公开(公告)号：CN114638015A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210296931.5

申请日：2022-03-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李丰廷 ,  邹钢 ,  姚兴 ,  史艳华 ,  刘焱 ,  郭飞 ,  刘威歆 ,  刘玉华 ,  张梦梦 ,  罗赛男

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/903 ,  G06F16/242

Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取针对目标业务的待检测的目标数据，以及与所述目标业务的脱敏需求对应的目标模式串，所述目标模式串包括表征预设匹配范围的模式字符；对所述目标数据中待匹配字符是否处于所述目标模式串中的模式字符对应的预设匹配范围进行匹配检测，以确定跳转距离，并根据所述跳转距离进行跳转后继续进行匹配检测，直到到达所述目标数据的匹配终止位置，得到针对所述目标数据的检测结果；基于所述检测结果，对所述目标数据进行脱敏处理，以使处理后的目标数据满足所述目标业务的脱敏需求。

公开(公告)号：CN114254112A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111572987.0

申请日：2021-12-21

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李丰廷 ,  刘焱 ,  姚兴 ,  邹钢 ,  郭飞 ,  张安蒙 ,  史艳华 ,  刘威歆 ,  刘玉华 ,  张梦梦 ,  罗赛男

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/332

Abstract: 公开了一种用于训练敏感信息预分类模型的方法，包括：构建高频词词袋，所述高频词词袋中包括敏感文本集中出现频率最高的指定数量n个词；基于所述高频词词袋，构建训练集；以及使用所述训练集来训练所述敏感信息预分类模型。本申请还涉及用于执行敏感信息预分类的方法和系统，以及相关联的装置和介质。本申请的方案能够对数据中的敏感信息进行准确地预分类，从而有利于选择更适用的敏感信息识别算法或脱敏算法。

公开(公告)号：CN113988313A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111289272.4

申请日：2021-11-02

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 姚兴 ,  刘焱 ,  刘威歆 ,  张安蒙 ,  郭飞 ,  邹钢 ,  李丰廷

IPC: G06N20/00 ,  G06K9/62 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本说明书实施例提出了一种用户数据的删除方法、装置和电子设备，其中，上述用户数据的删除方法中，服务器获取删除用户数据的请求之后，在第一训练数据中查找上述请求中携带的用户标识所对应的用户数据，如果查找到上述用户标识对应的用户数据，则从上述第一训练数据中删除查找到的用户数据，并利用删除上述用户数据之后的第二训练数据，重新训练机器学习模型，从而可以实现从训练数据和生成的机器学习模型中删除指定用户的数据，满足合规要求，还可以重新训练并发布新的机器学习模型。

公开(公告)号：CN113220801A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110538741.5

申请日：2021-05-17

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘焱 ,  姚兴

IPC: G06F16/28 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书实施例提供一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对结构化数据库内存储的一个或多个表执行采样操作，以便获取所述表对应的字段集合；获取所述字段集合内各字段对应的字段信息，利用预先配置的打分规则或打分模型对所述字段信息执行打分操作，得到所述字段对应的打分结果；其中，所述打分结果能够模糊表征所述字段的类别；根据所述字段对应的打分结果对预定的深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型；利用所述训练后的深度学习模型，对未知类别的结构化数据的字段进行预测，根据预测结果确定所述结构化数据对应的类别。

公开(公告)号：CN113220801B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202110538741.5

申请日：2021-05-17

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘焱 ,  姚兴

IPC: G06F16/28 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书实施例提供一种结构化数据分类方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对结构化数据库内存储的一个或多个表执行采样操作，以便获取所述表对应的字段集合；获取所述字段集合内各字段对应的字段信息，利用预先配置的打分规则或打分模型对所述字段信息执行打分操作，得到所述字段对应的打分结果；其中，所述打分结果能够模糊表征所述字段的类别；根据所述字段对应的打分结果对预定的深度学习模型进行训练，得到训练后的深度学习模型；利用所述训练后的深度学习模型，对未知类别的结构化数据的字段进行预测，根据预测结果确定所述结构化数据对应的类别。

公开(公告)号：CN113988313B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202111289272.4

申请日：2021-11-02

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 姚兴 ,  刘焱 ,  刘威歆 ,  张安蒙 ,  郭飞 ,  邹钢 ,  李丰廷

IPC: G06N20/00 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本说明书实施例提出了一种用户数据的删除方法、装置和电子设备，其中，上述用户数据的删除方法中，服务器获取删除用户数据的请求之后，在第一训练数据中查找上述请求中携带的用户标识所对应的用户数据，如果查找到上述用户标识对应的用户数据，则从上述第一训练数据中删除查找到的用户数据，并利用删除上述用户数据之后的第二训练数据，重新训练机器学习模型，从而可以实现从训练数据和生成的机器学习模型中删除指定用户的数据，满足合规要求，还可以重新训练并发布新的机器学习模型。