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公开(公告)号：CN115221523B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211140635.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F16/958
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待检测的目标页面，并将所述目标页面包含的文本信息划分为多个子文本信息；基于每个所述子文本信息对应的文本特征向量、所述目标页面对应的图像特征向量、所述目标页面的布局信息，以及预先训练的类型确定模型，确定所述目标页面的页面类型，所述类型确定模型用于基于多模态数据确定页面的页面类型，所述目标页面的布局信息包括每个所述子文本信息在所述目标页面的第一位置信息，以及所述图像特征向量对应的图像在所述目标页面的第二位置信息；基于所述目标页面的页面类型，确定所述目标页面是否为存在风险的页面。
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公开(公告)号：CN113223101B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110589972.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T9/00 , G06F21/62 , G06V10/774
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备，其中方法包括：获取待进行隐私保护处理的原始图像，确定获取的原始图像的图像内容中是否包括人脸；若是，则通过预先训练的图像编码模型对原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，以防止个人信息泄露；其中，模型对抗图像与原始图像的视觉效果的差别程度小于第一阈值，且模型对抗图像与原始图像在指定人脸检测模型下的人脸检测结果的差别程度大于第二阈值。
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公开(公告)号：CN114491476A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210077886.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开的一方面涉及一种图像相似度匹配的方法，包括获取页面的截图，所述页面上包括对象序列和图片，所述对象序列包括多个对象，并且所述图片中至少包括与所述对象序列中的每个对象相对应的多个图标；在所述页面的截图上进行目标检测，以获得所述多个对象和所述多个图标；基于特征提取来确定所述多个对象和所述多个图标的特征向量；以及基于对所述特征向量之间的距离度量的比较，确定每个对象与图标的配对关系。本公开还涉及其他相关方面。
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公开(公告)号：CN113992429A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111580928.8
申请日：2021-12-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种事件的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取目标事件的事件处理请求，其中，该事件处理请求中包括目标事件的事件信息，如果该事件信息满足预设的第一条件，则从预设的知识库中获取目标事件对应的风险防控规则，并将该事件信息分别与获取的目标事件对应的风险防控规则进行匹配，得到与该事件信息相匹配的第一规则，然后，可以基于与该事件信息相匹配的第一规则，确定该事件信息对应的预测风险信息，将该事件信息对应的预测风险信息和该事件信息输入到目标事件对应的风险防控模型中，得到该事件信息对应的风险信息，最终，可以基于该事件信息对应的风险信息对目标事件进行处理。
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公开(公告)号：CN113987284A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111591081.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06Q40/04 , G06Q20/40 , G06Q50/00
Abstract: 本申请提出一种社区划分方法、装置、设备和存储介质。其中，所述方法可以包括，获取由待划分社区的用户节点构成的节点集合，以及采用至少一种预设社区划分方法对所述节点集合内的节点进行社区划分得到的初始社区集合。针对所述节点集合内的每两个节点，根据所述两个节点中各节点在所述初始社区集合中出现的次数，以及包含所述两个节点的社区数量，计算每两个节点之间的紧密度。所述紧密度指示所述两个节点属于一个社区的置信度。所述紧密度与所述社区数量正相关，与所述次数负相关。根据所述紧密度，对所述节点集合内的节点重新进行社区划分，得到社区划分最终结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113850300A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111024190.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练分类模型的方法和装置。根据该实施例的方法，首先获取训练样本以及对各训练样本标注的类别标签，所述训练样本包括噪声样本；然后利用所述训练样本训练分类模型；其中在训练所述分类模型的过程中采用改进的交叉熵损失函数，所述改进的交叉熵损失函数用以降低对所述噪声样本的学习权重。
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公开(公告)号：CN113807867A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111062580.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种测试处理方法、装置、设备及系统，其中方法包括：确定预先构建的多个虚拟欺诈情境中与待测用户相匹配的目标虚拟欺诈情境；根据获取的目标虚拟欺诈情境的情境构建数据，进行目标虚拟欺诈情境的展示处理；获取待测用户在目标虚拟欺诈情境中的操作行为所对应的行为数据；根据获取的行为数据生成待测用户的测试结果。
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公开(公告)号：CN113313404A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110662087.9
申请日：2021-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种生成对抗样本的方法和装置，其中方法包括，首先获取目标风险样本的原始样本特征以及风险检测模型。针对该目标风险样本，在预定特征空间中，确定预定数目T个基准方向；依次按照T个基准方向中的不同基准方向，以预设的第一步长，执行若干轮特征变换，直到得到第一变换特征，其中风险检测模型针对该第一变换特征的预测值落入非风险样本对应的预定区间。然后，针对该第一变换特征，沿最后一次特征变换方向的逆向，以依次增大的回退幅度执行若干次回退操作，直到得到第二变换特征，该风险检测模型针对第二变换特征的预测值达到前述预定区间的边界。于是，可以根据该第二变换特征，形成目标风险样本对应的对抗样本。
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公开(公告)号：CN113223101A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110589972.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备，其中方法包括：获取待进行隐私保护处理的原始图像，确定获取的原始图像的图像内容中是否包括人脸；若是，则通过预先训练的图像编码模型对原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，以防止个人信息泄露；其中，模型对抗图像与原始图像的视觉效果的差别程度小于第一阈值，且模型对抗图像与原始图像在指定人脸检测模型下的人脸检测结果的差别程度大于第二阈值。
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公开(公告)号：CN111738534B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010851731.2
申请日：2020-08-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种多任务预测模型的训练、事件类型的预测方法及装置，在训练方法中，获取初始样本集。对于任意的第一样本，在前i‑1棵决策树中，获取包括第一样本的各叶子节点各自的N个分数。基于各叶子节点各自的N个分数以及第一样本的N个标签值，确定若干梯度，并执行第一融合，得到第一样本的融合梯度。对于第i棵决策树的当前节点，获取分割到当前节点的样本集中各样本的融合梯度。基于当前样本集中各样本的融合梯度，从各样本特征以及当前样本集中各样本对应于各样本特征的特征值中，分别确定出当前节点的分裂特征和特征阈值。基于当前节点的分裂特征和特征阈值，对当前样本集进行分割，生成当前节点对应的子节点，直至到达叶子节点。
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