Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 201892371

   Библиографические данные
(21)201892371    (13) A1
(22)2018.11.19

 A ]   B ]   C ]   [ D ]   E ]   F ]   G ]   H ] 

Текущий раздел: G     


Документ опубликован 2020.05.29
Текущий бюллетень: 2020-05  
Все публикации: 201892371  

(51) G06F 9/455 (2006.01)
G06N 20/00(2006.01)
(43)A1 2020.05.29 Бюллетень № 05  тит.лист, описание 
(31)2018140416
(32)2018.11.15
(33)RU
(71)ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК) (RU)
(72)Балашов Александр Викторович, Давидов Дмитрий Георгиевич (RU)
(74)Герасин Б.В. (RU)
(54)СПОСОБ И СИСТЕМА ВЫЯВЛЕНИЯ ЭМУЛИРУЕМОЙ МОБИЛЬНОЙ ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
   Реферат  [ENG]
(57) Данное изобретение относится к области вычислительной техники, в частности к способам и системам выявления эмулируемой мобильной операционной системы с использованием методов машинного обучения, с целью предотвращения возможности запуска приложения или для ограничения функционала приложения в эмулируемой среде либо использование данного признака для увеличения итогового риска транзакций (в системах фрод-мониторинга), выполненных через мобильный банковский клиент. Технический результат - снижение финансового фрода за счет повышения качества анализа транзакций, выполненных в банковских приложениях, запущенных в эмулируемой операционной системе. Указанный результат достигается благодаря способу выявления эмулируемой мобильной операционной системы с использованием методов машинного обучения, в котором осуществляют сбор данных на мобильном приложении, которое установлено на мобильное устройство связи пользователя; направляют полученные на предыдущем шаге данные из мобильного устройства связи пользователя на сервер; осуществляют выделение полученных данных посредством синтаксического анализатора, содержащих собранные признаки, в соответствии с наименованием полей; направляют выделенные признаки в обученную статистическую модель данных, расположенную на сервере, содержащую группы признаков, которые включают группу статистических признаков, динамических признаков, пользовательских метрик, файловых метрик и модифицированных метрик; принимают решение посредством обученной статистической модели данных установить мобильное приложение на реальном устройстве или эмулируемой мобильной операционной системе.
Zoom in