本發(fā)明實(shí)施例涉及換匯調(diào)度，具體涉及一種基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，移動(dòng)支付越來越普遍，由于在支付驗(yàn)證時(shí)無需使用實(shí)體介質(zhì)給使用人員帶來了極大的便利。這也對移動(dòng)支付過程中的安全驗(yàn)證帶來了極大的挑戰(zhàn)。然而現(xiàn)有的移動(dòng)支付，依然存在著安全漏洞，并且在驗(yàn)證過程中對于用戶的隱私數(shù)據(jù)，也并未有十分有效的管理方式，使得容易泄露安全隱私，進(jìn)一步降低了移動(dòng)支付的安全性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的支付過程中安全驗(yàn)證的安全性不高且存在用戶隱私泄露的問題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測方法，所述方法包括：

3、當(dāng)接收到用戶的交易請求時(shí)，根據(jù)所述交易請求實(shí)時(shí)采集用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)；所述交易請求中包括用戶標(biāo)識(shí)、當(dāng)前交易信息及當(dāng)前物理信息；所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)至少包括觸屏滑動(dòng)軌跡、設(shè)備握持姿態(tài)及輸入節(jié)奏信息；

4、分別實(shí)時(shí)對所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)、所述交易請求采用預(yù)設(shè)第一加密算法進(jìn)行加密處理后，得到加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及加密后的交易請求，并同時(shí)將所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)及所述交易請求銷毀；

5、根據(jù)加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及所述交易請求采用行為分析模型進(jìn)行分析，得到行為風(fēng)險(xiǎn)度；所述行為分析模型為第三方存儲(chǔ)端根據(jù)用戶歷史行為信息及歷史交易信息對時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；所述用戶歷史行為信息為采用預(yù)設(shè)第一加密算法對用戶原始?xì)v史行為信息進(jìn)行加密處理后得到；

6、根據(jù)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度，采集用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)并對所述用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)采用預(yù)設(shè)第二加密算法進(jìn)行加密，并將所述當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)銷毀，采用目標(biāo)驗(yàn)證策略對加密后的當(dāng)前生物數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；所述目標(biāo)驗(yàn)證策略為多模態(tài)身份驗(yàn)證策略中的一種；

7、根據(jù)所述驗(yàn)證結(jié)果，確定是否存在支付欺詐。

8、在一種可選的方式中，所述第一加密算法包括位置偏移算法及差分隱私計(jì)算；所述當(dāng)前物理信息包括當(dāng)前設(shè)備信息及當(dāng)前地理位置信息；所述分別實(shí)時(shí)對所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)、所述交易請求采用預(yù)設(shè)第一加密算法進(jìn)行加密處理后，得到加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及加密后的交易請求，并同時(shí)將所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)及所述交易請求銷毀，包括：

9、根據(jù)所述位置偏移算法對所述當(dāng)前地理位置信息進(jìn)行位置偏移計(jì)算后，得到偏移后的當(dāng)前地理位置信息；

10、對所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)進(jìn)行差分隱私計(jì)算，得到加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)。

11、在一種可選的方式中，所述當(dāng)?shù)却龝r(shí)長超過預(yù)設(shè)時(shí)長閾值時(shí)，根據(jù)所述第一換匯請求、當(dāng)前匯率波動(dòng)信息及歷史換匯數(shù)據(jù)輸入兌換方案模型中，預(yù)測得到至少一個(gè)推薦兌換方案之前，所述方法還包括：

12、獲取歷史換匯數(shù)據(jù)；所述歷史換匯數(shù)據(jù)包括歷史換匯請求的金額、匯率、歷史換匯請求時(shí)間、歷史換匯請求時(shí)間的請求數(shù)量、歷史換匯請求對應(yīng)的歷史互兌等待時(shí)長以及是否兌換成功的信息；

13、將所述歷史換匯數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的時(shí)間序列預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到互兌時(shí)長預(yù)測模型；

14、獲取歷史匯率數(shù)據(jù)；所述歷史匯率數(shù)據(jù)包括歷史匯率波動(dòng)信息、歷史宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)及歷史換匯數(shù)據(jù)；

15、將所述歷史匯率數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的最佳兌換時(shí)機(jī)預(yù)測模型。

16、在一種可選的方式中，所述時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)為stgcn模型；所述stgcn模型包括兩個(gè)時(shí)間卷積層夾著一個(gè)空間圖卷積層的時(shí)空卷積塊及全連接層；所述將加密后的觸屏滑動(dòng)軌跡、加密后的設(shè)備握持姿態(tài)及加密后的輸入節(jié)奏信息、歷史交易請求以及對應(yīng)的行為風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽輸入時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的行為分析模型，包括：

17、將每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的加密后的觸屏滑動(dòng)軌跡、加密后的設(shè)備握持姿態(tài)及加密后的輸入節(jié)奏信息分別映射為節(jié)點(diǎn)特征，通過鄰接矩陣表示所述用戶歷史行為信息之間的空間關(guān)系；

18、將歷史交易請求中的偏移后的歷史地理位置信息作為節(jié)點(diǎn)特征，通過鄰接矩陣表示交易之間的空間關(guān)系；

19、通過時(shí)間卷積層及空間圖卷積層分別提取特征，并通過全連接層輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測值；

20、根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測值與行為風(fēng)險(xiǎn)度標(biāo)簽，計(jì)算損失函數(shù)，并根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整所述stgcn模型的參數(shù)，繼續(xù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的所述行為分析模型。

21、在一種可選的方式中，所述多模態(tài)身份驗(yàn)證策略包括第一驗(yàn)證策略、第二驗(yàn)證策略及第三驗(yàn)證策略；所述加密后的用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)至少包括當(dāng)前加密指紋數(shù)據(jù)、當(dāng)前活體檢測加密信息及當(dāng)前聲紋加密數(shù)據(jù)；所述預(yù)設(shè)閾值包括預(yù)設(shè)第一閾值及預(yù)設(shè)第二閾值；所述根據(jù)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度，采集用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)并對所述用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)采用預(yù)設(shè)第二加密算法進(jìn)行加密，并將所述當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)銷毀，采用目標(biāo)驗(yàn)證策略對加密后的當(dāng)前生物數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果，包括：

22、從所述第三方存儲(chǔ)端獲取采用預(yù)設(shè)第二加密算法進(jìn)行加密后得到的標(biāo)準(zhǔn)用戶加密生物數(shù)據(jù)；所述標(biāo)準(zhǔn)用戶加密生物數(shù)據(jù)至少包括標(biāo)準(zhǔn)加密指紋數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)聲紋加密數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)活體檢測加密信息；

23、當(dāng)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度低于第一閾值時(shí)，根據(jù)第一驗(yàn)證策略進(jìn)行驗(yàn)證；所述第一驗(yàn)證策略為將所述當(dāng)前加密指紋數(shù)據(jù)與所述標(biāo)準(zhǔn)加密指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，得到驗(yàn)證結(jié)果；

24、當(dāng)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度高于預(yù)設(shè)第一閾值且低于預(yù)設(shè)第二閾值時(shí)，根據(jù)第二驗(yàn)證策略進(jìn)行驗(yàn)證；所述第二驗(yàn)證策略為根據(jù)所述當(dāng)前加密指紋數(shù)據(jù)、所述當(dāng)前活體檢測加密信息或當(dāng)前聲紋加密數(shù)據(jù)中的任兩種進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；

25、當(dāng)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度高于第二閾值時(shí)，根據(jù)第三驗(yàn)證策略進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；所述第三驗(yàn)證策略為分別對所述當(dāng)前加密指紋數(shù)據(jù)、所述當(dāng)前活體檢測加密信息及當(dāng)前聲紋加密數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果。

26、在一種可選的方式中，所述根據(jù)所述驗(yàn)證結(jié)果，確定是否存在支付欺詐之后，所述方法包括：

27、當(dāng)確定存在支付欺詐時(shí)，停止交易支付，并提示交易失敗的結(jié)果給用戶。

28、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，提供了一種基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測裝置，包括：

29、采集模塊，用于當(dāng)接收到用戶的交易請求時(shí)，根據(jù)所述交易請求實(shí)時(shí)采集用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)；所述交易請求中包括用戶標(biāo)識(shí)、當(dāng)前交易信息及當(dāng)前物理信息；所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)至少包括觸屏滑動(dòng)軌跡、設(shè)備握持姿態(tài)及輸入節(jié)奏信息；

30、加密銷毀模塊，用于分別實(shí)時(shí)對所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)、所述交易請求采用預(yù)設(shè)第一加密算法進(jìn)行加密處理后，得到加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及加密后的交易請求，并同時(shí)將所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)及所述交易請求銷毀；

31、風(fēng)險(xiǎn)度計(jì)算模塊，用于根據(jù)加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及所述交易請求采用行為分析模型進(jìn)行分析，得到行為風(fēng)險(xiǎn)度；所述行為分析模型為第三方存儲(chǔ)端根據(jù)用戶歷史行為信息及歷史交易信息對時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到；所述用戶歷史行為信息為采用預(yù)設(shè)第一加密算法對用戶原始?xì)v史行為信息進(jìn)行加密處理后得到；

32、多模態(tài)驗(yàn)證模塊，用于根據(jù)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度，采集用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)并對所述用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)采用預(yù)設(shè)第二加密算法進(jìn)行加密，并將所述當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)銷毀，采用目標(biāo)驗(yàn)證策略對加密后的當(dāng)前生物數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；所述目標(biāo)驗(yàn)證策略為多模態(tài)身份驗(yàn)證策略中的一種；

33、確定模塊，用于根據(jù)所述驗(yàn)證結(jié)果，確定是否存在支付欺詐。

34、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：包括：處理器、存儲(chǔ)器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲(chǔ)器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；

35、所述存儲(chǔ)器用于存放至少一可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令使所述處理器執(zhí)行所述的基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測方法的操作。

36、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令在計(jì)算機(jī)設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)設(shè)備執(zhí)行所述的基于行為模式分析與多模態(tài)身份驗(yàn)證支付欺詐檢測方法的操作。

37、本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)接收到用戶的交易請求時(shí)，根據(jù)所述交易請求實(shí)時(shí)采集用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)，分別實(shí)時(shí)對所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)、所述交易請求采用預(yù)設(shè)第一加密算法進(jìn)行加密處理后，得到加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及加密后的交易請求，并同時(shí)將所述用戶當(dāng)前原始行為數(shù)據(jù)及所述交易請求銷毀；根據(jù)加密后的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)及所述交易請求采用行為分析模型進(jìn)行分析，得到行為風(fēng)險(xiǎn)度；根據(jù)所述行為風(fēng)險(xiǎn)度，采集用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)并對所述用戶當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)采用預(yù)設(shè)第二加密算法進(jìn)行加密，并將所述當(dāng)前原始生物數(shù)據(jù)銷毀，采用目標(biāo)驗(yàn)證策略對加密后的當(dāng)前生物數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果；根據(jù)所述驗(yàn)證結(jié)果，確定是否存在支付欺詐。其中，通過在各個(gè)環(huán)節(jié)對各類用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，對于原始敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行銷毀，同時(shí)將敏感數(shù)據(jù)加密后存儲(chǔ)在第三方存儲(chǔ)端，使得能夠在交易支付過程中，通過多模態(tài)有效進(jìn)行安全驗(yàn)證的同時(shí)，又不會(huì)因?yàn)椴杉脩裘舾袛?shù)據(jù)過多，而導(dǎo)致用戶隱私泄露。

38、上述說明僅是本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明實(shí)施例的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。