本发明涉及信息安全、大数据、智能风控，具体是一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法及系统。
背景技术：
1、随着互联网技术的快速发展，网络平台和信息系统面临着越来越多的安全威胁，尤其是异常用户行为，如欺诈、盗用账号和非法交易等，这些行为对平台的经济利益和系统的稳定性构成了严重威胁。传统的用户行为分析方法主要依赖于人工设置规则和经验判断，这种方法耗时耗力，且容易产生误报和漏报。因此，迫切需要一种能够高效、准确地检测和分析异常用户行为的方法，能够更加精准地识别潜在的恶意用户，提高防范措施的有效性，保护数字权益平台的经济利益和系统稳定性。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是提供一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法及系统，以解决现有技术中存在的问题。
2、本发明的技术方案为：
3、一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，包括以下步骤：
4、s101：数据收集，收集用户行为数据、交易记录和系统日志；
5、s102：特征提取，分析和处理收集的数据，并提取用于风险优先级数(uohi)计算的特征；
6、s103：uohi计算，根据提取的特征，计算每个用户的uohi风险系数；
7、s104：风险分类，对计算出的uohi值进行分析，对用户进行风险分类；
8、s105：识别验证，基于风险分类结果，执行相应的用户识别和验证措施；
9、s106：追踪优化，持续监测用户行为，收集反馈数据，对uohi模型进行优化和更新。
10、进一步的，步骤s101具体包括：
11、s201：收集用户的基本信息，包括用户id、注册信息、历史行为记录；
12、s202：收集用户的交易记录，包括交易金额、交易类型、交易频率；
13、s203：收集系统的日志信息，包括登录日志、操作日志、错误日志；
14、s204：收集用户的行为数据，包括点击行为、浏览行为、搜索行为；
15、s205：收集用户的反馈信息，包括用户评价、投诉、举报。
16、进一步的，步骤s102具体包括：
17、s301：对收集到的用户行为数据进行预处理，包括数据清洗、去除重复数据、填补缺失值；
18、s302：对交易记录进行统计分析，提取包括交易金额的均值、方差、趋势的统计特征；
19、s303：对系统日志进行分析，提取包括登录频率、操作模式、异常错误的日志特征；
20、s304：利用机器学习算法对用户行为进行分析，提取包括行为模式、偏好、异常行为的特征；
21、s305：结合领域知识和业务规则，人工选择和提取与风险相关的关键特征；
22、s306：对提取的特征进行归一化处理。
23、进一步的，步骤s103具体包括：
24、s401：为每个特征分配权重，权重的大小根据特征对风险的影响程度来确定；
25、s402：根据权重和特征值计算每个特征的风险得分；
26、s403：将所有特征的风险得分进行加权求和，得到每个用户的初步uohi风险系数；
27、s404：对初步uohi风险系数进行标准化处理，以便于比较和分析；
28、s405：结合用户的历史行为和风险记录，对初步uohi风险系数进行调整和修正；
29、s406：根据uohi风险系数的大小，对用户进行排序，以便于后续的风险分类和处理。
30、进一步的，步骤s104具体包括：
31、s501：设定uohi阈值，根据uohi风险系数，将用户分为不同的风险等级；
32、s502：针对每个风险等级的用户进行统计分析，识别风险模式和趋势；
33、s503：根据风险等级和用户行为特点，制定相应的处理策略和应对措施；
34、s504：对高风险用户进行重点监控和审查，采取包括加强的身份验证、限制权限的措施；
35、s505：对中风险用户进行定期复审，采取包括警告、教育的措施，促使其改善行为；
36、s506：对低风险用户进行常规管理，保持关注，以防风险升级。
37、进一步的，步骤s105具体包括：
38、s601：对于高风险用户，系统自动触发二次验证措施，如要求用户提供额外的身份证明、进行生物识别验证等；
39、s602：对于中风险用户，系统可以实施定期的人工审核，以确认用户行为的合规性；
40、s603：对于低风险用户，系统可以保持常规的监控，同时减少干预，以避免不必要的用户干扰；
41、s604：根据风险分类结果，调整用户账户的权限和功能，以限制潜在的风险行为；
42、s605：对于确认的异常用户，执行账户冻结、交易拦截等措施，以防止进一步的损失；
43、s606：对于需要进一步验证的用户，系统可以发出警告信息，提醒用户注意账户安全；
44、s607：对于特定风险等级的用户，系统可以要求用户回答安全问题或通过短信验证等方式进行身份验证；
45、s608：对于疑似被盗用的账户，系统可以暂时限制账户功能，并指导用户进行安全检查和密码重置。
46、进一步的，步骤s106具体包括：
47、s701：持续监测用户行为，包括登录活动、交易行为、操作模式，以实时检测异常；
48、s702：收集用户反馈和投诉信息，以及安全事件的报告，作为评估和优化uohi模型的输入；
49、s703：定期分析检测到的异常行为和安全事件，以识别新的风险模式和趋势；
50、s704：根据收集到的数据和行为分析结果，更新uohi模型中的特征权重和风险阈值；
51、s705：对uohi模型进行测试和验证，确保其准确性和效率；
52、s706：不断迭代和优化uohi模型，以适应不断变化的安全威胁和用户行为。
53、进一步的，其中uohi值风险系数通过以下三个指标的加权求和确定：
54、a)事件严重度得分：基于用户行为对平台造成的潜在影响，评估每种风险事件的严重性；
55、b)事件发生频度得分：基于风险事件发生的频率，评估风险事件发生的可能性；
56、c)事件检测难度得分：基于风险事件被检测和识别的难度，评估风险事件的可控性；
57、uohi值计算公式如下：
58、
59、其中：
60、s：严重度得分，范围为1到10，得分越高表示风险事件对系统或用户的潜在危害越大；
61、f：发生频度得分，范围为1到10，得分越高表示风险事件发生的概率越大；
62、d：检测难度得分，范围为1到10，得分越高表示检测难度越大；
63、ws：严重度的权重系数；
64、wf：发生频度的权重系数；
65、wd：检测难度的权重系数；
66、smax：用于归一化严重度的最大可能值，设为一个0到1之间的常数；
67、fmax：用于归一化频度的最大可能值，设为一个0到1之间的常数；
68、dmax：用于归一化难度的最大可能值，设为一个0到1之间的常数。
69、进一步的，其中事件严重度得分(s)的评分算法使用加权平均法，根据历史数据确定每种风险事件的严重性，计算公式如下：
70、
71、其中，wi为第i种风险事件的权重，si为第i种风险事件的评分；
72、所述事件发生频度得分(f)的评分模型使用统计分析方法，用于计算单个值的总和与这些值加上其平均值总和之间的比率，其中转化为最终次数，带入到uohi公式计算中，计算公式如下：
73、
74、其中，fi为风险事件的次数；
75、所述事件检测性难度(d)评分模型基于检测算法的准确率和召回率，评估检测能力，风险事件检测评分模型计算公式如下：
76、
77、其中，d为检测难度，p为准确率，r为召回率。
78、本发明还提供了一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析系统，用于实现上述的方法，包括以下模块：
79、数据管理模块：负责整个系统的数据生命周期管理，包括数据的收集、存储、处理、分析和安全保护，确保数据的完整性、实时性和安全性，为后续分析提供准确的基础数据；
80、数据收集模块：负责从多个数据源收集用户行为数据、交易记录和系统日志；通过api接口、数据库查询、日志文件分析等方式获取数据。对收集到的数据进行初步清洗和预处理，去除无效和重复的数据；
81、特征提取模块：对收集到的数据进行深入分析和处理，提取用于uohi计算的关键特征。利，结合领域知识和业务规则，人工选择与风险相关的特征，提高风险识别的准确性；
82、uohi计算模块：根据提取的特征，为每个特征分配权重，反映其对风险的影响程度；计算每个用户的风险得分，通过加权求和得到uohi风险系数；对初步uohi风险系数进行标准化处理，以便于不同用户间的风险比较；
83、风险分析模块：对计算出的uohi值进行分析，设定阈值，将用户分为不同风险等级，对各风险等级的用户进行统计分析，识别风险模式和趋势，根据风险等级制定相应的处理策略和应对措施；
84、用户识别模块：基于风险分类结果，对高风险用户执行加强的身份验证和权限限制，对中风险用户实施定期的人工审核和教育措施，对低风险用户进行常规管理，保持适当关注；
85、监控和优化模块：持续监控用户行为，实时检测异常行为，收集用户反馈、投诉和安全事件报告，作为优化模型的输入，定期分析异常行为和安全事件，更新uohi模型，提高检测系统的适应性和准确性；
86、控制模块，用于协调各模块之间的交互和运行。
87、本发明的有益之处在于：
88、1.提高风险评估的准确性：通过综合考虑事件的严重性、发生频度和检测难度，uohi方法能够更全面地评估用户行为的风险程度，从而提高风险评估的准确性。
89、2.实时监控和快速响应：系统能够实时监控用户行为，快速响应异常情况，及时采取措施，减少潜在的安全威胁。
90、3.减少误报和漏报：通过特征提取和uohi计算，系统能够更精准地识别异常行为，减少误报和漏报，提高系统的效率。
91、4.持续优化和自适应：系统具备持续监控和优化功能，能够根据用户行为的变化和反馈数据不断调整模型，保持模型的准确性和适应性。
92、5.保护用户和平台的安全：通过及时识别和处理异常用户行为，本发明能够有效保护用户的个人权益和平台的经济利益，维护系统的稳定运行。
93、6.提升用户体验：通过对低风险用户减少干预，本发明能够提升用户体验，避免不必要的用户干扰，同时保障用户的安全。
94、7.自动化和智能化：系统实现了自动化和智能化处理，减少了人工干预的需求，提高了工作效率。
95、综上所述，本发明提供了一种高效、准确、实时的异常用户行为量化分析与检测方法及系统，能够有效提升信息安全和大数据风控领域的技术水平，保护数字权益平台的经济利益和系统稳定性明。
1.一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s101具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s102具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s103具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s104具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s105具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于，所述步骤s106具体包括：
8.根据权利要求4所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于：其中uohi值风险系数通过以下三个指标的加权求和确定：
9.根据权利要求8所述的基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析方法，其特征在于：其中事件严重度得分(s)的评分算法使用加权平均法，根据历史数据确定每种风险事件的严重性，计算公式如下：
10.一种基于风险优先级数的异常用户行为量化检测分析系统，用于实现权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，包括以下模块：
