本发明专利技术公开了一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法、装置及电子设备，方法包括：在嵌入式系统中采集目标处于特定时间段内对各个服务的行为变量；对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到目标的可信度特征；将所述可信度特征和目标属性特征输入可信度模型中，得到目标的初始可信度等级；基于目标对各个服务的使用数据对目标的初始可信度等级优化计算，得到目标的最终可信度等级。本发明专利技术基于对目标各个服务的行为变量的分析，得到初始可信度等级，并通过目标对服务的使用数据对初始可信度等级优化计算，得到的最终可信度等级能够更为准确的反映目标在服务中的可信度性，从而加强对服务平台中数据安全的保护，避免服务平台中数据泄漏。台中数据泄漏。台中数据泄漏。
【技术实现步骤摘要】
一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，新兴产业模式的不断涌现，出现很多先使用后付费的服务，但在面对庞大的用户群时，由于这种服务存在一段不用缴费但可以使用服务的时间，目标在不正常缴费的情况下仍然能够使用服务，导致服务提供错误，对服务平台资产和数据安全造成危害。比如：用户过了试用期后不支付费用却依然在使用服务；又比如：运营商提供的服务，电话欠费了有星级可以欠费使用，用户一直到欠费停机也不缴纳费用；等等。因此，在提供这种服务之前，对设备的可信度识别显得尤为重要。
[0003]现有技术中，通过对设备的属性数据进行分析来识别设备可信度等级，而忽略了设备对服务的使用情况和缴费情况的分析，因此无法在先使用后付费的服务中准确识别设备可信度等级，造成服务平台数据泄露等安全隐患。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术主要目的在于提出一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质，以期至少部分地解决上述技术问题中的至少之一。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面提出一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法，所述方法包括：
[0006]在嵌入式系统中采集目标处于特定时间段内对各个服务的行为变量；
[0007]对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的可信度特征；
[0008]将所述可信度特征和目标属性特征输入可信度模型中，得到目标的初始可信度等级；
[0009]基于所述目标对各个服务的使用数据对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。
[0010]根据本专利技术一种优选实施方式，所述行为变量包括：目标对各个服务缴费的时间序列和金额序列；所述对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的可信度特征包括：
[0011]判断所述时间序列中是否存在目标子时间序列；在所述目标子时间序列中前一缴费时间与后一缴费时间的间隔均小于预设时间；
[0012]若存在，在所述金额序列中查找与所述目标子时间序列对应的目标子金额序列；
[0013]判断所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率是否均小于预设增长率；
[0014]根据判断结果识别所述目标的可信度特征。
[0015]根据本专利技术一种优选实施方式，所述根据判断结果识别所述目标的可信度特征包
括：
[0016]若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，将目标的可信度特征识别为第一可信度特征；将未识别为第一可信度特征的目标标记为第二可信度特征。
[0017]根据本专利技术一种优选实施方式，所述可信度特征还包括第一可信度特征等级，所述方法还包括：若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，标记所述目标子金额序列；
[0018]统计目标在各个服务对应的金额序列中被标记的目标子金额序列的个数，根据统计个数确定所述目标第一可信度特征的等级。
[0019]根据本专利技术一种优选实施方式，所述方法还包括：
[0020]根据目标子金额序列中应缴纳服务费用的个数对所述目标第一可信度特征的等级进行分级。
[0021]根据本专利技术一种优选实施方式，基于所述目标对各个服务的使用数据对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级包括：
[0022]根据目标对各个服务的使用数据生成优化系数；
[0023]基于所述优化系数对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。
[0024]为解决上述技术问题，本专利技术第二方面提供一种基于嵌入式系统的目标可信度识别装置，所述装置包括：
[0025]采集模块，用于在嵌入式系统中采集目标处于特定时间段内对各个服务的行为变量；
[0026]分析模块，用于对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的可信度特征；
[0027]输入模块，用于将所述可信度特征和目标属性特征输入可信度模型中，得到目标的初始可信度等级；
[0028]优化模块，用于基于所述目标对各个服务的使用数据对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。
[0029]根据本专利技术一种优选实施方式，所述行为变量包括：目标对各个服务缴费的时间序列和金额序列；所述分析模块包括：
[0030]第一判断模块，用于判断所述时间序列中是否存在目标子时间序列；在所述目标子时间序列中前一缴费时间与后一缴费时间的间隔均小于预设时间；
[0031]查找模块，用于若存在，在所述金额序列中查找与所述目标子时间序列对应的目标子金额序列；
[0032]第二判断模块，用于判断所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率是否均小于预设增长率；
[0033]识别模块，用于根据判断结果识别所述目标的可信度特征。
[0034]根据本专利技术一种优选实施方式，所述识别模块用于
[0035]若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，将目标的可信度特征识别为第一可信度特征；将未识别为第一可信度
特征的目标标记为第二可信度特征。
[0036]根据本专利技术一种优选实施方式，所述可信度特征还包括第一可信度特征等级，所述装置还包括：标记模块，用于若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，标记所述目标子金额序列；
[0037]确定模块，用于统计目标在各个服务对应的金额序列中被标记的目标子金额序列的个数，根据统计个数确定所述目标第一可信度特征的等级。
[0038]根据本专利技术一种优选实施方式，所述装置还包括：
[0039]分级模块，用于根据目标子金额序列中应缴纳服务费用的个数对所述目标第一可信度特征的等级进行分级。
[0040]根据本专利技术一种优选实施方式，所述优化模块包括：
[0041]生成模块，用于根据目标对各个服务的使用数据生成优化系数；
[0042]子优化模块，用于基于所述优化系数对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。
[0043]为解决上述技术问题，本专利技术第三方面提供一种电子设备，包括：
[0044]处理器；以及
[0045]存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的方法。
[0046]为解决上述技术问题，本专利技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器执行时，实现上述方法。
[0047]本专利技术通过对目标各个服本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入式系统的目标可信度识别方法，其特征在于，所述方法包括：在嵌入式系统中采集目标处于特定时间段内对各个服务的行为变量；对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的可信度特征；将所述可信度特征和目标属性特征输入可信度模型中，得到目标的初始可信度等级；基于所述目标对各个服务的使用数据对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为变量包括：目标对各个服务缴费的时间序列和金额序列；所述对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的可信度特征包括：判断所述时间序列中是否存在目标子时间序列；在所述目标子时间序列中前一缴费时间与后一缴费时间的间隔均小于预设时间；若存在，在所述金额序列中查找与所述目标子时间序列对应的目标子金额序列；判断所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率是否均小于预设增长率；根据判断结果识别所述目标的可信度特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据判断结果识别所述目标的可信度特征包括：若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，将目标的可信度特征识别为第一可信度特征；将未识别为第一可信度特征的目标标记为第二可信度特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可信度特征还包括第一可信度特征等级，所述方法还包括：若所述目标子金额序列中前一应缴纳服务费用与后一应缴纳服务费用的增长率均小于预设增长率，标记所述目标子金额序列；统计目标在各个服务对应的金额序列中被标记的目标子金额序列的个数，根据统计个数确定所述目标第一可信度特征的等级。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据目标子金额序列中应缴纳服务费用的个数对所述目标第一可信度特征的等级进行分级。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标对各个服务的使用数据对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级包括：根据目标对各个服务的使用数据生成优化系数；基于所述优化系数对所述目标的初始可信度等级优化计算，得到所述目标的最终可信度等级。7.一种基于嵌入式系统的目标可信度识别装置，其特征在于，所述装置包括：采集模块，用于在嵌入式系统中采集目标处于特定时间段内对各个服务的行为变量；分析模块，用于对所述行为变量进行特征指标的波动分析，得到所述目标的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李林，宋效林，王骞，周思辰，李承卓，
申请(专利权)人：上海淇玥信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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