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公开(公告)号：CN114863517B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210427771.3
申请日：2022-04-22
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面部识别中的风险控制方法、装置以及设备。通过获取所述物联网设备的设备特征向量；根据所述设备特征向量，采用预先训练的自适应分配模型确定所述物联网设备的模态组合和决策逻辑，其中，所述模态组合中包括至少一个单模态活体模型；获取待识别的面部特征所对应的多模态用户数据，所述多模态数据包括多类单模态数据；将所述单模态数据分别输入到对应的所述单模态活体模型中，生成识别结果的组合；根据所述决策逻辑对所述识别结果的组合进行决策，生成目标识别结果。从而实现基于物联网设备的实际特征情形，自适应的确定所需要采用的模态组合和决策逻辑。
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公开(公告)号：CN118138635A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410248935.5
申请日：2024-03-04
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情绪识别的智能评论方法、装置及电子设备。该基于情绪识别的智能评论方法包括确定目标应用的不活跃用户，按照由近到远的时间顺序获取不活跃用户发表的至少一条内容消息；接着，基于目标大语言模型确定内容消息对应的情绪类别，并基于情绪类别生成内容消息对应的回复信息；最后，基于回复信息在目标应用中回复内容消息，并向不活跃用户的目标终端推送回复提醒信息。
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公开(公告)号：CN112541193B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202011432591.1
申请日：2020-12-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/62 , G06V40/16 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本说明书实施例提供了一种隐私数据的保护方法和装置。根据该实施例的方法，首先，获取目标用户在目标平台上传过的历史数据；然后，从历史数据中提取身份数据和身份关联性数据，身份数据为唯一对应用户身份的数据，身份关联性数据为可推测用户身份的数据；接着，对所提取的身份数据和身份关联性数据进行分析，并根据分析结果确定目标用户在目标平台的隐私泄露风险等级；最后，根据隐私泄露风险等级，对目标用户在目标平台上传的数据进行数据脱敏处理。
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公开(公告)号：CN113704827B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111093624.9
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在生物识别过程中的隐私保护方法及装置。该方法应用于终端，包括：针对获取到的生物特征信息进行舆情预测，以确定针对所述生物特征信息的追溯发生概率；在所述追溯发生概率大于预设值的情况下，在本地执行针对所述生物特征信息的识别操作和可逆隐私处理，并将得到的识别结果和可逆隐私处理结果上传至服务器；或者，将所述生物特征信息上传至所述服务器，以由所述服务器执行针对所述生物特征信息的识别操作和可逆隐私处理，并存储得到的识别结果和可逆隐私处理结果；在所述追溯发生概率不大于预设值的情况下，在本地执行针对所述生物特征信息的识别操作和非可逆隐私处理，并向服务器上传得到的识别结果。
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公开(公告)号：CN111753275B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010501983.2
申请日：2020-06-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提了一种基于图像的用户隐私保护方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取待进行隐私保护的用户生物特征图像。该用户生物特征图像中包括特定类别的用户生物特征。该用户生物特征图像通过该特定类别的用户生物特征对应的生物特征识别模型识别后，能够得到用户个人信息。获取该特定类别的用户生物特征对应的对抗噪声模板。该对抗噪声模板基于该特定类别的用户生物特征对应的对抗样本图像、该特定类别的用户生物特征对应的生物特征识别模型和预设的对抗噪声模板生成算法生成。将上述用户生物特征图像与上述对抗噪声模板进行叠加，叠加后的用户生物特征图像含有对抗噪声，用于干扰用户生物特征识别，防止个人信息泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112560085B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202011432614.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务预测模型的隐私保护方法及装置，在保护方法中，先获取预定时间段内针对业务预测模型的所有业务预测请求。之后可以将请求方地址相同的业务预测请求归为一组，并确定各请求组中业务预测请求的数目统计信息。最后，针对每个请求组，至少根据该请求组的数目统计信息，判断该请求组是否存在异常，并且在存在异常的情况下，拦截来自该请求组对应的请求方地址的业务预测请求。
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公开(公告)号：CN116363763A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211742547.X
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/762 , G06V10/778 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供了一种对抗攻击检测方法和系统，涉及数据处理技术领域。本公开提供的对抗攻击检测方法和系统针对目标图像样本中人脸识别相应度较高的区域进行局部图像重构得到重构图像，并根据重构图像和原始图像之间的差异进行无监督的对抗攻击检测，从而确定原始图像的样本属性。本公开的上述对抗攻击检测方法不依赖人工标注、且不需要对原始图像进行预处理即可实现高精度的对抗攻击检测，提高了对抗攻击检测的准确度和检测效率。
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公开(公告)号：CN116206345A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211580317.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种表情识别模型训练方法、表情识别方法、相关装置及介质。其中，该表情识别模型训练方法包括：获取第一样本数据集和第二样本数据集，上述第一样本数据集包括多张源域有表情标签的第一样本图像，上述第二样本数据集包括多张目标域无表情标签的第二样本图像；基于第一样本数据集确定第一配对样本数据集，上述第一配对样本数据集包括至少一组第一配对样本数据，第一配对样本数据包括第一样本数据集中的至少两张第一样本图像；基于第一样本数据集、第一配对样本数据集以及第二样本数据集训练表情识别模型。
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公开(公告)号：CN116150774A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211089109.8
申请日：2022-09-07
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数据保护模型训练及数据保护方法、装置、存储介质以及终端，首先将各样本原始数据输入基于预设保护函数构建的初始网络模型，得到各样本输出数据；然后基于预设保护函数对各样本原始数据处理后的各标准输出数据与各样本输出数据得到第一蒸馏损失；基于各标准输出数据之间的第一相关性以及各样本输出数据之间的第二相关性，得到第二蒸馏损失；最终根据第一蒸馏损失和第二蒸馏损失对初始网络模型进行第一训练，得到第一数据保护模型。由于在第一相关性中能够体现预设保护函数处理数据时的计算特征，因此使用各标准输出数据之间的第一相关性以及各样本输出数据之间的第二相关性，来构建训练数据保护模型的损失计算。
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公开(公告)号：CN116110132A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211686213.5
申请日：2022-12-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/12 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提供的活体检测方法和系统，在获取目标用户的目标生物图像，并对目标生物图像进行特征提取，得到目标用户的原始特征后，对原始特征进行特征压缩，得到目标用户的目标压缩特征，该目标压缩特征与原始特征之间局部对应，以及基于目标压缩特征，在攻击样本对应的样本压缩特征库中进行攻击检索，以得到目标用户的活体检测结果，并输出活体检测结果；该方案可以提升活体检测的准确率。
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