionado por una realización de la presente invención incluye: determinar una cuenta de transacción actual, y obtener un rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, determinándose el rastro de transacciones históricas de acuerdo con datos de LBS de la cuenta de transacción actual; obtener, de acuerdo con el rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, información de característica de la cuenta de transacción actual; y realizar gestión y control de riesgo de acuerdo con la información de característica.

El método de detección de riesgo de transacción propuesto en la realización de la presente invención determina una puntuación de riesgo de acuerdo con la información de característica, la información de característica se determina de acuerdo con el rastro de transacciones históricas, y el rastro de transacciones históricas se determina de acuerdo con los datos de LBS, implementando por lo tanto la aplicación de información de posición para la gestión y control de riesgo, y mejorando la precisión de detección de riesgo de transacción.

Para conseguir el objetivo anterior, el aparato de detección de riesgo de transacción proporcionado por una realización de la presente invención incluye: un módulo de transacción configurado para determinar una cuenta de transacción actual, y obtener un rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, determinándose el rastro de transacciones históricas de acuerdo con datos de LBS de la cuenta de transacción actual; un módulo de adquisición configurado para obtener, de acuerdo con el rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, información de característica de la cuenta de transacción actual; y un módulo de gestión y control configurado para realizar la gestión y control de riesgo de acuerdo con la información de característica.

El aparato de detección de riesgo de transacción propuesto en la realización de la presente invención determina una puntuación de riesgo de acuerdo con la información de característica, la información de característica se determina de acuerdo con el rastro de transacciones históricas, y el rastro de transacciones históricas se determina de acuerdo con los datos de LBS, implementando por lo tanto la aplicación de información de posición a la gestión de riesgo y control, y mejorando la precisión de detección de riesgo de transacción.

Se proporcionarán algunos de los aspectos adicionales y ventajas de la presente invención en las siguientes descripciones, algunos serán evidentes a partir de las siguientes descripciones, o serán conocidos a través de la práctica de la presente invención.

Breve descripción de los dibujos

Los anteriores y/o aspectos adicionales y ventajas de la presente invención serán evidentes y son fáciles de entender a partir de la siguiente descripción de las realizaciones con referencia a los dibujos adjuntos, en donde: La Figura 1 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 2 es un diagrama esquemático de un rastro de transacciones históricas obtenidas de acuerdo con información de posición de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 3 es un diagrama esquemático de cálculo de un ángulo de rastro en la reconstrucción de rastro de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 4 es un diagrama esquemático de una estructura de sistema que corresponde a un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con una realización de la presente invención;

La Figura 5 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención;

La Figura 6 es un diagrama esquemático de cálculo de una distancia espacial de un segmento de rastro de acuerdo con otra realización de la presente invención;

La Figura 7 es un diagrama esquemático de extracción de un rastro de característica de acuerdo con otra realización de la presente invención;

La Figura 8 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención;

La Figura 9 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención;

La Figura 10 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención; y

La Figura 11 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención.

Descripción detallada

Se describirán en detalle realizaciones de la presente invención a continuación. También, se muestran ejemplos de las realizaciones en los dibujos adjuntos, donde números de referencia idénticos o similares representan elementos idénticos o similares o elementos que tienen funciones idénticas o similares a través de todo el texto. Las realizaciones descritas a continuación con referencia a los dibujos adjuntos son ilustrativos y simplemente se usan para explicar la presente invención, y no deben interpretarse como que limitan la presente invención. Por el contrario, las realizaciones de la presente invención incluyen todas las variaciones, modificaciones y equivalentes que caen en el alcance y connotación de las reivindicaciones adjuntas.

Se describe a continuación un método y aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con las realizaciones de la presente invención con referencia a los dibujos adjuntos.

La Figura 1 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con una realización de la presente invención, incluyendo el método:

S101, determinar una cuenta de transacción actual, y obtener un rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, determinándose el rastro de transacciones históricas de acuerdo con datos de LBS de la cuenta de transacción actual.

Específicamente, puede detectarse una cuenta de una transacción actual para obtener la cuenta de transacción actual.

La cuenta de transacción actual puede ser una única cuenta; o, la cuenta de transacción actual puede ser al menos dos cuentas, por ejemplo, la transferencia desde una cuenta a otra cuenta.

Más específicamente, los datos de LBS (Servicio Basado en Ubicación) de la cuenta pueden recogerse con antelación, incluyendo la información de posición de datos de LBS. En donde, los datos de LBS pueden incluir una dirección de IP (Protocolo de Internet), una dirección WifiMac (red física de área local, un identificador para reconocer un terminal en una red de área local), información de GPS (Sistema de Posicionamiento Global), información de estación base y similares.

A continuación, puede obtenerse el rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición. Por ejemplo, la información de posición obtenida en diferentes puntos en el tiempo se usa para formar el rastro de transacciones históricas.

Los puntos de característica se extraen desde el rastro de transacciones históricas, y se obtiene un rastro reconstruido de la cuenta de acuerdo con los puntos de característica. Por ejemplo, se reconstruye el rastro de transacciones históricas y se divide de acuerdo con los escenarios y requisitos de la aplicación, y se mina y analiza el rastro usando diversos métodos de minería de datos.

En donde, el punto de característica se refiere a un punto, entre los puntos de extremo del rastro de transacciones históricas, que cumple una condición preestablecida.

El punto que cumple la condición preestablecida incluye, por ejemplo: un punto de permanencia, y un punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas.

El punto de permanencia se refiere a un punto que aparece sucesivamente al menos dos veces en la misma posición en el rastro de transacciones históricas. Por ejemplo, después de las estadísticas en la información histórica, un punto de posición que corresponde a un momento T1 es P1, y un punto de posición que corresponde a un momento T2 adyacente a T1 también es P1; a continuación, un punto que corresponde a P1 se denomina como un punto de permanencia.

El punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas es, por ejemplo, un punto que incorpora un cambio de dirección de posición del rastro de transacciones históricas, y, específicamente, el punto puede representarse por un ángulo entre segmentos de rastro incluidos en el rastro de transacciones históricas. Por ejemplo, el rastro de transacciones históricas incluye un segmento de rastro formado por P1-P2, y un segmento de rastro formado por P2-P3. Si un ángulo entre el segmento de rastro formado por P1-P2 y el segmento de rastro formado por P2-P3 es mayor que un ángulo preestablecido, P2 puede determinarse como un punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas. Específicamente, como se muestra en la Figura 2, puede obtenerse de acuerdo con la información de posición que el rastro de transacciones históricas son segmentos de línea formados por puntos de rastro P1, P2, P3 y P4. En donde, el eje X y el eje y en el sistema de coordenadas en la Figura 2, respectivamente, representan coordenadas de posición de cada punto de rastro, y, específicamente, pueden hacer referencia a una longitud o dimensión respectivamente, o pueden representar una distancia espacial bidimensional, en donde la distancia espacial puede obtenerse de acuerdo con una diferencia de longitud y una diferencia de dimensión entre dos puntos.

Un miembro A aparece en los puntos P1, P2, P3 y P4 respectivamente en orden cronológico. Por ejemplo, los puntos tales como P1 y P2 son un punto que corresponde a la casa del miembro A, un punto que corresponde a la oficina, un punto que corresponde a un supermercado, y similares, y se forman segmentos de rastro del mismo por los rastros P1-P2, P2-P3 y P3-P4. Debido a una frecuencia de recogida de datos de LBS demasiado alta, los datos pueden contener información redundante excesiva, por ejemplo, los rastros P2-P3 y P3-P4 en la Figura 2. Por lo tanto, los puntos de característica pueden extraerse desde el rastro de transacciones históricas, y el rastro de transacción de la cuenta puede reconstruirse de acuerdo con los puntos de característica. Por ejemplo, los rastros P2-P3 y P3-P4 se reconstruyen para obtener un nuevo segmento de rastro P2-P4, mejorando por lo tanto la eficacia de ejecución de posterior minería de datos de rastro con una ligera pérdida de precisión de rastro.

Opcionalmente, la extracción de puntos de característica desde el rastro de transacciones históricas incluye: obtener un punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas, y un punto de permanencia; y

determinar el punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas y el punto de permanencia como los puntos de característica, en donde, el punto de permanencia es un punto que aparece sucesivamente al menos dos veces en la misma posición.

En donde, el punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas puede determinarse mediante un ángulo entre segmentos de rastro incluidos en el rastro de transacciones históricas.

Por ejemplo, haciendo referencia a la Figura 3, la clave para la reconstrucción del rastro es hallar un punto que incorpora un cambio característico del rastro, es decir, el punto de característica, desde el rastro de transacciones históricas. Una regla de selección del punto de característica puede establecerse mediante un analizador. En esta realización, se usa un ángulo entre segmentos de rastro para indicar el cambio característico del rastro de transacciones históricas. Además, cuando se determina un ángulo entre segmentos de rastro, por ejemplo, cuando se determina un ángulo entre un segundo segmento de rastro y un primer segmento de rastro, puede emplearse un ángulo acumulado. El ángulo acumulado hace referencia a esos ángulos que se acumulan entre segmentos adyacentes de rastro entre el primer segmento de rastro y el segundo segmento de rastro, y un punto del cuál el ángulo acumulado es mayor que un umbral es un punto de característica. Supóngase que se usan 25° como un umbral; en la Figura 3, una cuenta A aparece en P1, P2, P3, P4 y P5 respectivamente en orden cronológico, y los segmentos de rastro de la misma incluyen P1-P2, P2-P3, P3-P4 y P4-P5. Un ángulo entre los segmentos de rastro P1-P2 y P2-P3 es igual a 45°, que es mayor que el umbral establecido, y por lo tanto, P2 es un punto de característica. Para P3, como un ángulo entre P2-P3 y P3-P4 es 15°, que es menor que el umbral, y por lo tanto, P3 no es un punto de característica. Para P4, como P3 no es un punto de característica, se calcula un ángulo acumulado entre P4-P5 y P2-P3 en lugar de un ángulo entre P3-P4 y P4-P5 durante la medición de ángulo. El ángulo acumulado es 15°+3°=18°, que no alcanza el umbral establecido, y por lo tanto, P4 tampoco es un punto de característica. Durante la reconstrucción del rastro, usando el punto de característica P2, el rastro se divide en dos nuevos segmentos de rastro: P1-P2, P2-P5.

Debería observarse que, en el proceso de la reconstrucción de rastro, los puntos de característica pueden incluir un punto de permanencia, y el punto de permanencia puede no verse implicado en el cálculo del ángulo de rastro, para reducir la cantidad de cálculo. El punto de permanencia es un punto que aparece sucesivamente al menos dos veces en la misma posición. Por ejemplo, en la Figura 3, se supone que el punto P4 es un punto de permanencia, y entonces, un ángulo acumulado que corresponde a P4 no se calculará como se ha descrito anteriormente; en su lugar, P4 se determina directamente como un punto de característica. Como P2 también se determina como un punto de característica a través del cálculo de ángulo anterior, el rastro después de la reconstrucción se vuelve P1-P2, P2-P4, P4-P4 (un rastro de permanencia), y P4-P5. El punto de permanencia, como un punto de característica especial, es clave para la información reflejada en el rastro. Por ejemplo, los rastros de dos cuentas en la Tabla 1 tienen direcciones de rastro opuestas de acuerdo con el método ilustrado en la figura; sin embargo, los dos tienen un punto de permanencia común (X, Y), y por lo tanto, como es conocido a partir del punto de permanencia, el miembro A y el miembro B están relacionados.

Tabla 1

S102, obtener información de característica de la cuenta de transacción actual de acuerdo con el rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual.

Opcionalmente, después de que se obtiene un rastro reconstruido que corresponde a cada cuenta, el método puede incluir adicionalmente:

determinar segmentos de rastro incluidos en el rastro reconstruido, y agrupar los segmentos de rastro para obtener al menos una categoría agrupada;

extraer un rastro de característica de cada categoría de la al menos una categoría, para obtener un conjunto de rastros de característica que incluye al menos un rastro de característica; y

grabar una correspondiente relación entre cada cuenta y el conjunto de rastros de característica.

Si la cuenta de transacción actual es una única cuenta, después de que se obtiene la correspondiente relación entre cada cuenta y el conjunto de rastros de característica, puede determinarse un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta de transacción actual de acuerdo con la correspondiente relación, y el conjunto de rastros de característica se determina como la información de característica de la cuenta de transacción actual; u, opcionalmente, si la cuenta de transacción actual incluye al menos dos cuentas, después de que se obtiene el rastro reconstruido, el método puede incluir adicionalmente: obtener, desde el rastro de transacciones históricas, rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas; calcular una distancia temporalespacial entre los rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas; y a continuación, determinar la distancia temporal-espacial como la información de característica, o, determinar un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas de acuerdo con la distancia temporal-espacial, y determinar el valor de grado de similitud como la información de característica. En donde, el valor de grado de similitud entre la cuentas puede representarse mediante una inversa de la distancia temporal-espacial.

S103: realizar gestión y control de riesgo de acuerdo con la información de característica.

Por ejemplo, se determina una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con la información de característica.

Específicamente, si la cuenta de transacción actual es una única cuenta, la información de característica puede ser un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta de transacción actual, y el método puede obtener adicionalmente un rastro de transacción actual, y determinar una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual comparando el rastro de transacción actual con el conjunto de rastros de característica servidos como la información de característica.

Si la cuenta de transacción actual incluye al menos dos cuentas, es decir, una transacción implica al menos dos partes, tal como una transacción de transferencia a una cuenta de Alipay™, o un servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil tiene una cuenta Alipay™ vinculada), en este punto, la información de característica es una distancia temporal-espacial entre rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas, o, un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas, y a continuación, se determina una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con la distancia temporalespacial o el valor de grado de similitud. En donde, dos partes en la transacción del servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ se refieren respectivamente a una cuenta de Alipay™ de una parte de recarga, y una cuenta de Alipay™ de una parte recargada. Opcionalmente, después de que se obtiene la puntuación de riesgo, puede emitirse la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual.

Por ejemplo, haciendo referencia a la Figura 4, una estructura de sistema que corresponde al método puede incluir: una capa de datos 41, una capa lógica 42, y una capa de aplicación 43.

Como se muestra en la Figura 4, la salida puede referirse específicamente a una salida visual. Por ejemplo, cuando la puntuación de riesgo es mayor que un primer umbral, la puntuación de riesgo se marca en rojo; cuando la puntuación de riesgo está entre el primer umbral y un segundo umbral, la puntuación de riesgo se marca en amarillo; y cuando la puntuación de riesgo es menor que el segundo umbral, la puntuación de riesgo se marca en verde. Debería entenderse que la manera de salida es simplemente un ejemplo, el número de intervalos divididos no está limitado a los tres intervalos anteriores y la manera de división puede tampoco estar limitada a la manera anterior. Además, después de que se obtiene la puntuación de riesgo, puede realizarse la gestión y control de riesgo de acuerdo con la puntuación de riesgo. Por ejemplo, se determina una transacción que tiene una puntuación de riesgo mayor que un umbral preestablecido como una transacción de alto riesgo, y a continuación, puede rechazarse la transacción de alto riesgo.

Esta realización determina una puntuación de riesgo de acuerdo con la información de característica, determinándose la información de característica de acuerdo con el rastro de transacciones históricas, y determinándose el rastro de transacciones históricas de acuerdo con los datos de LBS, implementando por lo tanto la aplicación de información de posición a la gestión y control de riesgo, y mejorando la precisión de detección de riesgo de transacción.

La Figura 5 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención. En esta realización, la cuenta de transacción actual que es una única cuenta se usa como un ejemplo para ilustración, y el método se divide en una etapa de entrenamiento fuera de línea y una etapa de aplicación en línea. La etapa de ejecución fuera de línea tiene como objetivo entrenar, para un miembro que tiene transacciones en la actualidad, un conjunto de rastros de característica usando un rastro histórico del miembro, para hallar un conjunto de rastro que puede representar rastros de aplicación típicos del miembro. En la etapa de aplicación en línea, durante la determinación en tiempo real de si una transacción tiene un riesgo, se recupera un conjunto de rastros de característica entrenado, y se calcula la distancia mínima entre un rastro de la transacción actual y el conjunto de rastros de característica. Una distancia menor representa un riesgo inferior de la transacción actual, y viceversa.

Como se muestra en la Figura 5, el método incluye:

5201, obtener un conjunto de cuentas.

Para cada cuenta, se recopilan datos de LBS de la cuenta. Los datos de LBS incluyen información de posición. En donde, los datos de LBS pueden incluir una dirección de IP (Protocolo de Internet), una dirección WifiMac (red física de área local, un identificador para reconocer un terminal en la red de área local), información de GPS (Sistema de Posicionamiento Global), información de estación base y similares.

A continuación, se obtiene un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición, para formar un conjunto de cuentas.

Específicamente, la información de posición obtenida puede asociarse en orden cronológico, para obtener un rastro de transacciones históricas de una correspondiente cuenta. La información de posición obtenida puede ordenarse también en primer lugar, por ejemplo, se unifican y ordenan datos de LBS de diferentes formatos para eliminar datos irreconocibles, datos de error obvios y similares, y se obtiene el rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición ordenada.

5202, reconstruir un rastro.

Los puntos de característica se extraen desde el rastro de transacciones históricas, y se obtiene un rastro reconstruido de la cuenta de acuerdo con los puntos de característica.

Para el proceso específico de la reconstrucción de rastro, puede hacerse referencia a la realización anterior, que no se repite en el presente documento.

5203, agrupar segmentos de rastro.

Específicamente, pueden determinarse segmentos de rastro incluidos en el rastro reconstruido, y los segmentos de rastro se agrupan para obtener al menos una categoría agrupada.

Específicamente, en primer lugar, puede calcularse una distancia vertical, una distancia paralela, y una distancia angular entre cada dos segmentos de rastro, y se obtiene una distancia final de acuerdo con la distancia vertical, la distancia paralela y la distancia angular. En general, suponiendo que un rastro de una cuenta A tiene N puntos de característica después de la reconstrucción, entonces la cuenta A tiene N-1 segmentos de rastro. Para agrupar los N-1 segmentos de rastro para hallar un conjunto de segmentos de rastro de característica, pueden calcularse las distancias, incluyendo una distancia vertical, una distancia paralela y una distancia angular, entre cada dos segmentos de rastro.

Como se muestra en la Figura 6, Ps y Pe son puntos de proyección de un segmento de línea Lj en un segmento de línea Li. La distancia final entre los segmentos de línea puede obtenerse ponderando la distancia vertical, la distancia paralela y la distancia angular, y pueden establecerse valores de peso por un analizador, y pueden también estar preestablecidas como 1. Además, se usa un segmento de rastro de permanencia como un segmento de línea especial, y una distancia del mismo es una distancia de punto a línea en el espacio, que puede obtenerse geométricamente.

Después de que se obtiene la distancia final entre segmentos de rastro, los N-1 segmentos de rastro pueden agruparse de acuerdo con la distancia final. La agrupación puede implementarse mediante un algoritmo de agrupación comúnmente usado.

5204, extraer un conjunto de rastros de característica.

Específicamente, se extrae un rastro de característica de cada categoría de la al menos una categoría, para obtener un conjunto de rastros de característica que incluye al menos un rastro de característica. Por ejemplo, suponiendo que después de la agrupación de rastro, los N-1 segmentos de rastro de la cuenta A se agrupan en M categorías, a continuación, puede extraerse un rastro de característica de cada categoría, y, por lo tanto, M rastros de característica en total forman un conjunto de rastros de característica que representa M rastros de aplicación históricos típicos de la cuenta A. El significado de la extracción del rastro de característica es la puntualidad de la aplicación en línea: en primer lugar, para cada cuenta, únicamente necesitan almacenarse rastros de característica de la misma, mientras que se ignoran todos los rastros dispersados, lo que ahorra enormemente el espacio de almacenamiento; en segundo lugar, se almacenan rastros de característica finitos para cada cuenta, aumentando por lo tanto enormemente el rendimiento de las llamadas y el cálculo en tiempo real en línea.

En una realización de la presente invención, barriendo por líneas los segmentos de rastro incluidos en cada categoría, puede extraerse un rastro de característica desde la categoría correspondiente. En donde, el rastro de característica es una secuencia de puntos virtuales p1p2...pn, y estos puntos pueden determinarse mediante barrido por líneas. Específicamente, cuando se barre verticalmente una línea a lo largo de una dirección de eje principal de una agrupación de segmento de línea, se cuenta el número de segmentos de línea que entran en contacto con la línea de barrido, y los datos únicamente cambian cuando la línea de barrido pasa a través de un punto de inicio o de fin de un segmento de línea. Si el número es mayor o igual que un umbral preestablecido (el umbral es, por ejemplo, 3), se calcula una coordenada promedio de segmentos de línea relacionados con el eje principal, y se interpola el valor promedio en el rastro de característica para que se vuelva un punto en el rastro de característica. De otra manera, se omite el punto actual, por ejemplo, se omite el punto 1 y el punto 6 en la Figura 7. Además, para suavizar el rastro de característica, si dos puntos están demasiado cerca entre sí, pueden también omitirse directamente los dos puntos, por ejemplo, se omite el punto 4 en la Figura 7. Una parte roja 71 en la Figura 7 es un rastro de característica extraída.

Después de que se obtiene el conjunto de rastros de característica, puede grabarse una correspondiente relación entre cada cuenta y el conjunto de rastros de característica.

Específicamente, puede establecerse una base de datos, y se actualiza el conjunto de rastros de característica de cada cuenta en tiempo real y se graba en correspondencia en cada cuenta.

El proceso de minado de rastro puede conseguirse fuera de línea.

5205, obtener, cuando se detecta una transacción, un rastro de transacción actual de una cuenta de transacción actual.

Por ejemplo, cuando la cuenta A inicia una transacción, puede determinarse que la cuenta de transacción actual es la cuenta A.

La obtención de un rastro de transacción actual puede incluir específicamente:

obtener datos de LBS de una transacción actual y datos de LBS de una transacción anterior de la cuenta de transacción actual, y obtener, de acuerdo con los datos de LBS, información de posición de la transacción actual e información de posición de la transacción anterior; y

determinar, de acuerdo con la información de posición de la transacción actual y la información de posición de la transacción anterior, el rastro de transacción actual de la cuenta de transacción actual.

5206, calcular una distancia entre el rastro de transacción actual y un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta.

Un conjunto de rastros de característica entrenados previamente que incluye M rastros de característica de la cuenta A puede obtenerse de acuerdo con una correspondiente relación grabada previamente entre cuentas y conjuntos de rastros de característica.

Después de que se obtiene el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica, se calcula una distancia espacial entre el rastro de transacción actual y cada rastro de característica en el conjunto de rastros de característica, y la distancia espacial mínima se determina como un valor de distancia entre el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica.

5207, determinar una puntuación de riesgo.

Por ejemplo, se determina una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con el valor de distancia.

Específicamente, el valor de distancia puede determinarse como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, la puntuación de riesgo puede ser la distancia mínima calculada, o una inversa (un valor de la misma que es de 0 a 1) de la distancia mínima.

O, se determina un intervalo umbral al que pertenece el valor de distancia, se determina una puntuación de riesgo que corresponde al intervalo umbral al que pertenece el valor de distancia de acuerdo con una correspondiente relación preestablecida entre intervalos umbral y puntuaciones de riesgo, y se determina la puntuación de riesgo como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, puede mostrarse la correspondiente relación como la siguiente fórmula:

1 La distancia mínima desde el rastro de transacción actual al conjunto de rastros de característica > 40 km

Puntuación de riesgo de transacción 0,5 La distancia mínima desde el rastro de transacción actual al conjunto de rastros de característica actual = e (3 km, 40 km)

0 La distancia mínima desde el rastro de transacción actual al conjunto de rastros de característica < 3 km

Debería entenderse que la puntuación de riesgo puede usarse como una norma directa de medición de riesgo, y puede usarse también como una variable de valor añadido de cualquier modelo de riesgo, para mejorar la precisión de predicción del modelo de riesgo común.

Esta realización obtiene, recopilando datos de LBS de una cuenta de transacción, un rastro de transacciones históricas y un rastro de transacción actual de la cuenta, reconstruye y agrupa el rastro de transacciones históricas para obtener un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta, y a continuación determina una puntuación de riesgo de una transacción actual calculando una distancia espacial entre el rastro de transacción actual y cada rastro de característica, implementando por lo tanto la aplicación de información de posición a gestión y control de riesgo, y mejorando la precisión de detección de riesgo de transacción. Además, se reconstruye y agrupa el rastro de transacciones históricas, y se elimina información redundante, ahorrando por lo tanto el espacio de almacenamiento, y mejorando de manera eficaz la eficacia de procesamiento de datos.

La Figura 8 es un diagrama de flujo esquemático de un método de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención. Esta realización usa la cuenta de transacción actual que incluye al menos dos cuentas como un ejemplo para ilustración. El método es simplemente aplicable a una transacción que implica al menos dos cuentas, por ejemplo, una transacción de transferencia a una cuenta de Alipay™, o un servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil está vinculado a una cuenta de Alipay™). El método se divide en una etapa de entrenamiento fuera de línea y una etapa de aplicación en línea. En la etapa de entrenamiento fuera de línea, se obtiene una puntuación de relación de rastro entre cuentas calculando una distancia temporal-espacial entre un rastro histórico de una cuenta y un rastro histórico de otra cuenta. Cuanto mayor es el grado de similitud entre los rastros históricos de las dos cuentas, mayor es la puntación de la relación. En la etapa de aplicación en línea, durante la determinación en tiempo real de si una transacción que implica dos partes o múltiples partes tiene un riesgo, se recupera una puntuación de relación de cuentas implicadas en la transacción, y tras análisis, una puntuación superior indica un riesgo inferior de la transacción actual, y viceversa. Como se muestra en la Figura 8, el método de detección de riesgo de transacción incluye:

5301, obtener un conjunto de cuentas.

5302, reconstruir rastros.

Para el proceso específico de S301 a S302, puede hacerse referencia a S201 a S202, y no se repiten detalles en el presente documento.

5303, calcular una distancia temporal-espacial entre rastros. Por ejemplo, en los rastros reconstruidos, se calcula una distancia temporal-espacial entre cada dos rastros.

En donde, los rastros después de la reconstrucción incluyen rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas. Específicamente, para una transacción que implica al menos dos cuentas, tal como la transacción de transferencia a una cuenta de Alipay™, o el servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil se vincula a una cuenta Alipay™), pueden obtenerse rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a al menos dos cuentas, y se calcula una distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponde respectivamente a las al menos dos cuentas implicadas en la transacción. La distancia temporal-espacial se calcula en general usando los siguientes tres métodos:

El primer método es calcular una distancia temporal y una distancia espacial respectivamente, multiplicar la distancia temporal y la distancia espacial por un cierto peso, y a continuación añadirlos para obtener la distancia temporalespacial.

El segundo método es filtrar rastros usando la similitud de tiempo, y a continuación calcular una distancia espacial entre los rastros.

El tercer método es filtrar rastros usando similitud de espacio, y a continuación calcular una distancia temporal entre los rastros.

El método de cálculo específico de la distancia temporal-espacial puede implementarse usando un algoritmo de cálculo de distancia temporal-espacial comúnmente usado.

Es entendible que, esta realización usa el cálculo de una distancia temporal-espacial entre cada dos rastros en los rastros reconstruidos como un ejemplo, y opcionalmente, después de que se determinan dos cuentas de la transacción actual, se obtienen rastros reconstruidos que corresponden a las dos cuentas, y a continuación se calcula una distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponden a las dos cuentas.

5304, calcular un grado de similitud de rastro entre cuentas.

En una realización de la presente solicitud, un valor de grado de similitud entre al menos dos cuentas puede ser una inversa de la distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponde respectivamente a las al menos dos cuentas, y el valor se encuentra en un intervalo de (0-1).

5305, después de que se detecta una transacción, determinar dos partes de transacción de la cuenta de transacción actual.

En esta realización, se usa una transacción entre dos cuentas como un ejemplo.

Por ejemplo, se realiza la transferencia desde una cuenta A a una cuenta B.

5306, determinar una puntuación de riesgo.

Por ejemplo, se obtiene un valor de grado de similitud entre la cuenta A y la cuenta B, y se calcula una puntuación de riesgo de acuerdo con el valor de grado de similitud.

Es entendible que, esta realización usa el cálculo del valor de grado de similitud como un ejemplo, y opcionalmente, también es posible que únicamente se calcule la distancia temporal-espacial, mientras que no se calcula el valor de grado de similitud, y se determina la puntuación de riesgo directamente de acuerdo con la distancia temporalespacial.

Específicamente, puede determinarse la distancia temporal-espacial o el valor de grado de similitud como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual; o

se determina un intervalo umbral al que pertenece la distancia temporal-espacial o el valor de grado de similitud, se determina una puntuación de riesgo que corresponde al intervalo de umbral al que pertenece la distancia temporalespacial o el valor de grado de similitud de acuerdo con una correspondiente relación preestablecida entre intervalos umbral y puntuaciones de riesgo, y se determina la puntuación de riesgo como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, puede mostrarse la correspondiente relación como la siguiente fórmula:

<1 1 El grado de similitud entre rastros de cuenta < 0,2 Puntuación de riesgo de transacción actual = | 0,5 El grado de similitud entre rastros de cuenta e [0,2, 0,8) f 0 El grado de similitud entre rastros de cuenta > 0,8 Debería entenderse que la puntuación de riesgo puede usarse como una norma directa de medición de riesgo, y puede usarse también como una variable de valor añadido de cualquier modelo de riesgo, para mejorar la precisión de predicción del modelo de riesgo común.

Esta realización obtiene un rastro de transacciones históricas de una cuenta recopilando datos de LBS de la cuenta, reconstruye el rastro de transacciones históricas, calcula, durante la transacción, una distancia temporal-espacial entre rastros reconstruidos que corresponde respectivamente a al menos dos cuentas en la transacción, y a continuación determina una puntuación de riesgo de la transacción actual de acuerdo con la distancia temporalespacial o un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas, implementando por lo tanto la aplicación de información de posición para gestión y control de riesgo, y mejorando la precisión de detección de riesgo de transacción. Mientras tanto, se mina una relación potencial entre cuentas de transacción de acuerdo con la información de característica de las cuentas de dos partes en la transacción, de modo que se reduce la probabilidad de determinación incorrecta de riesgo.

Para implementar la realización anterior, la presente invención proporciona adicionalmente un aparato de detección de riesgo de transacción.

La Figura 9 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención.

Como se muestra en la Figura 9, el aparato de detección de riesgo de transacción incluye: un primer módulo de determinación 100, un módulo de adquisición 200, y un módulo de gestión y de control 300.

Específicamente, el primer módulo de determinación 100 está configurado para determinar una cuenta de transacción actual, y obtener un rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual, determinándose el rastro de transacciones históricas de acuerdo con datos de LBS de la cuenta de transacción actual. Más específicamente, el primer módulo de determinación 100 puede detectar una cuenta de una transacción actual para obtener la cuenta de transacción actual.

Más específicamente, los datos de LBS (Servicio Basado en Ubicación) de la cuenta pueden recogerse con antelación, incluyendo la información de posición de datos de LBS. En donde, los datos de LBS pueden incluir una dirección de IP (Protocolo de Internet), una dirección WifiMac (red física de área local, un identificador para reconocer un terminal en una red de área local), información de GPS (Sistema de Posicionamiento Global), información de estación base y similares. A continuación, puede obtenerse un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición. Por ejemplo, la información de posición obtenida en diferentes puntos en el tiempo se usa para formar el rastro de transacciones históricas.

El módulo de adquisición 200 está configurado para obtener información de característica de la cuenta de transacción actual de acuerdo con el rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual. Opcionalmente, después de que se obtiene el rastro reconstruido a cada cuenta, pueden determinarse los segmentos de rastro incluidos en el rastro reconstruido, y los segmentos de rastro se agrupan para obtener al menos una categoría agrupada. Se extrae un rastro de característica desde cada categoría de la al menos una categoría, para obtener un conjunto de rastros de característica formados por al menos un rastro de características. Se graba una correspondiente relación entre cada cuenta y el conjunto de rastros de característica.

Si la cuenta de transacción actual es una única cuenta, después de la correspondiente relación entre cada cuenta y se obtiene el conjunto de rastros de característica, se determina un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta de transacción actual de acuerdo con la correspondiente relación, y el conjunto de rastros de característica se determina como la información de característica de la cuenta de transacción actual; u, opcionalmente, si la cuenta de transacción actual incluye al menos dos cuentas, después de que se obtiene el rastro reconstruido, pueden obtenerse adicionalmente rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas desde el rastro de transacciones históricas; se calcula una distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponde respectivamente a las al menos dos cuentas; a continuación, se determina la distancia temporal-espacial como la información de característica, o, se determina un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas de acuerdo con la distancia temporal-espacial, y el valor de grado de similitud se determina como la información de característica. En donde, el valor de grado de similitud entre la cuentas puede representarse mediante una inversa de la distancia temporal-espacial.

El módulo de gestión y control 300 está configurado para realizar la gestión y control de riesgo de acuerdo con la información de característica. Por ejemplo, se determina una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con la información de característica. Más específicamente, si la cuenta de transacción actual es una única cuenta, la información de característica puede ser un conjunto de rastros de característica que corresponde a la cuenta de transacción actual, y un segundo módulo de determinación 300 puede obtener el rastro de transacción actual, y determinar una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual comparando el rastro de transacción actual con el conjunto de rastros de característica servidos como la información de característica.

Si la cuenta de transacción actual incluye al menos dos cuentas, es decir, una transacción implica al menos dos partes, tal como una transacción de transferencia a una cuenta de Alipay™, o un servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil tiene una cuenta Alipay™ vinculada), en este punto, la información de característica es una distancia temporal-espacial entre rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas, o, un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas, y a continuación, se determina una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con la distancia temporalespacial o el valor de grado de similitud.

Opcionalmente, después de que se obtiene la puntuación de riesgo, puede emitirse la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, haciendo referencia a la Figura 4, una correspondiente estructura de sistema puede incluir: una capa de datos 41, una capa lógica 42, y una capa de aplicación 43. Como se muestra en la Figura 4, la salida puede referirse específicamente a una salida visual. Por ejemplo, cuando la puntuación de riesgo es mayor que un primer umbral, la puntuación de riesgo se marca en rojo; cuando la puntuación de riesgo está entre el primer umbral y un segundo umbral, la puntuación de riesgo se marca en amarillo; y cuando la puntuación de riesgo es menor que el segundo umbral, la puntuación de riesgo se marca en verde. Debería entenderse que la manera de salida es simplemente un ejemplo, el número de intervalos divididos no está limitado a los tres intervalos anteriores y la manera de división puede tampoco estar limitada a la manera anterior.

Además, después de que se obtiene la puntuación de riesgo, puede realizarse la gestión y control de riesgo de acuerdo con la puntuación de riesgo. Por ejemplo, se determina una transacción que tiene una puntuación de riesgo mayor que un umbral preestablecido como una transacción de alto riesgo, y a continuación, puede rechazarse la transacción de alto riesgo.

La Figura 10 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención. En esta realización, se usa la cuenta de transacción actual que es una única cuenta como un ejemplo para ilustración, y el aparato se divide en una parte de entrenamiento fuera de línea y una parte de aplicación en línea. La parte de ejecución fuera de línea tiene como objetivo entrenar, para un miembro que tiene transacciones en la actualidad, un conjunto de rastros de característica usando un rastro histórico del miembro, para hallar un conjunto de rastro que puede representar rastros de aplicación típicos del miembro. En la parte de aplicación en línea, durante la determinación en tiempo real de si una transacción tiene un riesgo, se recupera un conjunto de rastros de característica entrenado, y se calcula la distancia mínima entre un rastro de la transacción actual y el conjunto de rastros de característica. Una distancia menor representa un riesgo inferior de la transacción actual, y viceversa.

Como se muestra en la Figura 10, el aparato de detección de riesgo de transacción incluye: un primer módulo de determinación 100, un módulo de adquisición 200, un submódulo de recogida 210, un primer submódulo de adquisición 220, un submódulo de reconstrucción 230, una unidad de adquisición 231, una unidad de determinación 232, un módulo de gestión y control 300, un segundo submódulo de cálculo 310, un primer submódulo de determinación 320, un módulo de agrupación 400, un primer submódulo de cálculo 410, un submódulo de agrupación 420, un módulo de extracción 500, un módulo de grabación 600, un módulo de posicionamiento 700, y un segundo módulo de determinación 800. En donde: el módulo de adquisición 200 incluye: el submódulo de recogida 210, el primer submódulo de adquisición 220, y el submódulo de reconstrucción 230; el submódulo de reconstrucción 230 incluye: la unidad de adquisición 231 y la unidad de determinación 232; el módulo de gestión y control 300 incluye: el segundo submódulo de cálculo 310 y el primer submódulo de determinación 320; y el módulo de agrupación 400 incluye: el primer submódulo de cálculo 410 y el submódulo de agrupación 420.

Específicamente, para cada cuenta, el submódulo de recogida 210 recoge datos de LBS de la cuenta. Los datos de LBS pueden incluir información de posición. En donde, los datos de LBS pueden incluir una dirección de IP (Protocolo de Internet), una dirección WifiMac (red física de área local, un identificador para reconocer un terminal en una red de área local), información de GPS (Sistema de Posicionamiento Global), información de estación base y similares.

A continuación, el primer submódulo de adquisición 220 puede obtener un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición, para formar un conjunto de cuentas. Más específicamente, el primer submódulo de adquisición 220 puede asociar la información de posición obtenida en orden cronológico, para obtener un rastro de transacciones históricas de la correspondiente cuenta; u ordenar la información de posición obtenida en primer lugar, por ejemplo, unificar y ordenar datos de LBS de diferentes formatos para eliminar datos irreconocibles, datos de error evidentes y similares, y obtener el rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con la información de posición ordenada.

El submódulo de reconstrucción 230 está configurado para extraer puntos de característica desde el rastro de transacciones históricas, y obtener un rastro reconstruido de la cuenta de acuerdo con los puntos de característica. En donde, el punto de característica se refiere a un punto, entre los puntos de extremo del rastro de transacciones históricas, que cumple una condición preestablecida.

El punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas es, por ejemplo, un punto que incorpora un cambio de dirección de posición del rastro de transacciones históricas, y, específicamente, el punto puede representarse por un ángulo entre segmentos de rastro incluidos en el rastro de transacciones históricas. Por ejemplo, el rastro de transacciones históricas incluye un segmento de rastro formado por P1-P2, y un segmento de rastro formado por P2-P3. Si un ángulo entre el segmento de rastro formado por P1-P2 y el segmento de rastro formado por P2-P3 es mayor que un ángulo preestablecido, P2 puede determinarse como un punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas. Específicamente, como se muestra en la Figura 2, puede obtenerse de acuerdo con la información de posición que el rastro de transacciones históricas son segmentos de línea formados por puntos de rastro P1, P2, P3 y P4. En donde, el eje X y el eje y en el sistema de coordenadas en la Figura 2, respectivamente, representan coordenadas de posición de cada punto de rastro, y, específicamente, pueden hacer referencia a una longitud o dimensión respectivamente, o pueden representar una distancia espacial bidimensional, en donde la distancia espacial puede obtenerse de acuerdo con una diferencia de longitud y una diferencia de dimensión entre dos puntos. Un miembro A respectivamente aparece en los puntos P1, P2, P3 y P4 en orden cronológico. Por ejemplo, los puntos tales como P1 y P2 son un punto que corresponde a la casa del miembro A, un punto que corresponde a la oficina, un punto que corresponde a un supermercado, y similares, y se forman segmentos de rastro del mismo por los rastros P1-P2, P2-P3 y P3-P4. Debido a una frecuencia de recogida de datos de LBS demasiado alta, los datos pueden contener información redundante excesiva, por ejemplo, los rastros P2-P3 y P3-P4 en la Figura 2. Por lo tanto, los puntos de característica pueden extraerse desde el rastro de transacciones históricas, y el rastro de transacción de la cuenta puede reconstruirse de acuerdo con los puntos de característica. Por ejemplo, los rastros P2-P3 y P3-P4 se reconstruyen para obtener un nuevo segmento de rastro P2-P4, mejorando por lo tanto la eficacia de ejecución de posterior minería de datos de rastro con una ligera pérdida de precisión de rastro.

Opcionalmente, el submódulo de reconstrucción 230 extrae puntos de característica desde el rastro de transacciones históricas, e incluye:

la unidad de adquisición 231 configurada para obtener un punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas, y un punto de permanencia; y

la unidad de determinación 232 configurada para determinar el punto que incorpora un cambio característico del rastro de transacciones históricas y el punto de permanencia como los puntos de característica, en donde, el punto de permanencia es un punto que aparece sucesivamente al menos dos veces en la misma posición.

Por ejemplo, haciendo referencia a la Figura 3, la clave para la reconstrucción del rastro es hallar un punto que incorpora un cambio característico del rastro, es decir, el punto de característica, desde el rastro de transacciones históricas. Una regla de selección del punto de característica puede establecerse mediante un analizador. En esta realización, se usa un ángulo entre segmentos de rastro para indicar el cambio característico del rastro de transacciones históricas. Además, cuando se determina un ángulo entre segmentos de rastro, por ejemplo, cuando se determina un ángulo entre un segundo segmento de rastro y un primer segmento de rastro, puede emplearse un ángulo acumulado. El ángulo acumulado hace referencia a esos ángulos que se acumulan entre segmentos adyacentes de rastro entre el primer segmento de rastro y el segundo segmento de rastro, y un punto del cuál el ángulo acumulado es mayor que un umbral es un punto de característica. Supóngase que se usan 25° como un umbral; en la Figura 3, una cuenta A aparece en P1, P2, P3, P4 y P5 respectivamente en orden cronológico, y los segmentos de rastro de la misma incluyen los rastros P1-P2, P2-P3, P3-P4 y P4-P5. Un ángulo entre los segmentos de rastro P1-P2 y P2-P3 es igual a 45°, que es mayor que el umbral establecido, y por lo tanto, P2 es un punto de característica. Para P3, como un ángulo entre P2-P3 y P3-P4 es 15°, que es menor que el umbral, y por lo tanto, P3 no es un punto de característica. Para P4, como P3 no es un punto de característica, se calcula un ángulo acumulado entre P4-P5 y P2-P3 en lugar de un ángulo entre P3-P4 y P4-P5 durante la medición de ángulo. El ángulo acumulado es 15°+3°=18°, que no alcanza el umbral establecido, y por lo tanto, P4 tampoco es un punto de característica. Durante la reconstrucción del rastro, usando el punto de característica P2, el rastro se divide en dos nuevos segmentos de rastro: P1-P2, P2-P5.

El módulo de agrupación 400 está configurado para determinar segmentos de rastro incluidos en el rastro reconstruido, y agrupar los segmentos de rastro para obtener al menos una categoría agrupada.

Más específicamente, en primer lugar, el primer submódulo de cálculo 410 está configurado para calcular una distancia vertical, una distancia paralela y una distancia angular entre cada dos segmentos de rastro, y obtener una distancia final de acuerdo con la distancia vertical, la distancia paralela y la distancia angular. En general, suponiendo que un rastro de una cuenta A tiene N puntos de característica después de la reconstrucción, entonces la cuenta A tiene N-1 segmentos de rastro. Para agrupar los N-1 segmentos de rastro para hallar un conjunto de segmentos de rastro de característica, pueden calcularse las distancias, incluyendo una distancia vertical, una distancia paralela y una distancia angular, entre cada dos segmentos de rastro.

Como se muestra en la Figura 6, Ps y Pe son puntos de proyección de un segmento de línea Lj en un segmento de línea Li. La distancia final entre los segmentos de línea puede obtenerse ponderando la distancia vertical, la distancia paralela y la distancia angular: dFinal = w—* d— W\* d\ wg * dg, y los valores de peso pueden establecerse mediante un analizador, y puede también estar preestablecido como 1. Además, se usa un segmento de rastro de permanencia como un segmento de línea especial, y una distancia del mismo es una distancia de punto a línea en el espacio, que puede obtenerse geométricamente.

Después de que se obtiene la distancia final entre segmentos de rastro, el submódulo de agrupación 420 está configurado para agrupar los segmentos de rastro de acuerdo con la distancia final. El submódulo de agrupación 420 puede agrupar los N-1 segmentos de rastro de acuerdo con la distancia final. La agrupación puede implementarse mediante un algoritmo de agrupación comúnmente usado.

El módulo de extracción 500 está configurado para extraer un rastro de característica de cada categoría de la al menos una categoría, para obtener un conjunto de rastros de característica que incluye al menos un rastro de característica. Por ejemplo, suponiendo que después de la agrupación de rastro, los N-1 segmentos de rastro de la cuenta A se agrupan en M categorías, a continuación, puede extraerse un rastro de característica de cada categoría, y, por lo tanto, M rastros de característica en total forman un conjunto de rastros de característica que representa M rastros de aplicación históricos típicos de la cuenta A. El significado de la extracción del rastro de característica es la puntualidad de la aplicación en línea: en primer lugar, para cada cuenta, únicamente necesitan almacenarse rastros de característica de la misma, mientras que se ignoran todos los rastros dispersados, lo que ahorra enormemente el espacio de almacenamiento; en segundo lugar, se almacenan rastros de característica finitos para cada cuenta, aumentando por lo tanto enormemente el rendimiento de las llamadas y el cálculo en tiempo real en línea.

En una realización de la presente invención, el módulo de extracción 500 puede extraer adicionalmente, barriendo por líneas segmentos de rastro incluidos en cada categoría, un rastro de característica desde la correspondiente categoría. En donde, el rastro de característica es una secuencia de puntos virtuales p1p2...pn, y estos puntos pueden determinarse mediante barrido por líneas. Específicamente, cuando se barre verticalmente una línea a lo largo de una dirección de eje principal de una agrupación de segmento de línea, se cuenta el número de segmentos de línea que entran en contacto con la línea de barrido, y los datos únicamente cambian cuando la línea de barrido pasa a través de un punto de inicio o de fin de un segmento de línea. Si el número es mayor o igual que un umbral preestablecido (el umbral es, por ejemplo, 3), se calcula una coordenada promedio de segmentos de línea relacionados con el eje principal, y se interpola el valor promedio en el rastro de característica para que se vuelva un punto en el rastro de característica. De otra manera, se omite el punto actual, por ejemplo, se omite el punto 1 y el punto 6 en la Figura 7. Además, para suavizar el rastro de característica, si dos puntos están demasiado cerca entre sí, pueden también omitirse directamente los dos puntos, por ejemplo, se omite el punto 4 en la Figura 7. Una parte roja 71 en la Figura 7 es un rastro de característica extraída.

Después de que se obtiene el conjunto de rastros de característica, el módulo de grabado 600 puede grabar una correspondiente relación entre cada cuenta y el conjunto de rastros de característica. Más específicamente, el módulo de grabado 600 puede establecer una base de datos, actualizar el conjunto de rastros de característica de cada cuenta en tiempo real, y grabar el conjunto de rastros de característica que corresponde a cada cuenta.

El proceso de minado de rastro puede conseguirse fuera de línea.

Cuando se detecta una transacción, el primer módulo de determinación 100 puede obtener un rastro de transacción actual de una cuenta de transacción actual. Por ejemplo, cuando la cuenta A inicia una transacción, puede determinarse que la cuenta de transacción actual es la cuenta A.

El módulo de posicionamiento 700 está configurado para obtener datos de LBS de una transacción actual y datos de LBS de una transacción anterior de la cuenta de transacción actual, y obtener, de acuerdo con los datos de LBS, información de posición de la transacción actual e información de posición de la transacción anterior.

El segundo módulo de determinación 800 está configurado para determinar, de acuerdo con la información de posición de la transacción actual y la información de posición de la transacción anterior, el rastro de transacción actual de la cuenta de transacción actual.

El segundo submódulo de cálculo 310 está configurado para calcular una distancia espacial entre el rastro de transacción actual y cada rastro de característica en el conjunto de rastros de característica, y determinar la distancia espacial mínima como un valor de distancia entre el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica. Más específicamente, el segundo submódulo de cálculo 310 puede obtener, de acuerdo con una correspondiente relación previamente grabada entre cuentas y conjuntos de rastros de característica, un conjunto de rastros de característica previamente entrenados que incluye M rastros de característica de la cuenta A. Después de que se obtiene el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica, se calcula una distancia espacial entre el rastro de transacción actual y cada rastro de característica en el conjunto de rastros de característica, y se determina la distancia espacial mínima como un valor de distancia entre el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica.

El primer submódulo de determinación 320 está configurado para determinar una puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con el valor de distancia. Más específicamente, el primer submódulo de determinación 320 puede determinar el valor de distancia como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, la puntuación de riesgo puede ser la distancia mínima calculada, o una inversa (un valor de la misma que es de 0 a 1) de la distancia mínima.

0 La distancia mínima desde el rastro de transacción actual al conjunto de rastros de característica <

3 km

La Figura 11 es un diagrama estructural esquemático de un aparato de detección de riesgo de transacción de acuerdo con otra realización de la presente invención. Esta realización usa la cuenta de transacción actual que incluye al menos dos cuentas como un ejemplo para ilustración. Este aparato es aplicable a una transacción que implica al menos dos cuentas, por ejemplo, una transacción de transferencia a una cuenta de Alipay™, o un servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil está vinculado a una cuenta de Alipay™). El aparato se divide en una parte de entrenamiento fuera de línea y una parte de aplicación en línea. En la parte de entrenamiento fuera de línea, se obtiene una puntuación de relación de rastro entre cuentas calculando una distancia temporalespacial entre un rastro histórico de una cuenta y un rastro histórico de otra cuenta. Un grado de similitud superior entre los rastros históricos de las dos cuentas indica una puntuación de relación superior. En la parte de aplicación en línea, durante la determinación en tiempo real de si una transacción que implica dos partes o múltiples partes tiene un riesgo, se recupera una puntuación de relación de cuentas implicadas en la transacción, y tras análisis, una puntuación superior indica un riesgo inferior de la transacción actual, y viceversa.

Como se muestra en la Figura 11, el aparato de detección de riesgo de transacción incluye: un primer módulo de determinación 100, un módulo de adquisición 200, un submódulo de recogida 210, un primer submódulo de adquisición 220, un submódulo de reconstrucción 230, una unidad de adquisición 231, una unidad de determinación 232, un segundo submódulo de adquisición 240, un tercer submódulo de cálculo 250, un segundo submódulo de determinación 260, y un módulo de gestión y control 300. En donde, el módulo de adquisición 200 incluye: el submódulo de recogida 210, el primer submódulo de adquisición 220, el submódulo de reconstrucción 230, el segundo submódulo de adquisición 240, el tercer submódulo de cálculo 250, y el segundo submódulo de determinación 260; el submódulo de reconstrucción 230 incluye: la unidad de adquisición 231 y la unidad de determinación 232.

Específicamente, el segundo submódulo de adquisición 240 está configurado para obtener, desde el rastro de transacciones históricas, rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas. Más específicamente, los rastros después de la reconstrucción incluyen rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas. Específicamente, para una transacción que implica al menos dos cuentas, tal como la transacción de la transferencia a una cuenta de Alipay™, o el servicio de recarga de teléfono móvil de Alipay™ (el teléfono móvil está vinculado a una cuenta de Alipay™), el segundo submódulo de adquisición 240 puede obtener rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a al menos dos cuentas, y el tercer submódulo de cálculo 250 calcula una distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponden respectivamente a las al menos dos cuentas implicadas en la transacción. La distancia temporal-espacial se calcula en general usando los siguientes tres métodos:

El segundo submódulo de determinación 260 está configurado para determinar la distancia temporal-espacial como la información de característica, o, determinar un valor de grado de similitud entre las al menos dos cuentas de acuerdo con la distancia temporal-espacial, y determinar el valor de grado de similitud como la información de característica. En una realización de la presente solicitud, un valor de grado de similitud entre al menos dos cuentas puede ser una inversa de la distancia temporal-espacial entre los rastros reconstruidos que corresponde respectivamente a las al menos dos cuentas, y el valor se encuentra en un intervalo de (0-1).

Después de que se detecta una transacción, el primer módulo de determinación 100 determina dos partes de transacción de la cuenta de transacción actual.

Por ejemplo, se realiza la transferencia desde una cuenta A a una cuenta B.

A continuación, se determina una puntuación de riesgo.

Más específicamente, el segundo módulo de determinación 300 puede determinar la distancia temporal-espacial o el valor de grado de similitud como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual; o

determinar un intervalo umbral al que pertenece la distancia temporal-espacial o el valor de grado de similitud, determinar, de acuerdo con una correspondiente relación preestablecida entre intervalos umbral y puntuaciones de riesgo, una puntuación de riesgo que corresponde al intervalo umbral al que pertenece la distancia temporal-espacial o el valor de grado de similitud, y determinar la puntuación de riesgo como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual. Por ejemplo, puede mostrarse la correspondiente relación como la siguiente fórmula:

1 El grado de similitud entre rastros de cuenta < 0,2 Puntuación de riesgo de transacción actual = 0,5 El grado de similitud entre rastros de cuenta e [0,2, 0,8)

0 El grado de similitud entre rastros de cuenta > 0,8

Debería observarse que, en la descripción de la presente invención, los términos "primero" y "segundo" se usan simplemente para el fin de descripción, y no pueden interpretarse como que indican o implican importancia relativa. Además, en la descripción de la presente invención, "múltiples" significa dos o más, a menos que se especifique de otra manera.

Cualquier proceso o método en los diagramas de flujo o descrito en el presente documento de cualquier otra manera puede interpretarse como que incluye uno o más módulos, segmentos o partes de código de instrucciones ejecutable para implementar funciones lógicas particulares o etapas o procesos. Además, el alcance de las realizaciones preferidas de la presente invención incluye otras implementaciones, en las que puede realizarse la función en un orden diferente del que se representa o analiza, incluyendo funciones de ejecución en una manera sustancialmente simultánea o un orden opuesto basándose en las funciones relacionadas. Esto debería entenderse por los expertos en la materia a los que pertenecen las realizaciones de la presente invención.

Debería entenderse que cada parte de la presente invención puede realizarse mediante hardware, software, firmware o una combinación de los mismos. En las realizaciones anteriores, puede implementarse una pluralidad de etapas o métodos mediante software o firmware almacenado en una memoria y ejecutarse mediante un sistema de ejecución de instrucciones apropiado. Por ejemplo, si se implementan mediante hardware, como en otra realización, las etapas o métodos pueden implementarse mediante uno cualquiera de o una combinación de las siguientes técnicas conocidas en la técnica: un circuito lógico discreto que tiene un circuito de puerta lógica para realizar una función lógica de una señal de datos, un circuito integrado específico de la aplicación que tiene una combinación de circuitos de puerta lógica apropiada, una matriz de puertas programable (PGA), un campo de matrices de puertas programables (FPGA), etc.

Los expertos en la materia deberán entender que todas o algunas etapas en el método de la realización anterior pueden conseguirse mediante un programa que da instrucciones a un hardware relacionado. El programa puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador, y el programa, cuando se está ejecutando, incluye una o una combinación de las etapas en la realización del método.

Además, las unidades de función en las realizaciones de la presente invención pueden integrarse en un módulo de procesamiento, o estas unidades pueden existir de manera físicamente separada, o dos o más unidades pueden integrarse en un módulo. El módulo integrado puede implementarse en forma de hardware o en forma de un módulo de función de software. Cuando el módulo integrado se implementa en forma de un módulo de función de software y se comercializa o se usa como un producto independiente, el módulo integrado puede almacenarse también en un medio de almacenamiento legible por ordenador.

El medio de almacenamiento anteriormente mencionado puede ser una memoria de sólo lectura, un disco magnético, un CD, etc.

La referencia a lo largo de toda esta memoria descriptiva a los términos y expresiones tales como "una realización", "algunas realizaciones", "un ejemplo", "un ejemplo específico", o "algunos ejemplos" significan que un rasgo, estructura, material, o característica específicos descritos en relación con una realización o ejemplo de este tipo está incluido en al menos una realización o ejemplo de la presente invención. La expresión ilustrativa de estos términos y expresiones a través de toda esta memoria descriptiva no hace referencia necesariamente a una misma realización o ejemplo. Adicionalmente, los rasgos, estructuras, materiales, o características específicos descritos pueden combinarse de cualquier manera adecuada en una cualquiera o más realizaciones o ejemplos.

Aunque las realizaciones de la presente invención se han ilustrado y descrito anteriormente, debería apreciarse que las realizaciones anteriores son ilustrativas y que no deben interpretarse como que limitan la presente invención, y que los expertos en la materia pueden hacer cambios, modificaciones, sustituciones y alteraciones a las realizaciones anteriores dentro del alcance de la presente invención.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método que comprende:

determinar una cuenta (S101);

determinar un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con datos de servicio basados en ubicación históricos, LBS, de la cuenta, en donde el rastro de transacciones históricas incluye uno o más segmentos de línea formados por puntos de posición que corresponden a diferentes puntos de tiempo; determinar información de característica (S102) del rastro de transacciones históricas de la cuenta; determinar un rastro de transacción actual de la cuenta de acuerdo con datos de LBS actuales de la cuenta, en donde el rastro de transacción actual incluye un segmento de línea formado por información de posición de una transacción anterior e información de posición de una transacción actual; y

comparar el rastro de transacción actual con la información de característica del rastro de transacciones históricas para determinar un riesgo de una transacción actual asociado con la cuenta;

realizar gestión de riesgo (S103) y control en consecuencia.

2. El método de la reivindicación 1, en donde los datos de LBS incluyen información de posición.

3. El método de la reivindicación 1 o la reivindicación 2, en donde la obtención del rastro de transacciones históricas de la cuenta de transacción actual incluye:

recoger los datos de LBS históricos;

obtener el rastro de transacciones históricas de acuerdo con los datos de LBS;

extraer puntos de característica desde el rastro de transacciones históricas; y

obtener un rastro reconstruido de la cuenta de acuerdo con los puntos de característica.

4. El método de la reivindicación 3, que comprende adicionalmente:

determinar segmentos de rastro incluidos en el rastro reconstruido;

agrupar los segmentos de rastro para obtener al menos una categoría agrupada;

extraer un rastro de característica desde cada categoría de la al menos una categoría para obtener un conjunto de rastros de característica que incluye al menos un rastro de característica; y

grabar una relación correspondiente entre la cuenta y el conjunto de rastros de característica.

5. El método de cualquier reivindicación anterior, en donde la determinación del rastro de transacción actual de la cuenta de acuerdo con datos de LBS actuales de la cuenta incluye:

obtener los datos de LBS de la transacción actual y datos de LBS de una transacción anterior de la cuenta; obtener información de posición de la transacción actual e información de posición de la transacción anterior de acuerdo con los datos de LBS de la transacción actual y los datos de LBS de la transacción anterior respectivamente; y

6. El método de cualquier reivindicación anterior, que comprende adicionalmente realizar gestión y control de riesgo de acuerdo con el riesgo.

7. El método de cualquier reivindicación anterior, en donde:

la información de característica es un conjunto de rastros de característica que corresponde al rastro de transacciones históricas de la cuenta.

8. El método de la reivindicación 7, en donde la comparación del rastro de transacción actual con la información de característica del rastro de transacciones históricas para determinar el riesgo de la transacción actual asociado con la cuenta incluye:

calcular una distancia espacial entre el rastro de transacción actual y cada rastro de característica en el conjunto de rastros de característica;

determinar la distancia espacial mínima como un valor de distancia entre el rastro de transacción actual y el conjunto de rastros de característica; y

determinar una puntuación de riesgo de la transacción actual asociado con la cuenta.

9. El método de la reivindicación 8, en donde la determinación de la puntuación de riesgo de la transacción actual de la transacción actual asociado con la cuenta incluye determinar el valor de distancia como una puntuación de riesgo de la transacción actual asociado con la cuenta.

10. El método de la reivindicación 8, en donde la determinación de la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual de acuerdo con el valor de distancia incluye:

determinar un intervalo umbral al que pertenece el valor de distancia;

determinar, de acuerdo con una correspondiente relación preestablecida entre rangos umbral y puntuaciones de riesgo, una puntuación de riesgo que corresponde al intervalo umbral al que pertenece el valor de distancia; y determinar la puntuación de riesgo como la puntuación de riesgo de la cuenta de transacción actual.

11. Un método que comprende:

determinar una primera cuenta y una segunda cuenta;

determinar un primer rastro de transacción de la primera cuenta de acuerdo con primeros datos de servicio basado en ubicación, LBS, de la primera cuenta, en donde el primer rastro de transacción incluye uno o más segmentos de línea formados por puntos de posición que corresponden a diferentes puntos de tiempo de la primera cuenta;

determinar un segundo rastro de transacción de la segunda cuenta de acuerdo con los segundos datos de servicio basado en ubicación, LBS, de la segunda cuenta, en donde el segundo rastro de transacción incluye uno o más segmentos de línea formados por puntos de posición que corresponden a diferentes puntos de tiempo de la segunda cuenta; y

comparar el primer rastro de transacción y el segundo rastro de transacción para determinar una relación entre la primera cuenta y la segunda cuenta;

realizar gestión y control de riesgo en consecuencia.

12. El método de la reivindicación 11, que comprende adicionalmente determinar un riesgo de una transacción asociado con la primera cuenta y la segunda cuenta basándose en la relación.

13. El método de la reivindicación 12, que comprende adicionalmente determinar un intervalo umbral para el grado de similitud.

14. El método de una cualquiera de las reivindicaciones 11 a 13, que comprende adicionalmente:

usar el valor de grado de similitud como una puntuación de riesgo de una transacción actual asociado con la primera cuenta y la segunda cuenta; y

realizar la gestión y control de riesgo basándose en la puntuación de riesgo.

15. Una o más memorias almacenadas en las mismas instrucciones legibles por ordenador que, cuando se ejecutan por uno o más procesadores, hacen que el uno o más procesadores realicen actos que comprenden: determinar una cuenta;

determinar un rastro de transacciones históricas de la cuenta de acuerdo con datos de servicio basados en ubicación históricos, LBS, de la cuenta, en donde el rastro de transacciones históricas incluye uno o más segmentos de línea formados por puntos de posición que corresponden a diferentes puntos de tiempo; determinar información de característica del rastro de transacciones históricas de la cuenta;

determinar un rastro de transacción actual de la cuenta de acuerdo con datos de LBS actuales de la cuenta, en donde el rastro de transacción actual incluye un segmento de línea formado por información de posición de una transacción anterior e información de posición de una transacción actual; y

realizar gestión y control de riesgo en consecuencia.