【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种基于深度学习的反诈模型训练方法。
技术介绍
1、互联网金融、电子商务及移动支付技术的快速发展，欺诈行为的复杂性和多样性显著增加，对欺诈行为的实时识别与有效防范提出更高的要求。传统的反欺诈方法多依赖于基于规则的检测系统或简单的机器学习模型，在应对复杂多变的欺诈手段时力不从心，此外，数据不平衡问题、欺诈模式的动态演变及对模型解释性和安全性的需求，进一步增加反欺诈技术的挑战性。
2、近年来，深度学习技术在图像处理、自然语言处理和推荐系统等领域展现出的特征提取能力和建模优势，为反欺诈领域带来新的思路，而现有基于深度学习的反欺诈方法仍存在不足：
3、欺诈行为的数据通常极为稀缺，相对于海量的正常交易数据，欺诈样本占比低，导致训练数据不平衡，同时，标注欺诈数据成本高昂，难以大规模获取，限制模型的性能；
4、反欺诈场景中的数据来源复杂，包括交易记录、设备信息、地理位置及用户间的社交关系，现有方法无法充分融合多模态数据，难以有效捕捉不同模态间的关联信息，而降低对复杂欺诈模式的识别能力；
5、欺诈行为具有动态演化的特性，新型欺诈手段层出不穷，传统静态模型缺乏实时更新机制，难以快速适应新的欺诈模式，容易导致识别精度下降，影响实际应用效果；
6、现有深度学习模型通常是“黑盒模型”，对其预测结果的解释性较差，难以满足金融等高要求领域的合规性需求，同时，模型对对抗样本的鲁棒性不足，易被恶意攻击者利用漏洞进行欺骗，威胁反欺诈系统的可靠性。
7、因此，本领
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于深度学习的反诈模型训练方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的反诈模型训练方法，包括如下步骤：
3、步骤1、多模态数据预处理与构建，对原始数据进行异常值处理、缺失值填充和特征标准化，处理后的交易数据和地理信息通过特征提取模块表示，设备信息和社交关系图通过嵌入层和图神经网络嵌入；
4、步骤2、基于自监督学习的数据增强，通过设计行为预测任务和掩码填充任务对无标签数据进行预训练，以将生成的模型参数初始化主模型，生成合成样本扩展训练数据集；
5、步骤3、多层深度学习与图神经网络结合的模型架构设计，对交易数据、设备信息和社交关系图的特征采用卷积神经网络、嵌入层和图神经网络进行特征提取，以将各特征提取层的输出特征向量拼接为联合特征表示，且对全连接层进行降维；
6、步骤4、在线学习与动态模型更新，基于实时数据对模型进行增量训练和定期微调，以适应数据分布变化和新的欺诈模式；
7、步骤5、模型可解释性与安全性设计，通过shap l ey值方法量化输入特征对模型预测结果的贡献度，且通过对抗性训练增强模型的对抗鲁棒性。
8、优选的，所述步骤1中，对原始数据进行异常值处理使用3σ检测法，具体为：设特征fj的均值为μj和标准差为σj，对各数据点xij满足条件：
9、|xij-μj|>3σj时，将xij视为异常值且剔除，
10、其中，xij为特征fj在第i个样本中的值，μj为fj的均值，σj为fj的标准差。
11、优选的，所述步骤2中，行为预测任务的目标是通过预测交易数据序列中的下一步行为，实现自监督学习，其损失函数为：
12、
13、其中，xti+1表示第i+1个交易行为，为第i个交易行为，fθ为自监督模型，参数θ为模型参数，n为样本总数，￡mse为均方误差损失函数。
14、优选的，所述步骤2中，掩码填充任务通过随机掩盖输入特征矩阵中的部分特征，使得模型预测被掩盖的特征值，其损失函数为：
15、
16、其中，xj为被掩盖的特征，gθ(x)为模型对输入特征矩阵x的预测值，参数θ为模型参数，n为样本总数，￡mask为均方误差损失函数。
17、优选的，所述步骤3中，卷积神经网络用于提取交易数据的时间序列特征，通过滑动窗口对交易序列进行卷积操作，将各时间步的特征表示为：
18、
19、其中，为第i个时间步的特征表示，wc为卷积核权重，*表示卷积操作，bc为偏置，为第i个时间步的输入特征，relu为修正线性单元激活函数。
20、优选的，所述步骤3中，图神经网络对社交关系图进行特征提取，采用图采样与聚合算法生成节点的嵌入特征表示，计算公式为：
21、
22、其中，为节点v在第k层的嵌入表示，为节点v的邻居节点集，为邻居节点u的上一层嵌入表示，σ为激活函数，wk和bk为权重和偏置。
23、优选的，所述步骤3中，联合特征表示通过将交易数据特征向量、设备信息嵌入向量和社交网络嵌入特征向量进行拼接表示，具体为：
24、h＝concat(hcnn，hemb，hgnn)，
25、其中，hcnn为交易数据的卷积特征向量，hemb为设备信息的嵌入特征向量，hgnn为社交网络的图嵌入特征向量，h为拼接后的联合特征表示。
26、优选的，所述步骤4中，在线学习通过实时数据更新模型参数，采用梯度下降法对参数进行增量更新，更新公式为：
27、
28、其中，θt为当前模型参数，θt+1为更新后的模型参数，α为学习率，yt为真实标签，为模型预测值，为损失函数。
29、优选的，所述步骤5中，通过shap l ey值方法量化输入特征对模型预测结果的贡献度，shap l ey值的计算公式为：
30、
31、其中，φi表示特征i的贡献度，f(s)表示模型使用特征集合s的输出结果，s为特征集合，n为特征全集，f(s∪{i})表示在特征子集s加上特征i后的模型输出，|s|为特征子集s的元素数量，|n|为特征全集的元素数量，|s|！和(|n|-|s|-1)！表示特征子集s的排列数和剩余特征的排列数。
32、优选的，所述步骤5中，通过对抗性训练提升模型的对抗鲁棒性，生成对抗样本xadv，将其加入训练集，损失函数为：
33、∫adv＝∫(fθ(xadv),y)，
34、其中，xadv为对抗样本，y为对应标签，fθ为模型预测函数，参数θ为模型参数，∫为损失函数。
35、本专利技术提供一种基于深度学习的反诈模型训练方法。具备以下有益效果：
36、1、本专利技术通过设计行为预测任务和掩码填充任务，利用无标签数据实现特征的自动学习与增强，减少对标注数据的依赖，显著提高模型对欺诈行为的检测能力，同时，生成的模型参数用于初始化主模型，为模型提供良好的学习起点，丰富训练数据的多样性，使得模型能增强对欺诈模式的捕捉能力。
37、2、本专利技术通过将卷积神经网络、嵌入层和图神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤1中，对原始数据进行异常值处理使用3σ检测法，具体为：设特征fj的均值为μj和标准差为σj，对各数据点xij满足条件：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤2中，行为预测任务的目标是通过预测交易数据序列中的下一步行为，实现自监督学习，其损失函数为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤2中，掩码填充任务通过随机掩盖输入特征矩阵中的部分特征，使得模型预测被掩盖的特征值，其损失函数为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤3中，卷积神经网络用于提取交易数据的时间序列特征，通过滑动窗口对交易序列进行卷积操作，将各时间步的特征表示为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤3中，图神经网络对社交关系图进行特征提取
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤3中，联合特征表示通过将交易数据特征向量、设备信息嵌入向量和社交网络嵌入特征向量进行拼接表示，具体为：
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤4中，在线学习通过实时数据更新模型参数，采用梯度下降法对参数进行增量更新，更新公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤5中，通过Shapley值方法量化输入特征对模型预测结果的贡献度，Shapley值的计算公式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网负荷预测方法，其特征在于，所述步骤5中，通过对抗性训练提升模型的对抗鲁棒性，生成对抗样本Xadv，将其加入训练集，损失函数为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤1中，对原始数据进行异常值处理使用3σ检测法，具体为：设特征fj的均值为μj和标准差为σj，对各数据点xij满足条件：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤2中，行为预测任务的目标是通过预测交易数据序列中的下一步行为，实现自监督学习，其损失函数为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤2中，掩码填充任务通过随机掩盖输入特征矩阵中的部分特征，使得模型预测被掩盖的特征值，其损失函数为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的反诈模型训练方法，其特征在于，所述步骤3中，卷积神经网络用于提取交易数据的时间序列特征，通过滑动窗口对交易序列进行卷积操作，将各时间步的特征表示为：
6.根据权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘海侠，王冲，董文婷，段军伟，李福轩，
申请(专利权)人：北京华伟恒远信息系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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