一种基于客户群的交易安全监测与管理系统的制作方法

本发明涉及一种基于客户群的交易安全监测与管理系统。

背景技术：

1、在现有的交易安全监测与管理系统中，传统的方法主要依赖于人工审核和简单的规则匹配来识别异常交易行为。这些方法往往效率低下，且容易受到人为因素的影响，难以有效识别复杂的欺诈行为。

2、这些问题导致了现有的系统中，资源分配和动态调整能力不足，它们在处理海量数据时效率低下；另外，这些系统中缺乏个性化的用户安全建议和智能提醒功能，使得用户在面临潜在风险时无法及时得到有效的预警和指导。

3、因此，需要一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，解决处理海量数据时效率低下和缺乏个性化的用户安全建议和智能提醒功能的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决以上现有技术的不足，提供一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，通过各个模块的配合更高效的处理数据并给用户更好的交易体验，以下为具体的方案：

2、一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，包括机器学习模块、集成模块、管理模块、云资源利用模块、功能优化模块和身份验证模块，所述机器学习模块用于识别并标记异常交易行为模型；所述集成模块包括数据采集模块和数据分析模块；管理模块包括交易安全监测模块、风险预警模块和应急响应模块；所述云资源利用模块用于通过云计算技术实现对数据的动态资源调整和弹性扩展；功能优化模块，用于将提示信息通过终端发送至用户；身份验证模块，用于采用生物识别装置对用户进行身份验证；还包括以下步骤：s1：机器学习模块识别并标记异常交易行为模型；s2：通过身份验证模块识别用户身份，识别完成后，数据采集模块开始采集数据，数据分析模块对采集的数据进行分析，若数据异常，限制所述数据来源的用户的交易并通过所述功能优化模块将提示信息发送至用户；s3：交易安全监测模块接受数据采集模块的数据并进行归一化，归一化后的数据经过数据分析模块再次的分析后，将分析后的数据发送至云资源利用模块；s4：云资源利用模块对数据进行动态资源调整和弹性扩展，并将处理后的数据保存至风险预警模块和应急响应模块的数据库中。

3、更进一步地，所述机器学习模块进一步包括：包括交易特征分析子模块、历史数据分析子模块和异常交易处理子模块；其中，交易特征分析子模块，用于自动提取交易金额、交易频率、交易时间等特征并进行实时监控；历史数据分析子模块，通过大数据技术对历史交易数据进行分析，构建正常交易行为模型；异常交易处理子模块，用于自动识别并标记与正常模型偏差较大的交易行为为异常。

4、更进一步地，所述集成模块进一步包括：数据采集模块，负责收集交易数据并通过标准化接口传递给其他模块；数据分析模块，对采集到的数据进行分析，包括但不限于行为分析和风险分析；风险预警模块，根据数据分析结果对潜在风险进行预警；应急响应模块，在检测到异常交易时及时采取限制交易或通知用户的应急措施。

5、更进一步地，所述管理模块进一步包括：用户行为分析模块，用于分析用户交易行为为用户提供个性化的安全建议；所述风险预警模块还用于根据实时数据分析对潜在风险进行预警；所述应急响应模块还用于在检测到异常交易时进行应急响应操作，所述应急响应操作包括发送预警信息。

6、更进一步地，所述动态资源调整包括根据交易量的变化自动增减服务器实例；所述弹性扩展包括在业务高峰期快速扩展计算资源以满足业务需求。

7、更进一步地，所述功能优化模块进一步包括：个性化定制模块，根据用户需求定制监测和管理功能；智能提醒模块，根据自动识别的潜在风险，通过短信、邮件等方式将提醒发送至用户。

8、更进一步地，所述身份验证模块还用于利用区块链技术存储交易记录；通过生物识别技术进行检测身份，所述生物识别技术包括指纹识别或面部识别中的一种。

9、有益效果：机器学习模块能够有效识别并标记异常交易行为模型，从而大大提高了交易监测的准确性；相较于传统的人工审核方式，监测系统能够实时地对大量交易数据进行快速处理，不仅减轻了人工负担，也极大地降低了漏检和误检的风险；集成模块中的数据采集模块和数据分析模块的配合使用，使得系统能够实时采集并分析用户交易数据，对异常数据迅速做出响应。这种实时性和高效性是现有技术难以比拟的，能够有效提高交易安全性，减少因交易欺诈等造成的损失；云资源利用模块的应用，实现了对数据的动态资源调整和弹性扩展，确保了系统在高并发情况下依然能够稳定运行，不会因为资源不足而影响交易安全监测的效率；功能优化模块能够将异常交易提示信息通过终端迅速发送至用户，使用户能够在第一时间了解交易状态，及时采取措施，提升安全性；身份验证模块采用生物识别装置对用户进行身份验证，极大地提高了身份认证的准确性和安全性，有效地防止了身份被盗用的情况；

10、本发明不仅解决了现有技术中交易安全监测效率低、安全性不足等问题，而且更有益于提升用户体验、保障交易安全。

技术特征：

1.一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，包括机器学习模块、集成模块、管理模块、云资源利用模块、功能优化模块和身份验证模块，所述机器学习模块用于识别并标记异常交易行为模型；所述集成模块包括数据采集模块和数据分析模块；管理模块包括交易安全监测模块、风险预警模块和应急响应模块；所述云资源利用模块用于通过云计算技术实现对数据的动态资源调整和弹性扩展；功能优化模块，用于将提示信息通过终端发送至用户；身份验证模块，用于采用生物识别装置对用户进行身份验证；还包括以下步骤：s1：机器学习模块识别并标记异常交易行为模型；s2：通过身份验证模块识别用户身份，识别完成后，数据采集模块开始采集数据，数据分析模块对采集的数据进行分析，若数据异常，限制所述数据来源的用户的交易并通过所述功能优化模块将提示信息发送至用户；s3：交易安全监测模块接受数据采集模块的数据并进行归一化，归一化后的数据经过数据分析模块再次的分析后，将分析后的数据发送至云资源利用模块；s4：云资源利用模块对数据进行动态资源调整和弹性扩展，并将处理后的数据保存至风险预警模块和应急响应模块的数据库中。

2.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于,述机器学习模块进一步包括：包括交易特征分析子模块、历史数据分析子模块和异常交易处理子模块；其中，交易特征分析子模块，用于自动提取交易金额、交易频率、交易时间等特征并进行实时监控；历史数据分析子模块，通过大数据技术对历史交易数据进行分析，构建正常交易行为模型；异常交易处理子模块，用于自动识别并标记与正常模型偏差较大的交易行为为异常。

3.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，所述集成模块进一步包括：数据采集模块，负责收集交易数据并通过标准化接口传递给其他模块；数据分析模块，对采集到的数据进行分析，包括但不限于行为分析和风险分析；风险预警模块，根据数据分析结果对潜在风险进行预警；应急响应模块，在检测到异常交易时及时采取限制交易或通知用户的应急措施。

4.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，所述管理模块进一步包括：用户行为分析模块，用于分析用户交易行为为用户提供个性化的安全建议；所述风险预警模块还用于根据实时数据分析对潜在风险进行预警；所述应急响应模块还用于在检测到异常交易时进行应急响应操作，所述应急响应操作包括发送预警信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，所述动态资源调整包括根据交易量的变化自动增减服务器实例；所述弹性扩展包括在业务高峰期快速扩展计算资源以满足业务需求。

6.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，所述功能优化模块进一步包括：个性化定制模块，根据用户需求定制监测和管理功能；智能提醒模块，根据自动识别的潜在风险，通过短信、邮件等方式将提醒发送至用户。

7.根据权利要求1所述的一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，其特征在于，所述身份验证模块还用于利用区块链技术存储交易记录；通过生物识别技术进行检测身份，所述生物识别技术包括指纹识别或面部识别中的一种。

技术总结本发明涉及一种基于客户群的交易安全监测与管理系统，包括机器学习模块、集成模块、管理模块、云资源利用模块、功能优化模块和身份验证模块。该系统通过机器学习模块识别并标记异常交易行为模型，集成模块采集并分析数据，管理模块进行交易安全监测、风险预警和应急响应。云资源利用模块实现数据动态资源调整和弹性扩展，功能优化模块将提示信息发送至用户，身份验证模块采用生物识别技术。本系统有效解决海量数据处理效率低下及个性化用户安全建议与智能提醒功能不足的问题。技术研发人员：郭仁好,饶明俊受保护的技术使用者：南京淘赏网络科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4