CN120297500A 基于流量行为分析的银行网络风控优化方法及系统 （江苏常熟农村商业银行股份有限公司）

司基于流量行为分析的银行网络风控优化方一种基于流量行为分析的银行网络风控优化方入至预设的深度学习模型中进行流量行为分类处理生成流量行为数据包对应的流量行为分类分类器进行风险分类处理生成流量行为数据包行网络风控优化指令集合并将银行网络风控优化指令集合分发至对应的银行网络风控执行节2获取银行网络流量行为数据包集合，所述银行网络流量行为对所述银行网络流量行为数据包集合进行流量行为特征提取处理，得将所述流量行为特征集合输入至预设的深度学习模型中进行流量行为基于所述流量行为分类结果调用对应的贝叶斯分类器进行风险根据所述风险分类结果生成银行网络风控优化指令集合，并将所对所述流量行为数据包中的用户访问行为序列进行时序切片调用预训练的流量行为特征编码器，对所述多个用户访对所述系统响应行为序列进行响应状态解析处理，提取所述系统响将所述上下文关联特征、所述响应延迟特征和所述响应异常特征进行特征融合处理，其中，所述流量行为特征编码器部署于银行网络的第一分根据所述备用风险概率值生成所述流量行为数据包对应的风险分3对每个用户访问行为片段进行行为标签标注处理，生成标注后的用户访问将所述标注后的用户访问行为片段集合输入至所述流量行为特征编码器的输入层进通过所述流量行为特征编码器的隐藏层对所述用户访问行为向量序列进行多尺度卷将所述局部关联特征和所述全局关联特征进行加权融合处理，生成对所述初始风控优化指令进行指令参数校验处理，当校验通过时生将所述待执行风控优化指令添加至所述银行网络风控优化指从所述初始风控优化指令中提取指令标识符和指令参数集合，所述指基于所述执行节点标识符从银行网络节点状态数据库中提取所述银行网络风控执行将所述指令标识符与所述银行网络风控执行节点的指令执行历史记录进行指令标识根据所述当前负载状态参数中的实时CPU利用率、内存占用率及网络带宽占用率分别当所述重复指令匹配结果为不存在相同指令标识符且所述负载状态超标标识符为未当前系统时间戳进行时间间隔计算以生成指4若所述指令重复间隔时长小于预设重复间隔阈值且所述历史执行结果参数为执行失将更新后的指令参数集合与所述指令标识符重新组合生成校验后风当所述深度学习模型输出的流量行为分类结果与所述贝叶斯分类器输出的风险分类根据所述冲突判定触发信号调用银行网络风控仲裁模块，对所述流基于所述仲裁风险分类结果更新所述银行网络风控优化指令集其中，所述银行网络风控仲裁模块部署于银行网络的第三分将所述流量行为特征集合分别输入至所述深度学习模型和所述贝叶斯对所述第一风险概率值和所述第二风险概率值进行加权融合处理所述对所述新增流量行为数据包集合进行特5对所述新增流量行为数据包集合中的用户访问行为序列进行随机掩码对所述掩码后的用户访问行为序列进行上下文重构处理，生成重构用户访问行为序将所述重构用户访问行为序列与原始用户访问行为序列进行混合6述缺陷严重制约了银行网络风险防控的精准性和实时和系统响应行为序列；对所述银行网络流量行为数据包集合进行流量行为特征提取处理，合分发至对应的银行网络风控执行节点以触发处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，7执行策略的完整反馈链条，显著提升银行网络防御体系对新型攻击行为的自适应防护能[0014]图2是本发明实施例示出的一种基于流量行为分析的银行网络风控优化方法的流[0016]图1为本发明实施例提供的银行网络风控优化系统10的结构示意图，包括处理器8括多个流量行为数据包，每个流量行为数据包包含用户访问行为序列和系统响应行为序[0019]在本实施例中，银行网络流量行为数据包集合是指从银行网络通信链路中捕获值以衡量行为多样性；计算操作时间间隔的滑动窗口方差以检测异常节奏；识别敏感操作序列显示在3秒内连续发起5次密码错误尝试，则提取的特征9频次操作簇LSTM层则用于捕获系统响应行为特征的时序依赖关系类别作为流量行为分类结果。[0029]S104：基于所述流量行为分类结果调用对应的贝叶斯分络风控优化指令集合分发至对应的银行网络风控执行节 独立片段的过程，旨在捕获短周期内的行为模式变化。用户访问行为序列由按时间戳排序跨境转账场景下的用户访问行为序列，时序切片处理将连续操作划分为“身份验证阶段”码器部署于银行网络的第一分析节点，所述贝叶斯分类器部署于银行网络的第二分析节的特征集合能够全面刻画交互过程中的风险信号。在一个具体实施例中，采用注意力机制对于正常时段的大额转账，则侧重上下文关联特征中的安全验证强度。示例性地，当融合征输出0.93的高风险概率。并将所述备用风险概率值同步至所述主用贝叶斯分类器的[0056]其中，备用风险概率值生成的风险分类结果附加置信度标记（如“备用模型输出”供下游系统差异化处理。同步机制通过消息队列将备用模型的计算结果与对应特征获相邻操作间的局部模式（如连续密码错误大尺度核（如7×1）捕捉跨片段的全局趋势局部特征可能捕捉“批量账户查询操作簇”，全局特征则识别“跨多账户的周期性资金归集”。[0073]在一个优选实施例中，S1053中的所述对所述初始风控优化指令进行指令参数校令执行历史记录中是否存在与所述指令标识符相同的已执占用率分别与预设负载阈值集合中的CPU阈值、内存阈值及带宽阈值进行负载状态比对处耗指令分发。执行时间戳与当前系统时间戳进行时间间隔计算以生成指令标节点队列。分析节点，确保在主模型与分类器失效时仍可提供冗余判定能力。二次分析处理采用多模型投票或概率融合策略，例如结合历史风险知识库与实时特征权重调整机制。在一个实施随机森林或梯度提升树）进行风险再评估。示例性地，当某数据包的上下文关联特征显示新后的银行网络风控优化指令集合分发至所述银行网络S2021：将所述流量行为特征集合分别输入至所述深度学习模型和所述贝叶斯分[0102]示例性地，预设仲裁阈值根据业务风险偏好分级设定，例如高仲裁风险阈值为S3031：对所述新增流量行为数据包集合中的用户访问行为序列进行随机掩码处[0115]S3033：将所述重构用户访问行为序列与原始用户访问行为序列进行混合采样处[0117]S3034：对所述混合训练样本集合进行标签对齐处理，生成所述增强训练样本集学习模型同步至所述预设的深度学习模型中进行流量[0122]模型重训练操作首先从日志关联的流量数据池中筛选新根据所述节点负载状态集合中的实时CPU利用率、内存占用率及网络带宽占用率基于所述任务分配优先级参数将所述银行网络风控优化指令集合中的指令动态率构建节点负载状态集合。数据采集频率设置为每秒一次，通过轻量级代理程序（如将所述仲裁后风控优化指令集合分发至对应的银行网络风控执行节点以覆盖原根据所述风险用户追踪请求从银行网络行为数据库中获取所述用户标识符对应指令集合重新分发至所述银行网络风控执行节点以[0130]在本实施例中，用户风险行为的多维度验证是提升分类结果准确性的重要手流量风险识别的动态优化：基于用户访问行为序列与系统响应行为序列的协同特征提取，[0133]从另一个角度来看待，本发明实施例将深度学习模型与[0