一种异常账户检测方法及相关装置

本发明公开了一种异常账户检测方法及相关装置，涉及计算机领域，包括：获取待检测账户的多维度信息，从多维度信息中提取出待检测账户特征，将待检测账户特征输入至预先训练的贝叶斯神经网络检测模型，预测待检测账户为异常账户的异常概率值以及所述异常概率值的置信度，根据异常概率值与概率阈值、置信度与置信度阈值的大小关系，判定待检测账户是否为异常账户。本发明基于待检测账户的多维度信息开展异常检测，相较于传统单一维度的检测方法，有效降低了误报率；通过贝叶斯神经网络检测模型预测待检测账户为异常账户的异常概率值及其对应的置信度，提升了对新型变异欺诈手段的识别能力，可有效应对复杂关联型欺诈模式，减少了漏检情况的发生。