公开(公告)号：CN111008709A

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN202010162831.4

申请日：2020-03-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 汲小溪 ,  赵闻飙 ,  王维强 ,  傅欣艺

IPC: G06N20/00 ,  G06Q10/06 ,  G06Q30/00

Abstract: 本说明书实施例公开了一种联邦学习、资料风险评估方法、装置及系统，在所述方法中，资料所有方作为联邦学习中的参与方，基于本地用户资料数据对目标模型进行训练，得到所述目标模型的梯度并反馈给联邦学习中的协调方，其中，所述目标模型用于评估用户资料存在的风险；协调方对至少两个资料所有方反馈的梯度进行整合，得到目标模型的更新梯度并发送至资料所有方；资料所有方基于所述更新梯度和本地用户资料数据，再次对目标模型进行训练，并向协调方反馈再次训练得到的梯度。

公开(公告)号：CN110991905A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911236044.3

申请日：2019-12-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 傅欣艺 ,  张天翼

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例提供风险模型训练方法以及装置，其中所述风险模型训练方法包括：接收服务端下发风险标签库；根据所述风险标签库，对用户历史行为数据进行打标生成训练样本；通过所述训练样本对所述服务端下发的训练风险模型进行模型训练，获得所述训练风险模型的模型更新参数；将所述模型更新参数上传至所述服务端；接收所述服务端根据所述模型更新参数进行聚合确定的聚合风险模型。