注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统及方法，属于注册登记的风控系统技术领域，包括数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统及方法


[0001]本专利技术涉及注册登记的风控系统
，具体是指一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统及方法
。

技术介绍

[0002]目前，网络技术已经深入到人们的工作生活中，带来了很多的便利
。
尤其是通过手机上网进行会员等级注册已经发展成了一种非常成熟的技术
。
现有的在线注册登记采用传统的表单输入注册形式
。
[0003]在现代社会中，注册登记是一项重要的行政活动，涉及到大量的个人和企业信息
。
然而，由于注册登记的开放性和复杂性，往往存在各种风险，如虚假信息
、
盗窃身份
、
人员黑名单
、
经营范围“禁用词”等
。
传统的人工审核方式往往效率低下
、
容易出错，并且无法满足大规模注册登记的需求
。
对于多数产品而言，用户账户体系都是必不可少的，有些产品拥有独立的账户体系，有些则授权给第三方
。
但无论是自身独立的账户体系，还是授权于外部的账户体系，对于这一模块的风险控制是十分重要的
。
目前常见的风险包括账号被盗：暴力破解和撞库攻击；恶意刷号：黑灰产批量注册和批量登录；恶意攻击：高频次请求攻击导致服务器瘫痪
。
现有技术的问题有：
[0004]1、
机器学习算法通常是黑盒模型，难以解释其决策过程和原因
。
在注册登记领域，用户可能需要了解算法是如何判断风险的，以便能够理解和接受其决策结果
。
然而，由于算法的复杂性，解释其决策过程可能是困难的，这可能导致用户的不信任和不满
。
[0005]2、
漏洞和对抗性攻击：基于机器学习的算法容易受到漏洞和对抗性攻击
。
黑客和恶意用户可能会试图通过篡改输入数据或者欺骗算法来规避风险识别和管控
。
这些攻击可能会导致算法的失效或错误的决策，从而给注册登记领域带来严重的安全隐患
。
[0006]3、
法律和道德问题：机器学习算法的使用可能涉及到隐私和数据保护方面的法律和道德问题
。
在注册登记领域，算法需要访问和分析用户的个人信息来判断风险，这可能引发用户的隐私担忧
。
同时，算法的决策结果可能对用户造成不公平或歧视性的影响，这涉及到公平性和道德性的问题
。
[0007]因此，研发一种基于机器学习的风险识别与管控系统及方法对于提高注册登记的安全性和效率具有重要意义
。

技术实现思路

[0008]本专利技术要解决上述技术问题，提供一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统及方法
。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为：
[0010]一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统，包括数据采集模块
、
风险识别与预测模块和风险管控与决策模块；
[0011]所述数据采集模块用于获取业务风险管控系统的用户注册数据和用户登录数据；
[0012]所述风险识别与预测模块用于基于用户操作数据进行特征衍生，得到目标特征信息，所述风险管控与决策模块用于基于目标特征信息判断用户操作数据的风险等级，对用户返回目标结果信息，所述目标结果信息为与风险等级相对应的处理结果信息；
[0013]所述决策模块通过系统化思考与分析决策对处理结果信息做出相对应的决策；
[0014]所述风险识别与预测模块基于
DBN
模型训练方法，通过大量注册样本数据进行逐层训练为整个网络赋予初始权值，通过训练其神经元间的权重，可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据，训练之后会形成一个稳定的神经网络，所述神经网络会自动更新学习，新的知识会覆盖原有知识或者错误知识，
[0015]优选地，所述神经网络结构包括可视层和隐层，在每一层中，通过数据向量推断隐层，再把该隐层当作下一层的数据向量，需要充分训练上一层的融合神经网络后才能训练当前层，直至最后一层
。
[0016]优选地，所述目标特征信息包括注册特征信息和登录特征信息
。
[0017]优选地，所述用户注册数据包括个人信息
、
身份证明和房产证明
。
[0018]一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控方法，包括一下步骤：
[0019]S1、
数据收集与预处理：
[0020]收集与用户注册登记相关的数据，对数据进行预处理；
[0021]S2、
特征工程：
[0022]对数据进行特征提取和转换，以便机器学习算法能够处理；
[0023]S3、
模型选择与训练：
[0024]根据具体的注册登记风险特征，选择适合的机器学习算法，使用标记好的数据集进行训练，调整模型参数以达到更好的性能；
[0025]S4、
风险识别与预测：
[0026]使用训练好的模型对新的注册登记数据进行风险识别和预测，根据模型的输出结果，可以判断该注册登记是否存在潜在风险；
[0027]S5、
风险管控与决策：
[0028]根据风险识别结果，采取相应的风险管控措施，通过机器学习算法的预测结果，辅助决策者做出更准确的决策；
[0029]S6、
持续优化与改进：
[0030]不断收集新的数据，优化算法模型，提高风险识别与管控的准确性和效率
。
[0031]优选地，所述
S1
中的数据进行预处理包括数据清洗
、
去除重复项和处理缺失值预处理
。
[0032]优选地，所述
S3
中机器学习算法包括决策树
、
随机森林和支持向量机
。
[0033]优选地，所述风险识别结果可进行等级划分，可分为1‑
10
个等级，1‑5为高风险，6‑7为中风险，8‑
10
为低风险
。
[0034]采用以上结构后，本专利技术具有如下优点：
[0035]1、
本专利技术基于机器学习的风险识别与管控算法在注册登记领域的应用技术方案，通过数据的收集
、
预处理
、
特征工程
、
模型训练等步骤，实现对注册登记风险的识别和预测，并根据预测结果进行风险管控和决策
。
不断优化和改进算法模型，可以提高风险管控的准确性和效率
。
[0036]2、
本专利技术应用于注册登记领域，通过分析注册登记数据，自动识别和管控潜在风险
。
算法利用训练数据集进行模型构建，结合特征提取和模式识别技术，能够准确识别疑似虚假注册
、
异动词风险和地址风险等，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统，其特征在于，包括数据采集模块
、
风险识别与预测模块和风险管控与决策模块；所述数据采集模块用于获取业务风险管控系统的用户注册数据和用户登录数据；所述风险识别与预测模块用于基于用户操作数据进行特征衍生，得到目标特征信息，所述风险管控与决策模块用于基于目标特征信息判断用户操作数据的风险等级，对用户返回目标结果信息，所述目标结果信息为与风险等级相对应的处理结果信息；所述决策模块通过系统化思考与分析决策对处理结果信息做出相对应的决策；所述风险识别与预测模块基于
DBN
模型训练方法，通过大量注册样本数据进行逐层训练为整个网络赋予初始权值，通过训练其神经元间的权重，可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据，训练之后会形成一个稳定的神经网络，所述神经网络会自动更新学习，新的知识会覆盖原有知识或者错误知识
。2.
根据权利要求1所述的注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统，其特征在于：所述神经网络结构包括可视层和隐层，在每一层中，通过数据向量推断隐层，再把该隐层当作下一层的数据向量，需要充分训练上一层的融合神经网络后才能训练当前层，直至最后一层
。3.
根据权利要求1所述的注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统，其特征在于：所述目标特征信息包括注册特征信息和登录特征信息
。4.
根据权利要求1所述的注册登记基于机器学习的风险识别与管控系统，其特征在于：所述用户注册数据包括个人信息
、
身份证明和房产证明
。5.
一种注册登记基于机器学习的风险识别与管控方法，其特征在于：包括一下步骤：

【专利技术属性】
技术研发人员：童远浩，周安顺，张汉宁，尹泽明，王冠生，何伦敦，兰芳，黄一妍，
申请(专利权)人：联通海南产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：