(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 202210938148.4 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 中国平安财产保险股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区益田路 5033号平安金融中心12、 13、 38、 39、 40 层 (72)发明人 王康任　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 姜妍 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 21/62(2013.01) G06F 16/27(2019.01) (54)发明名称 一种共享账号的风险评估方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种共享账号的风险评估方 法、 装置、 设备及存储介质， 属于大数据技术领 域。 本申请通过获取预设的风险管控指标集合， 利用风险管控指标集合对数据样本集进行样本 划分， 基于决策树算法计算样本子集的信息熵， 基于信息熵计算样本子集的信息增益， 基于信息 增益在样 本子集中确定树节点， 并基于树节点构 建决策树， 通过决策树对目标用户数据进行评 估， 得到共享账号风险评估结果。 此外， 本申请还 涉及区块链 技术， 目标用户数据可存储于区块链 中。 本申请通过决策树算法构建用于风险评估的 决策树， 通过决策树来实现共享账号风险评估， 根据共享账号风险评估对待评估用户的账号使 用权限进行管控， 以降低共享账号系统信息泄露 的风险。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115238813 A 2022.10.25 CN 115238813 A 1.一种共享账号的风险评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史用户数据， 并通过 所述历史用户数据构建数据样本集； 获取预设的风险管控指标集合， 并利用所述风险管控指标集合对所述数据样本集进行 样本划分， 得到样本 子集； 基于预设的决策树 算法计算所述样本 子集的信息熵； 基于计算得到的所述信息熵计算所述样本 子集的信息增益； 基于所述信息增益在所述样本子集中确定树节点， 并基于所述树节点构建决策树， 其 中， 所述树节点包括 根节点、 中间节点和叶节点； 接收账号风险评估指令， 获取待评估用户的目标用户数据， 并通过所述决策树对所述 目标用户数据进行评估， 得到待评估用户的共享账号 风险评估结果。 2.如权利要求1所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 所述获取预设的风险管 控指标集合， 并利用所述风险管控指标集合对所述数据样本集进行样本划分， 得到样本子 集， 具体包括： 获取所述风险管控指标集合， 其中， 所述风险管控指标集合包括风险管控指标类型和 风险管控指标属性； 基于所述风险管控指标类型对所述数据样本集进行样本类型划分， 得到第一样本子 集； 以及基于所述风险管控指标属性对所述数据样本集进行样本属性划分， 得到第 二样本 子集。 3.如权利要求2所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 根据以下公式计算所述 样本子集的信息熵： 式中， E(A)为样本子集的信息熵， 对数据样本集C进行样本类型划分得到m个第一样本 子集[C1,C2,...,Cm]， 对数据样本集C进行样本属性划分得到k个第二样本子集[D1,D2,..., Dk]， 其中， sij为样本子 集Dj中类别为Ci的数据样本数量， s为 数据样本 集C的数据样本总数， I (s1j,s2j,...,smj)为样本子集的信息总熵。 4.如权利要求3所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 在所述基于计算得到的 所述信息熵计算所述样本 子集的信息增益之前， 还 包括： 计算所述数据样本集的信息总熵； 基于以下公式计算所述数据样本集的信息总熵： 式中， I(s1,s2,...,sm)为数据样本集C的信息总熵， Si为样本子集Ci中的数据样本数量， Pi为任意一个数据样本属于样本 子集Ci的概率。 5.如权利要求4所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 基于以下公式计算所述 样本子集的信息增益： Gain(A)＝I(s1,s2,...,sm)‑E(A)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115238813 A 2式中， Gain(A)为样本子集的信息增 益， I(s1,s2,...,sm)为数据样本集C的信息总熵， E (A)为样本 子集的信息熵。 6.如权利要求1至5任意一项所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 所述基于 所述信息增益在所述样本 子集中确定树节点， 并基于所述 树节点构建决策树， 具体包括： 选取最大信息增益对应的样本 子集作为所述决策树的根节点； 基于所述信息增益遍历所有样本 子集， 以确定所述决策树的中间节点和叶节点； 基于所述 根节点、 所述中间节点和所述叶节点构建所述决策树。 7.如权利要求6所述的共享账号的风险评估方法， 其特征在于， 接收账号风险评估指 令， 获取待评估用户的目标用户数据， 并通过所述决策树对所述目标用户数据进 行评估， 得 到待评估用户的共享账号 风险评估结果， 具体包括： 接收账号 风险评估指令， 获取待评估用户的目标用户数据； 对所述目标用户数据进行 特征提取， 得到目标 数据特征； 将所述目标 数据特征导入所述决策树进行分类， 得到目标 数据分类结果； 基于所述目标数据分类结果对所述目标用户数据进行评估， 得到待评估用户的共享账 号风险评估结果。 8.一种共享账号的风险评估 装置， 其特 征在于， 包括： 样本构建模块， 用于获取历史用户数据， 并通过 所述历史用户数据构建数据样本集； 样本划分模块， 用于获取预设的风险管控指标集合， 并利用所述风险管控指标集合对 所述数据样本集进行样本划分， 得到样本 子集； 信息熵计算模块， 用于基于预设的决策树 算法计算所述样本 子集的信息熵； 增益计算模块， 用于基于计算得到的所述信息熵计算所述样本 子集的信息增益； 决策树构建模块， 用于基于所述信息增益在所述样本子集中确定树节点， 并基于所述 树节点构建决策树， 其中， 所述 树节点包括 根节点、 中间节点和叶节点； 风险评估模块， 用于接收账号风险评估指令， 获取待评估用户的目标用户数据， 并通过 所述决策树对所述目标用户数据进行评估， 得到待评估用户的共享账号 风险评估结果。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机可 读指令， 所述处理器执行所述计算机可读指 令时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的共享 账号的风险评估方法的步骤。 10.一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上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的共享 账号的风险评估方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115238813 A 3