(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210993191.0 (22)申请日 2022.08.18 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 毛嘉晖　李俊江　鱼一帆　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王曦　张祥意 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) (54)发明名称 网银系统的入侵 检测方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种网银系统的入侵检测方 法及装置， 涉及人工智 能技术领域， 其中该方法 包括： 获取目标网银系统的多维待检测特征数 据； 根据预设的入侵检测模型和所述多维待检测 特征数据， 得到入侵检测结果， 所述预设的入侵 检测模型为预先训练得到的梯度提升决策树模 型； 输出所述入侵检测结果。 本申请能够提高入 侵检测的准确性， 进而能够提高网银系统的安全 性。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115378689 A 2022.11.22 CN 115378689 A 1.一种网银系统的入侵检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标网银系统的多维待检测特 征数据； 根据预设的入侵检测模型和所述多维待检测特征数据， 得到入侵检测结果， 所述预设 的入侵检测模型为预 先训练得到的梯度提升决策树模型； 输出所述入侵检测结果。 2.根据权利要求1所述的网银系统 的入侵检测方法， 其特征在于， 在所述根据 预设的入 侵检测模型和所述多维待检测特 征数据， 得到入侵检测结果之前， 还 包括： 获取批量多维样本特 征数据及其各自对应的实际入侵检测结果； 根据批量多维样本特征数据及其各自对应的实际入侵检测结果， 得到训练后的基于特 征融合的梯度提升决策树模型并确定为所述预设的入侵检测模型。 3.根据权利要求1所述的网银系统 的入侵检测方法， 其特征在于， 在所述根据批量多维 样本特征数据及其各自对应的实际入侵检测结果， 得到训练后的基于特征融合的梯度提升 决策树模型并确定为所述预设的入侵检测模型之前， 还 包括： 对每个多维样本特 征数据进行脱敏处 理和特征提取处 理。 4.根据权利要求1所述的网银系统 的入侵检测方法， 其特征在于， 在所述根据 预设的入 侵检测模型和所述多维待检测特 征数据， 得到入侵检测结果之后， 还 包括： 若所述入侵检测结果为网络入侵， 则 输出所述多维待检测特征数据对应的入侵报 警信 息。 5.根据权利要求1所述的网银系统 的入侵检测方法， 其特征在于， 所述根据预设的入侵 检测模型和所述多维待检测特 征数据， 得到入侵检测结果， 包括： 对所述多维待检测特 征数据进行 特征融合处 理， 得到待检测特 征数据； 将所述待检测特征数据输入预设的入侵检测模型， 将该预设的入侵检测模型的输出结 果确定为所述入侵检测结果。 6.一种网银系统的入侵检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标网银系统的多维待检测特 征数据； 检测模块， 用于根据预设的入侵检测模型和所述多维待检测特征数据， 得到入侵检测 结果， 所述预设的入侵检测模型为预 先训练得到的梯度提升决策树模型； 输出模块， 用于 输出所述入侵检测结果。 7.根据权利要求6所述的网银系统的入侵检测装置， 其特 征在于， 还 包括： 获取样本模块， 用于获取批量多维样本特 征数据及其各自对应的实际入侵检测结果； 训练模块， 用于根据批量多维样本特征数据及其各自对应的实 际入侵检测结果， 得到 训练后的基于特 征融合的梯度提升决策树模型并确定为所述预设的入侵检测模型。 8.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述 的网银系统的入侵检测方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一所述的网银系统的入侵检测方 法。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115378689 A 2算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 5任一项所述的网银系统的入侵检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115378689 A 3