【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息安全，具体而言，涉及一种操作异常检测方法、装置、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
1、在很多业务场景下，需要特定的业务人员对业务相关的操作界面进行业务操作，以开展相关的业务。但是，在实际应用场景中，可能存在异常操作的情形，例如，实际操作者并非规定的业务人员、前后操作并非同一个人等。
2、现有技术中，针对此类异常操作的检测判断通常是采用生物特征识别的方式，通过比对原始记录的用户的生物特征与当前操作者的生物特征，通过生物特征的一致性的检测判断来确定当前操作者是否与原始的特定的操作者一致，例如是否是账号所有者。常见的生物特征识别方法包括如活体识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别等。
3、但是现有技术中所采用的主动式的生物特征识别方式存在诸多缺陷。具体地，生物特征识别方式需要用户主动发起提供生物特征的动作，用户在进行识别时明确知道自己正在被验证。如此，用户极有可能回避检测或者是借助其他用户来替代进行检测。此外，在这种场景中可能会存在多次发起主动识别的情形，如此，会因为流程冗杂进而带来大量的时间成本，进而阻碍业务正常进行、降低业务执行效率，甚至导致客户放弃业务进而导致业务失败。此外，部分生物特征识别方式难以进行推广，例如，指纹、虹膜、声纹等不易广泛推广到所有设备，一则是由于有些设备可能不具有这些生物特征信息的采集功能，二则可能有些设备的采集能力无法满足对应生物特征识别标准。
技术实现思路
1、本专利技术的目的包括，例如，提供了一种操作异常检测方法、装
2、本专利技术的实施例可以这样实现：
3、第一方面，本专利技术提供一种操作异常检测方法，应用于电子设备，所述方法包括：
4、在检测阶段，获得待检测操作行为数据集，所述待检测操作行为数据集包括多个待检测操作行为数据以及所述电子设备的多个待检测传感器数据；
5、利用预先训练得到的编码器获得所述待检测操作行为数据集对应的待检测操作行为向量；
6、比对所述待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得。
7、在可选的实施方式中，所述方法还包括预先训练得到编码器的步骤，该步骤包括：
8、采集多个用户样本中各所述用户样本的多组行为数据样本集，各所述行为数据样本集包括多个行为数据样本以及所述电子设备的多个传感器数据样本；
9、利用所述多个用户样本的多组行为数据样本集对构建的编码器进行训练。
10、在可选的实施方式中，所述比对所述待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得的步骤，包括：
11、计算所述待检测操作行为向量与目标用户的参考操作行为向量之间的相似度；
12、基于所述相似度以及预先确定的相似度阈值，判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得。
13、在可选的实施方式中，所述方法还包括预先确定相似度阈值的步骤，包括：
14、利用训练得到的编码器获得各所述用户样本的各组行为数据样本集对应的行为数据向量；
15、计算同一用户样本的不同行为数据向量之间的第一相似度，并计算不同用户样本的对应行为数据向量之间的第二相似度；
16、获得所述第一相似度划定的第一范围以及第二相似度划分的第二范围；
17、基于所述第一范围和第二范围确定相似度阈值。
18、在可选的实施方式中，所述参考操作行为向量包括多组；
19、所述计算所述待检测操作行为向量与目标用户的参考操作行为向量之间的相似度的步骤，包括：
20、基于目标用户的多组参考操作行为向量计算得到均值向量；
21、采用向量余弦相似度计算方式计算所述待检测操作行为向量与所述均值向量之间的相似度。
22、在可选的实施方式中，所述获得待检测操作行为数据集的步骤，包括：
23、在监测到预设触发操作时开始执行待检测操作行为数据和待检测传感器数据的采集；
24、待监测到预设结束操作或采集时长超过预设时长时结束采集，并获得由多个待检测操作行为数据和待检测传感器数据构成的待检测操作行为数据集。
25、在可选的实施方式中，所述待检测操作行为数据包括对操作界面上的元素的触控数据、滑动数据；
26、所述待检测传感器数据包括所述电子设备的加速度计感应数据、陀螺仪感应数据、电子罗盘感应数据、方向传感器数据、压力传感器数据中的至少两种或以上；
27、所述待检测操作行为数据集中各所述待检测操作行为数据和各所述待检测传感器数据按照对应的时间戳的先后顺序依次排列。
28、第二方面，本专利技术提供一种操作异常检测装置，应用于电子设备，所述装置包括：
29、数据获得模块，用于在检测阶段，获得待检测操作行为数据集，所述待检测操作行为数据集包括多个待检测操作行为数据以及所述电子设备的多个待检测传感器数据；
30、向量获得模块，用于利用预先训练得到的编码器获得所述待检测操作行为数据集对应的待检测操作行为向量；
31、检测判断模块，用于比对所述待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得。
32、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括一个或多个存储介质和一个或多个与存储介质通信的处理器，一个或多个存储介质存储有处理器可执行的机器可执行指令，当电子设备运行时，处理器执行所述机器可执行指令，以执行前述实施方式中任意一项所述的方法。
33、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任意一项所述的方法。
34、本专利技术实施例的有益效果包括，例如：
35、本申请提供一种操作异常检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，在检测阶段获得待检测操作行为数据集，待检测操作行为数据集包括多个待检测操作行为数据以及电子设备的多个待检测传感器数据。利用预先训练得到的编码器获得待检测操作行为数据集对应的待检测操作行为向量。比对待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得。该方案，采用被动式的检测方式，可在无感知的情况下进行检测判断，不会影响正常业务的开展。并且操作行为数据和传感器数据容易获取，使得该方案可以应用于绝大多数终端设备中。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种操作异常检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括预先训练得到编码器的步骤，该步骤包括：
3.根据权利要求2所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述比对所述待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括预先确定相似度阈值的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述参考操作行为向量包括多组；
6.根据权利要求1所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述获得待检测操作行为数据集的步骤，包括：
7.根据权利要求1所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述待检测操作行为数据包括对操作界面上的元素的触控数据、滑动数据；
8.一种操作异常检测装置，其特征在于，应用于电子设备，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个存储介质和
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种操作异常检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括预先训练得到编码器的步骤，该步骤包括：
3.根据权利要求2所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述比对所述待检测操作行为向量和目标用户的参考操作行为向量，以判断所述待检测操作行为数据集是否为操作异常的情况下所获得的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括预先确定相似度阈值的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的操作异常检测方法，其特征在于，所述参考操作行为向量包括多组；
6.根据权利要求1所述的操作异常检测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪劲松，吕文勇，周智杰，吴枭，金秋，闫梦琪，
申请(专利权)人：成都新希望金融信息有限公司，
类型：发明
国别省市：
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