技術特征：

1.一種基于知識圖譜的欺詐團伙識別方法，其特征在于，包括；

2.如權(quán)利要求1所述的基于知識圖譜的欺詐團伙識別方法，其特征在于，步驟s101，服務器端從應用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s102，基于歷史欺詐數(shù)據(jù)以及正常交易數(shù)據(jù)構(gòu)建欺詐識別模型，利用遺傳算法對欺詐識別模型進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的欺詐識別模型，包括；

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s103，將從應用程序以及網(wǎng)站持續(xù)獲取用戶在金融交易中的身份驗證數(shù)據(jù)以及用戶正常交易數(shù)據(jù)代入至優(yōu)化后的欺詐識別模型中，得到識別結(jié)果信息，包括；

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s104，根據(jù)識別結(jié)果信息中的身份驗證數(shù)據(jù)，確定交易賬號信息，當識別結(jié)果信息中對應的交易賬號信息再次交易時，生成預警信息發(fā)送至后臺控制端以及用戶端，并停止交易賬號信息對應的交易執(zhí)行，包括；

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s105，根據(jù)后臺控制端以及用戶端反饋的信息，執(zhí)行預設的防欺詐執(zhí)行動作，包括：

技術總結(jié)
本發(fā)明涉及科技金融技術領域，本發(fā)明提供的一種基于知識圖譜的欺詐團伙識別方法，本發(fā)明通過持續(xù)獲取用戶身份驗證與交易數(shù)據(jù)，本發(fā)明構(gòu)建并優(yōu)化欺詐識別模型。本發(fā)明運用遺傳算法提升模型性能，增強對復雜欺詐團伙的識別能力。本發(fā)明能實時監(jiān)控并預警高風險賬號，及時阻止可疑交易，并根據(jù)反饋執(zhí)行相應防欺詐動作。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法難以捕捉復雜關聯(lián)和行為模式的問題，顯著提高了欺詐團伙識別的準確性和效率，為金融安全提供了有力保障。

技術研發(fā)人員：鄧日曉,聶璇,陽城,譚林,熊彪
受保護的技術使用者：湖南三湘銀行股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19