用于AI反欺诈平台的模型对抗性样本在线检测方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，是用于AI反欺诈平台的模型对抗性样本在线检测方法及系统，具体包括：在反欺诈平台的热更新期间，根据预设的分流策略对传入请求流量进行分配，将部分流量引导至决策边界差异化的诱饵模型进行处理，同步将剩余的主流量引导至最新版本模型；通过对抗性漂移检测模组，设置并执行对抗性漂移检测策略，实时比对最新版本模型和诱饵模型对同一请求的决策差异，对决策差异向量进行模式特征提取，识别出对反欺诈平台的欺诈攻击模式，动态调整实时防御策略。本发明解决了现有技术中，被动应对已形成的攻击样本，未能针对攻击者绘制决策边界建立有效感知与干预机制，从而形成防御盲区的问题。