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公开(公告)号：CN111738440A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010757517.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种基于领域自适应与联邦学习的模型训练方法及系统。一方面，采用联邦学习架构，使得源业务方与目标业务方可以在不彼此交互数据隐私的情况下联合训练模型，保护了双方的数据隐私。另一方面，针对目标业务领域的样本集缺乏准确标签的情况，利用源业务领域的样本集的特征与标签之间的映射关系进行迁移学习，本质上是将源业务领域下训练的模型适应到目标业务领域下。
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公开(公告)号：CN111523651A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010631978.3
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书的实施例提供了用于评估神经网络的方法、装置、计算设备和机器可读存储介质。该方法可以包括：生成针对神经网络的原始样本的多个对抗样本，其中：每个对抗样本是基于距离因素和类别差异因素来生成的，距离因素用于表示该对抗样本与原始样本之间的距离，类别差异因素用于表示神经网络对该对抗样本的预测类别与对抗样本目标类别之间的差异；对于任何两个对抗样本而言，针对一个对抗样本的距离因素和类别差异因素中的至少一者的度量方式是不同于另一对抗样本的；使用多个对抗样本对神经网络进行评估。
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公开(公告)号：CN111340612A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010117169.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例涉及一种账户的风险识别方法、装置及电子设备。该方法包括：对获取的风控事件数据进行分类；针对每一类数据，构建对应的数据关系图；针对每一类所述数据关系图，使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图；采用子图聚类算法分别对每一类所述子关系图进行计算，得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果。根据本说明书实施例，可以适用于多应用场景中的账户风险识别。
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公开(公告)号：CN111340509A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010440520.X
申请日：2020-05-22
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虚假交易识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定平台所对应的原始交易图数据，根据目标节点从所述原始交易图数据中提取出子图数据；将所述子图数据作为输入，利用预定的多个连续的神经网络结构执行信息聚合操作和特征向量提取操作得到目标特征向量；其中，所述信息聚合操作用于根据各节点之间的相关性确定注意力矩阵，并根据所述注意力矩阵对目标节点的邻域节点信息进行聚合，所述各节点之间的相关性包括根据各节点信息所确定的第一相关性以及根据边信息所确定的第二相关性；将所述目标特征向量输入到分类器中，以便根据所述分类器的输出结果判断所述待识别交易是否为虚假交易。
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公开(公告)号：CN111310234A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010387119.4
申请日：2020-05-09
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基于零知识证明的个人数据处理方法、装置及电子设备，在基于零知识证明的个人数据处理方法中，代表服务提供方的第一智能体向代表目标用户的第二智能体发送预设问题；第二智能体查询目标用户的个人数据库得到预设问题的答案，通过零知识证明算法生成包含所述答案的证明并发送至第一智能体；第一智能体基于所述零知识证明算法验证所述证明的正确性，并在验证正确后从所述证明中获取所述预设问题的答案，最后将所述预设问题和所述预设问题的答案确定为用于建模的特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111263351A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010021100.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书涉及一种业务处理方法。该方法从用户数据中提取移动终端号码，得到移动终端号码集合；通过二次放号判别模型，基于移动终端号码集合以及与各移动终端号码对应的用户行为数据，确定各移动终端号码是否为二次放号的移动终端号码；从移动终端号码集合中删除二次放号的移动终端号码；提取各移动终端号码的区域标识以及在用户数据中首次出现的时间信息；根据各个移动终端号码的区域标识及时间信息确定各移动终端号码对应的属性值；以及响应于一业务请求，获取业务请求中的移动终端号码，并根据获取的移动终端号码对应的属性值或者是否标注为二次放号对业务请求进行处理。本说明书还提供了业务处理装置、电子设备以及存储介质。
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公开(公告)号：CN111144718A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911278052.4
申请日：2019-12-12
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私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备。方法应用于目标联邦学习训练中的目标成员对象，包括：将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定目标风险特征维度的预测贡献值，目标风险特征维度为该风险特征集合和第一风控模型对应的其中一个风险特征维度，第一风控模通过目标联邦学习训练得到。接收目标联邦学习训练的其他成员对象发送的目标风险特征维度的预测贡献值，其他成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值的方法与目标成员对象一致。基于包含自身在内的至少两个成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值，确定目标风险特征维度的重要性的解释数据，以进行风险决策。
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公开(公告)号：CN111046429A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911284478.0
申请日：2019-12-13
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基于隐私保护的关系网络构建方法和装置，可以在提供用户关系网络时，将用户关系预先进行聚合，添加噪声，形成满足差分隐私的关系网络，从而在有效保护用户关系隐私的基础上，减少数据处理量，提高用户关系网络的有效性。进一步地，基于隐私保护的关系网络用于用户团体发掘时，不局限于特定的数据持有方，任意有计算能力的数据处理方都可以通过团体识别模型识别关系网络中的候选复合节点集合，并经由初始关系网络的数据持有方查询确定出用户团体中包含的用户ID，以提供给相应业务方，如此，可以在保证数据安全的基础上增加团体识别的便利性。
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公开(公告)号：CN111027981A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911284459.8
申请日：2019-12-13
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方联合训练针对IoT机具的风险评估模型的方法，其中多方包括机具端计算节点、商户端计算节点和支付平台计算节点，分别存储多个机具的机具隐私数据、绑定多个机具的多个商户的商户隐私数据，以及与多个商户相关的支付隐私数据，并且各自维护风险评估模型中的部分参数。此外，支付平台计算节点还存储机具风险标签。在该方法中，机具端计算节点和商户端计算节点基于各自存储的隐私数据和维护的部分参数，确定出中间计算结果，支付平台计算节点基于其存储的隐私数据、维护的部分参数和标签计算出中间计算结果。然后，三方基于安全多方计算MPC技术，提供各自计算出的中间计算结果，确定训练损失，再各自调整维护的部分模型参数。
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公开(公告)号：CN110929960A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911272217.7
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供策略选择优化方法以及装置，其中所述策略选择优化方法包括：根据业务中多个业务指标的权重确定目标函数以及约束条件，根据所述业务选择群体优化算法，并根据权重最大的业务指标对应的多个策略初始化策略群，再根据策略群中的多个策略组合构建与所述多个策略组合对应的样本向量；通过将样本向量输入目标函数和约束条件后获取的输出结果筛选策略群的群体最优解，根据所述群体最优解，利用群体优化算法并通过迭代的方式对所述策略群进行优化；在迭代完成的情况下，在迭代完成后获得的目标策略群中筛选所述业务的最优策略组合。
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