摘要
本发明公开了一种基于孤立森林的加密金融异常行为检测方法及系统,属于金融安全技术领域。该方法包括:获取支付终端的金融交易数据并提取特征向量;采用同态加密算法对特征向量进行加密,生成密文特征向量;基于孤立森林模型对密文特征向量进行密态推理,通过查找表和同态加密的MUX门计算金融交易数据中各样本的路径深度密文;整合路径深度密文并解密得到异常评分,根据评分结果判定金融交易数据是否异常。本发明实现了金融数据在加密状态下的高效异常检测,确保数据全流程隐私安全,同时通过优化密文计算逻辑显著提升检测效率。适用于在线支付风控、反欺诈等场景,具有高安全性、高实时性和强扩展性。