公开(公告)号：CN117972158A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410145795.9

申请日：2024-02-01

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张明扬 ,  郝秀全 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06F16/903 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书公开了一种信息匹配的方法、装置、存储介质以及电子设备，通过将目标信息对应的各子目标加密信息与待匹配信息对应的各子待匹配加密信息之间进行两两比对，从而得到各子目标加密信息与各子待匹配加密信息的比对结果。然后，根据比对结果确定出目标信息与待匹配信息之间相同部分的最长字符串长度，进而根据最长字符串长度，确定出目标信息与待匹配信息之间的编辑距离大小，从而确定出对应的信息匹配结果。通过本方法可以成功实现在保护信息隐私的前提下对各信息之间进行信息匹配，在针对有着严格隐私保护要求的信息进行相似匹配和查询时，可以有效防止隐私信息的具体内容的外漏，从而极大程度上保障了隐私信息所属用户或机构的信息安全。

公开(公告)号：CN117473543A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311139790.7

申请日：2023-09-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张明扬 ,  吴若凡 ,  郝秀全 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/32 ,  G06V40/16 ,  G06F21/60 ,  G06V10/74

Abstract: 本说明书实施例公开了一种人脸识别认证中的隐私保护方法，应用于服务器端，包括：响应于客户端的人脸识别认证请求，获取上传的待识别人脸随机向量和第一加密信息；其中，待识别人脸随机向量通过一次性的第一随机整数向量对待识别人脸特征变换后得到，第一加密信息利用预设的加密算法加密第一随机整数向量得到；检索预先存储的目标人脸随机向量和第二加密信息；其中，目标人脸随机向量通过一次性的第二随机整数向量对目标人脸特征变换后得到，第二加密信息对第二随机整数向量加密后得到；基于上述步骤中获得的数据，确定待识别人脸特征和目标人脸特征之间的相似度，再确定人脸识别认证结果。相应地，本发明公开了一种人脸识别认证系统。

公开(公告)号：CN117114392A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311007490.3

申请日：2023-08-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吴若凡 ,  张明扬 ,  肖凯 ,  许小龙 ,  郝秀全 ,  傅欣艺 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06Q10/0635 ,  G06F18/214 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书公开了一种风险识别模型训练方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：根据历史上各用户执行业务的业务数据，构建以各用户对应的用户信息为节点，各用户之间的业务关系为边的关系图，并作为训练样本。再将训练样本输入待训练的风险识别模型的隐私表示提取子网，以通过隐私表示提取子网提取训练样本的隐私特征。之后，将隐私特征发送给第二参与方。第一参与方根据接收到第二参与方返回的梯度，调整待训练的风险识别模型的隐私表示提取子网中各隐私表示层的参数，使得在联合训练风险识别模型时，第一参与方不会泄露用户的隐私数据，保护用户的隐私。

公开(公告)号：CN118194974A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410384323.9

申请日：2024-03-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 潘启颖 ,  吴若凡 ,  张明扬 ,  郝秀全 ,  刘腾飞 ,  张天翼

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/042

Abstract: 本说明书公开一种模型训练、业务风控方法、装置、存储介质及设备，在下游设备端，可以通过使每个下游设备将本地存储的图数据蒸馏到统一的基础图数据上，得到目标图数据，从而可以避免由于各个下游设备所使用的本地任务图数据之间的图异质性问题而导致联邦训练效果差的情况发生，以及，在中心服务器端，可以通过中心服务器根据每个下游设备返回的目标图数据与其他下游设备返回的目标图数据之间的相关性，将每个下游设备的模型参数与其他下游设备的模型参数进行聚合，以为每个下游设备确定一套个性化的目标模型参数，以使每个下游设备根据各自对应的目标模型参数对本地模型进行更新，进而可以提升联邦训练的训练效果。

公开(公告)号：CN118194928A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410384543.1

申请日：2024-03-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张明扬 ,  郝秀全 ,  吴若凡 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于隐私推理的神经网络模型确定方法和装置，确定隐私推理模型所需进行的隐私推理任务类型，根据隐私推理任务类型，确定密态数据集和明文态数据集，以及包含各候选子结构的搜索空间，通过神经网络架构搜索，在搜索空间中搜索用于构成隐私推理模型的各候选子结构，并确定由搜索到的各候选子结构构成的初始神经网络模型。根据明文态数据集，确定初始神经网络模型的准确度损失，并，根据密态数据集，确定初始神经网络模型进行隐私推理任务类型对应的任务时对应的运算开销损失，根据准确度损失和运算开销损失，对初始神经网络模型进行优化，直至初始神经网络模型满足预设条件时，将初始神经网络确定为隐私推理模型。

公开(公告)号：CN117093621A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311008506.2

申请日：2023-08-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张明扬 ,  郝秀全 ,  吴若凡 ,  刘腾飞 ,  张天翼 ,  王维强

IPC: G06F16/2457 ,  G06F21/62 ,  G06F16/2458

Abstract: 本说明书实施例披露一种保护数据隐私的向量检索方法及装置。该方法包括：第一方基于待检索的目标向量执行多次旋转操作，得到多个第一旋转向量，并对其中位于相同位置元素所组成的向量分别进行同态加密，得到第一密文集；第一方向第二方发送第一密文集和相似度阈值；第二方基于第一密文集、相似度阈值和第二编码集进行同态运算，得到检索结果密文，其中第二编码集是预先基于多个候选向量分别执行旋转操作，得到对应的多个第二旋转向量后，对其中位于相同位置元素所组成的向量分别进行同态加密中的编码处理而得到；第一方对接收到的检索结果密文进行同态解密，得到检索结果明文，其指示各个候选向量与目标向量之间的相似度是否大于相似度阈值。

公开(公告)号：CN116502736A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310358474.2

申请日：2023-04-03

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 郝秀全

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/214

Abstract: 本说明书公开一种确定联邦学习贡献度的方法、装置、介质及设备，利于保护隐私，本方法根据其他参与方发送的数据，与目标参与方自身各维度的数据确定各维度的目标数据集，进而针对每个维度，确定该维度的目标数据集的各子集，将该维度的数据分别加入各子集中，确定各子集的比对数据集，再将各子集及各子集的比对数据集分别输入联邦学习模型中，根据获得的各子集对应的第一结果及各子集的比对数据集合对应的第二结果之间的差异，确定目标参与方在该维度的数据贡献度，最后根据目标参与方在各维度的数据贡献度，确定其自身的目标贡献度。本方法通过确定目标参与方自身各维度的数据贡献度，确定其自身的目标贡献度，提高确定数据贡献度的准确性。