基于数据血缘的用户操作风险动态监控方法、设备及介质

本申请涉及一种基于数据血缘的用户操作风险动态监控方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：实时获取所有用户的操作行为，并将每个用户的一段连续的操作行为提取为一组具有语义关联性的行为片段；每个用户连续若干行为片段与预设的行为模板相匹配，以降维得到多个中间行为块；按照时间先后顺序，从所述多个中间行为块中遍历地抽取预定数量的中间行为块，分别组合生成行为片段序列；将所述行为片段序列分别输入至预训练神经网络模型中，以获得与每一行为片段序列对应的风险分类结果或风险概率分布结果。本申请具有能够对每一操作行为进行结构化表达，又能通过组合策略重构潜在行为链，并借助深度模型识别隐藏在数据噪声中的高风险行为路径的优点。