在当今数字化时代，信息安全的重要性不言而喻，其中用户密码的安全性更是防护体系的关键一环。当前电信行业等面向用户业务办理的实际场景中，存在通过试探客户密码，进而产生恶意私开业务带来的酬金损失和客户投诉带来的服务信任危机，对企业的信誉与稳定发展带来严峻挑战。

为有效防范针对用户密码的恶意攻击与探测行为，江苏移动自主研发一种基于先进机器学习算法的用户密码探测行为智能识别分析能力，其核心功能在于精准、实时地监测并判断用户的密码操作是否符合常规模式，进而揭示潜在的密码探测风险。通过采集大量用户密码历史操作数据，运用先进的机器学习算法构建用户密码操作基线，对用户正常密码行为的精确量化描述，反映用户在特定时间段内（如一周、一个月或更长）密码操作的频率、时段分布、设备来源、地理位置等因素的常态特征。基于用户密码操作基线，实现潜在密码探测行为的深度识别与精准解析，及时发现违规探测客户密码，进而违规业务办理的行为，解决审计管理人员面对大量数据记录，无法快速、精确识别违规操作，因而无法有效防控违规行为的问题。

密码探测行为智能识别分析能力已在江苏移动落地并广泛应用于审计工作中，为密码探测、密码泄露风险稽核等业务场景提供有力支撑。该能力的创新应用实现了从原有的识别效率低下、准确度受限，到如今能够迅速精准识别潜在风险，并具备自动实施阻断措施与即时触发整改的飞跃，显著提升整体数据安全保障水平，有效降低相关安全风险发生的可能性及潜在损失。