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公开(公告)号：CN113157938B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110320889.1
申请日：2021-03-25
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保护隐私数据的多个知识图谱联合处理的方法、装置和系统，方法包括：多个服务提供方中的任一服务提供方针对本方具有的知识图谱，从所述各实体中选择任意一个实体作为目标实体，通过邻域采样的方式，采样所述目标实体的K度邻居，得到所述目标实体对应的目标子图；将所述目标子图发送到所述目标实体对应的终端设备，以使所述终端设备对从所述多个服务提供方分别接收的多个目标子图进行融合，得到所述多个知识图谱链接后的所述目标实体对应的完整子图。能够提供更强的分析能力，并且保护隐私数据。
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公开(公告)号：CN114491448A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210078449.4
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自动化对抗训练方法，包括获取原始训练数据集和经使用所述原始训练数据集训练的模型，所述原始训练数据集包括输入数据及其标签；对所述输入数据自动进行预定步数的扰动，包括对于所述预定步数中的每一步：在预定义的攻击超参数搜索空间中自动搜索对这一步的扰动最优的超参数值；基于所述最优的超参数值自动确定所述这一步的扰动；以及通过纳入所述这一步的扰动来更新所述输入数据；以及使用包括经所述预定步数的扰动之后的经更新输入数据及其标签的对抗训练数据集来进一步优化所述模型以对抗所述扰动。本公开还涉及其他相关方面。
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公开(公告)号：CN114092949A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111396483.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供一种类别预测模型的训练、界面元素类别的识别方法及装置，在训练方法中，获取样本图像，该样本图像包含若干界面元素。获取各界面元素中包含的各文本内容。将样本图像以及各文本内容，输入类别预测模型进行预测处理。该预测处理包括：利用特征提取器从样本图像中提取图像特征。利用第一编码器基于各文本内容中各词的词向量，确定各文本内容的特征向量。利用第二编码器基于图像特征和各文本内容的特征向量，确定各界面元素的综合特征表示。利用分类器基于各综合特征表示，确定各界面元素的第一类别预测结果。至少根据各第一类别预测结果和各类别标签，训练类别预测模型。
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公开(公告)号：CN114036511A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111415226.4
申请日：2021-11-25
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在终端上检测脚本作弊的方法和装置，终端上部署有目标应用，该方法包括：获取针对目标应用进行目标操作的若干操作属性信息；利用预设加密算法，对若干操作属性信息进行加密，得到对应的若干属性密文,预设加密算法针对相同明文输出相同密文；基于若干属性密文，确定目标特征，目标特征用于表征目标操作的模式特点；根据目标特征，确定目标操作是否包括通过作弊脚本生成的操作。
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公开(公告)号：CN113850418A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111024302.9
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时间序列中异常数据的检测方法和装置。根据实施例的方法，首先获取待检测时间段内的时间序列，然后确定与该时间序列具有相关性的关联时间序列。然后获取当前时间序列的历史数据，进一步根据该时间序列以及该时间序列的历史数据和关联时间序列得到时间序列的预测值。最后根据该时间序列的预测值和实际值对时间序列中的指标数据是否存在异常进行检测。如此充分考虑了与该当前时间序列相关联的关联时间序列和历史数据，能够提高当前时间序列的预测值的准确度，从而使异常数据的检测具有更高的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113849065A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111093227.1
申请日：2021-09-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种利用健身动作触发客户端操作指令的方法及装置，通过获取用户的运动姿态数据，并识别运动姿态数据对应的健身动作，根据预设的操作指令与健身动作之间的对应关系，确定健身动作对应的操作指令，并执行相应的操作指令。本说明书实施例利用健身动作来触发操作指令，增加了用户和客户端的交互方式，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN113780404A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111044554.8
申请日：2020-01-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种资源数据的处理方法及装置，用以解决现有技术中数据聚类效率低以及风险管理效率低的问题。所述方法包括：基于多个资源数据的原始分割位置，确定所述多个资源数据对应的至少一个资源分割值。利用各所述资源分割值对所述多个资源数据进行聚类处理，得到多个资源聚类组。根据预设的资源评估指标，从所述多个资源聚类组中确定所述资源评估指标对应的目标资源聚类组。所述资源评估指标包含对所述资源数据进行风险评估所使用的风险评估参数。根据所述目标资源聚类组对应的目标资源分割值，确定所述资源数据对应的资源评估阈值。所述资源评估阈值用于对所述资源数据进行风险评估。
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公开(公告)号：CN113657350A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111063132.5
申请日：2021-05-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种人脸图像处理方法及装置。所述方法包括：获取多个第一样本人脸图像对，各第一样本人脸图像对中分别包括具有隐私信息的第一样本原始人脸图像、以及对应的具有干扰信息的第一样本目标人脸图像。然后根据各第一样本人脸图像对分别对应的图像匹配信息，确定待训练的图像编码模型对应的损失函数。进而将第一样本原始人脸图像作为输入数据、将第一样本目标人脸图像作为输出数据，并基于损失函数进行模型训练，得到图像编码模型，并利用图像编码模型对人脸图像进行隐私保护处理。
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公开(公告)号：CN113516556A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110523902.3
申请日：2021-05-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种用于基于多维时间序列数据进行预测的方法，包括：监测多维时间序列数据流以获取当前观察点，当前观察点包括多维特征数据；基于当前观察点，应用经训练的神经过程模型进行预测，神经过程模型是使用多个先前观察点训练的，每个先前观察点包括多维特征数据和相应的标签数据，其中神经过程模型包括编码器和解码器，编码器包括互关注模块，互关注模块基于当前观察点的多维特征数据与一个或多个先前观察点的多维特征数据之间的关联向多个先前观察点分配权重，以用于最终生成当前观察点的目标预测。本申请还涉及其它方法、系统、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够更准确地基于多维时间序列数据执行预测。
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公开(公告)号：CN113486839A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110822280.4
申请日：2021-07-20
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加密模型训练方法及装置、图像加密方法及装置和加密人脸图像识别方法及装置，该加密模型训练方法包括：利用待训练的加密模型对原始人脸图像加密，得到加密人脸图像；将加密人脸图像输入待训练的第一人脸识别模型，得到第一人脸预测结果；利用第一人脸预测结果及原始人脸图像对应的人脸标注结果，确定第一预测损失；分别将原始人脸图像及加密人脸图像输入经训练的第二人脸识别模型，得到各自对应的第一输出结果及第二输出结果；基于第一输出结果及第二输出结果，确定第二预测损失；基于与第一预测损失和第二预测损失正相关，确定总预测损失；以最小化总预测损失为目标，训练加密模型以及第一人脸识别模型。
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