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申请/专利权人：无锡锡商银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种互联网信贷综合管理系统，具体涉及互联网信贷管理技术领域，通过获取终端身份认证设备的运行状态信息、区域网络环境信息和身份认证波动信息，从多个因素角度评估潜在的入侵隐患，将评估结果与入侵隐患阈值进行比较，将入侵隐患进行分类，快速、准确地确定是否存在入侵者伴随借款人进入借贷平台的风险，当检测到入侵隐患时，获取借款人在借贷平台上的操作行为信息和被入侵响应信息，构建行为分析异常模型进一步提高识别的准确性，并将生成的行为分析异常指数与异常预警阈值，生成不同的预警信号，及时提醒平台管理者可能存在的安全风险，增强借款人对借贷平台的信任感，提升用户的满意度和忠诚度。

主权项：1.一种互联网信贷综合管理系统，其特征在于：包括入侵隐患检测模块、入侵隐患分类模块、行为分析模块、异常预警模块；入侵隐患检测模块，用于在借款人进行身份认证时，获取终端身份认证设备的运行状态信息、区域网络环境信息和身份认证波动信息，并根据终端身份认证设备的运行状态信息、区域网络环境信息和身份认证波动信息对入侵隐患进行评估；入侵隐患分类模块，用于将评估结果与入侵隐患阈值进行比较，对入侵者是否会伴随借款人入侵到借贷平台的入侵隐患进行分类；行为分析模块，当存在入侵隐患时，获取借款人在借贷平台的操作行为信息和被入侵响应信息，并根据借款人在借贷平台的操作行为信息和被入侵响应信息，构建行为分析异常模型，生成行为分析异常指数；异常预警模块，用于将行为分析异常指数与异常预警阈值进行比较，生成不同类别的预警信号，并根据不同类别的预警信号采取不同的防控措施；行为分析模块中，借款人在借贷平台的操作行为信息包括多维人群行为偏差系数，被入侵响应信息包括入侵检测响应占比系数；将多维人群行为偏差系数、入侵检测响应占比系数分别标记为DW、RZ；多维人群行为偏差系数的获取逻辑如下：获取当前借款人在借贷平台的多组历史行为操作数据，同时获取其他借款人在相同时间段内的历史行为操作数据，包括但不限于平台平均停留时长、交易次数、交易金额、交易类型、个人资料变更次数；使用相似度匹配算法，匹配出相似借款人，具体如下：为方便区分将当前借款人标记为A借款人，将匹配的其他借款人标记为B借款人，同时，将历史行为操作数据作为相似信息，标记为一个信息集合，如A＝[A1，A2，A3，A4，A5]，B＝[B1，B2，B3，B4，B5]；且集合的中每个元素代表着借款人的不同相似信息；步骤一，将借款人的相似信息集合表示为一个向量，集合中的每个元素代表了其中向量的每个维度，同时将集合中相似信息通过归一化处理，得到借款人的相似信息集合，将其标记为A＝[A1，A2，A3，A4，A5]，B＝[B1，B2，B3，B4，B5]；步骤二，计算每个向量的范数，即向量的模，将两个向量的范数分别标记为||A||和||B||，向量的范数计算公式为和步骤三，计算两个向量的内积，即将向量A的每个对应维度的数值与向量B的对应维度的数值相乘，然后将所有乘积相加，内积的计算公式为A·B＝A1*B1+A2*B2+A3*B3+A4*B4+A5*B5；步骤四，计算余弦相似度：将上述得到的向量范数和向量内积使用余弦相似度计算公式计算两个向量的相似系数，表达式为SZ＝A·B||A||*||B|，式中，SZ为借款人相似系数；当借款人相似系数SZ处于[0.9,1]范围内时，则将匹配的B类借款人加入到相似借款人集合内；获取借款人在当前时间段内在借贷平台的行为操作数据，同时监测当前时间段内借贷平台上是否存在相似借款人，若存在相似借款人，则获取相似借款人的行为操作数据；计算多维人群行为偏差系数式中，Xv表示借款人在当前时间段内在借贷平台的第v维行为操作数据，Yuv表示历史行为操作数据第u组的第v维行为操作数据，u＝1、2、3、4、……、r，r为正整数，Mqv表示第q个相似借款人的第v维行为操作数据；入侵检测响应占比系数的计算表达式如下式中rq表示借款人被攻击者入侵时未能够在[t1，t2]时间内被检测到的次数，pj表示借款人被攻击者入侵时能够在[t1，t2]时间内被检测到的次数；将多维人群行为偏差系数、入侵检测响应占比系数进行归一化处理，根据归一化后的多维人群行为偏差系数、入侵检测响应占比系数构建行为分析异常模型，生成行为分析异常指数XWF，其依据的公式如下式中b1、b2分别表示多维人群行为偏差系数、入侵检测响应占比系数的预设比例系数，b1、b2均大于0。

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