一种ETC欺诈检测方法

本发明提出一种ETC欺诈检测方法，包括如下步骤：采集多源数据并构建异构网络；通过双向图传播分析方法从异构网络中动态筛选高风险节点关联拓扑；通过神经网络模型生成行为特征向量，并基于属性相似度加权邻域聚合与时空轨迹融合对行为特征向量进行优化，以获得优化特征向量；融合静态风险值、动态风险值与拓扑风险值生成复合风险指数，并根据复合风险指数触发分级响应机制；输出包含多维评分矩阵及关联拓扑证据链的欺诈判定结果。本发明攻克ETC欺诈检测中多实体关联分析、动态模式适应与证据链构建的技术瓶颈，欺诈检测覆盖率高，同时保障正常通行效率，具有显著的产业应用价值。