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公开(公告)号：CN113409050B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110492178.2
申请日：2021-05-06
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基于用户操作判断业务风险的方法和装置，方法包括：客户端接收针对目标业务的第一操作，目标业务是多种服务业务之一，第一操作是向服务端提交目标业务的业务请求之前的预定操作；响应于第一操作，在第一执行链路中，获取用户通过客户端执行的历史操作序列，将历史操作序列对应的特征序列输入预先训练的风险预测模型，得到目标业务的风险分数，将风险分数发送给服务端；在与第一执行链路并行执行的第二执行链路中，对目标业务进行继续处理，直至向服务端提交目标业务的业务请求；以使服务端根据业务请求和风险分数，判断目标业务是否具有预设类别的风险。能够确保高准确率、低耗时。
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公开(公告)号：CN114090243A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111327329.5
申请日：2021-11-10
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模型计算方法和装置。该方法中，从终端设备上获取用于模型计算的第一特征数据；从服务器上获取用于模型计算的特征计算结果；其中，特征计算结果是所述服务器根据该服务器获取的用于模型计算的第二特征数据计算得到的；利用所述第一特征数据以及所述特征计算结果进行所述模型的计算。本说明书能够更好地进行模型计算，更好地满足业务需求。
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公开(公告)号：CN112184231A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011204068.3
申请日：2020-11-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 根据本说明书提供的一种可信业务确定方法和装置，由终端确定待定业务是否是可信业务。此外，该可信业务确定过程采用可信子图作为判断待定业务是可信的依据，而该可信子图是基于该终端对应的历史中的可信业务得到的，能够表征该终端对应的各历史可信业务的综合特征。此外，本说明书中的可信业务确定过程还结合了触发所述待定业务时业务对象的信息。
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公开(公告)号：CN120029634A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510218680.2
申请日：2025-02-26
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程序代码的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理的目标程序代码；基于目标程序代码中包含的模型操作，确定构建目标程序代码对应的操作拓扑关系图，并基于目标程序代码中包含的操作和操作拓扑关系图，确定目标程序代码中包含的功能块和每个功能块的描述信息；基于目标程序代码中包含的功能块和每个功能块的描述信息，以及设置有代码行标识的目标程序代码，构建第一提示信息，并基于目标程序代码，从代码数据库中获取与目标程序代码之间的相似度大于预设阈值的第一程序代码；基于第一提示信息、第一程序代码和目标程序代码生成第二提示信息，并将第二提示信息输入到大模型中，得到目标程序代码的分析日志。
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公开(公告)号：CN118673498A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410695079.8
申请日：2024-05-30
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小程序风险识别方法及装置。该方法首先获取用于对目标小程序进行风险识别的第一信息，如果基于所获取的第一信息从风险数据库中查找到对应的页面信息，则从风险数据库中获取页面信息对应的端侧风险识别结果，如果端侧风险识别结果指示页面信息中存在预设风险，则基于第一信息对页面信息进行风险识别，获取页面信息对应的云端风险识别结果，并基于云端风险识别结果确定页面信息对应的风险识别结果，如果未从风险数据库中获取到页面信息对应的端侧风险识别结果，则调用目标小程序运行所需的终端运行环境下的页面信息对应的未访问页面，捕捉未访问页面的信息，确定页面信息是否存在预设风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114943307B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210752076.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 傅欣艺
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质以及电子设备，采集设定时间内线上业务的业务数据，并构建业务数据集，而后，根据业务数据集和训练风控模型时所使用的样本数据集，对预设的分类模型进行训练，该分类模型用于判断输入的数据属于所述业务数据集和所述样本数据集中的哪一数据集，继而，确定训练后的分类模型的训练质量程度，并根据训练质量程度，确定业务数据集和样本数据集在整体上的区分度，以及根据区分度，对该风控模型进行训练，以通过训练后的风控模型对线上用户进行风控。可以看出，该方法间接地通过训练分类模型的训练质量，来确定业务数据集和样本数据集的样本分布存在多大的区别，提高通过风控模型进行风控的准确性。
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公开(公告)号：CN113780572B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110952740.5
申请日：2021-08-19
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建立个性化模型的方法和装置。根据该实施例的方法，首先在服务器端利用全局用户数据进行学习，构建全局模型；然后利用目标场景对应的局部用户数据在所述全局模型基础上进一步学习，得到所述目标场景对应的个性化模型；最后再将所述个性化模型部署于所述目标场景对应的终端设备。
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公开(公告)号：CN114978616B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210486217.2
申请日：2022-05-06
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风险评估系统的构建方法，包括：利用第一标注事件样本集训练第一风险评估模型，所述第一标注事件样本集中包括第一数量的黑样本和第二数量的白样本，所述第一数量大于第二数量；利用训练好的第一风险评估模型处理多个灰样本，得到其中各个灰样本的预测风险分，所述各个灰样本被已有的风控技术识别为风险样本；基于所述预测风险分，从所述多个灰样本中选取部分灰样本，作为对第二标注事件样本集中黑样本的扩充；所述第二标注事件样本集中初始包括第三数量的黑样本和第四数量的白样本，所述第三数量小于第四数量；利用扩充后的第二标注事件样本集训练第二风险评估模型，训练好的第二风险评估模型用于构建所述风险评估系统。
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公开(公告)号：CN116486199A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310386130.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本说明书实施例提供了一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置，其中训练方法包括：基于训练集对待训练GAN模型的生成器和判别器进行交替训练处理，得到训练后的GAN模型；若确定满足预设的验证条件，则将当前GAN模型的生成器所生成的多个第一虚假图像，依次输入当前GAN模型的判别器中进行图像检测处理，得到检测结果；根据检测结果确定当前GAN模型是否满足优化条件；若满足优化条件，则根据检测结果更新训练集，基于更新后的训练集进行交替训练处理；若不满足优化条件，则将当前GAN模型的判别器确定为目标图像检测模型。
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