摘要
本公开提供了一种防止金融诈骗的方法及装置,涉及计算机技术领域,应用于缴费场景,其中方法包括:基于用户日常行为提取用户行为特征,将所述用户行为特征进行向量化,得到用户的历史行为数据;根据用户的历史行为数据训练异常检测模型,得到训练完成的异常检测模型;实时监控用户行为,利用训练完成的异常检测模型从所述用户行为中实时检测出异常行为。本公开通过异常检测模型从用户行为中实时检测出异常行为,可以识别出缴费场景下的金融诈骗行为。
技术关键词
多任务机器学习
节点
高风险
孤立森林算法
PageRank算法
零知识证明
反欺诈
金融
资金
学校
机器学习模型
支付设备
账户
关系网络
模式匹配
场景
随机森林
异常数据
系统为您推荐了相关专利信息
查询优化方法
启发式搜索算法
查询意图
强化学习算法
训练语言模型
分布式任务调度方法
任务分配策略
模糊逻辑
资源分配参数
指标
通信链路
网络运行状态
数据采集单元
网络拓扑
频率
网络拓扑信息
链路状态信息
数据传输方法
深度学习算法
策略