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公开(公告)号：CN112785157B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110093517.X
申请日：2021-01-22
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风险识别方法。该方法包括：获取待识别的第一事件样本；将该第一事件样本输入针对多个风险域的风险识别系统中；该风险识别系统包括第一表征层，第二表征层和输出层；该第二表征层包括共享表征子层，以及对应该多个风险域的多个特定表征子层；该输出层包括对应该多个风险域的多个输出子层；其中，该第一表征层基于该第一事件样本的事件特征，确定该第一事件样本的第一表征向量；该第二表征层中的各个表征子层各自基于该第一表征向量，确定该第一事件样本的表征子向量；该输出层中的各个输出子层，各自基于所对应风险域的表征子向量和该共享表征子层确定出的表征子向量，确定风险预测结果。
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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：CN111507461B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010287390.0
申请日：2020-04-13
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可解释性信息确定方法及装置，该方法首先获取目标对象对应的二维数据表，然后将二维数据表输入预先训练的卷积神经网络，提取各项事件特征的累积特征的特征值，得到至少一张第一特征图，下游网络进行下游卷积处理，获得全局特征；基于全局特征可计算出风险分数值，接下来针对全局特征，执行反卷积算法，得到第二特征图，第二特征图与第一特征图对应，根据第二特征图，可确定导致风险分数值的累积特征，作为可解释性信息。该方法无需产生扰动样本也可确定可解释性信息，不受扰动样本限制，且信息精度较高。
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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：CN119989323A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510474758.7
申请日：2025-04-15
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处理方法、装置及眼镜类可穿戴设备，该方法应用于眼镜类可穿戴设备，眼镜类可穿戴设备上设置有相互间隔大于预设距离的多个声音采集组件，包括：通过多个声音采集组件中的每个声音采集组件接收用于对用户进行验证的语音数据，语音数据包括预设文本内容的语音数据；确定语音数据中预设文本内容中的每个字符的语音数据到达每个声音采集组件的时间；基于语音数据中预设文本内容中的每个字符的语音数据到达每个声音采集组件的时间，以及预设文本内容中的每个字符的发音点与多个声音采集组件中的每个声音采集组件之间的距离确定的每个字符的语音数据到达声音采集组件的基准时间，确定用户是否存在风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114638998B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210222892.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/84 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06N3/042
Abstract: 本说明书实施例提供了一种模型更新方法、装置、系统及设备，其中，该方法包括：接收针对第一特征提取模型的更新请求，并基于待训练的第一特征提取模型和第一图结构数据，确定与所述第一图结构数据对应的第一特征向量，所述第一图结构数据由目标用户的第一特征信息确定；将所述第一特征向量发送给服务端，并接收所述服务端发送的模型参数，所述模型参数由所述服务端基于所述第一特征向量、第二特征向量，对待训练的第一分类模型进行训练，得到的训练后的第一分类模型的参数；基于所述模型参数，对所述第一特征提取模型进行更新处理，并基于更新处理后的第一特征提取模型对本地用户数据进行分类处理。
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公开(公告)号：CN115081334B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210768050.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 公开了一种用于预测用户的年龄段或性别的方法，包括：接收用户在触摸面板上的手势输入；基于手势输入生成手势信息；以及利用机器学习模型，基于手势信息来预测用户的年龄段和性别中的至少一者。还公开了用于预测用户的年龄段或性别的系统、装置和介质。
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公开(公告)号：CN113780365B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110952742.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/211 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V40/16
Abstract: 本说明书实施例提供了一种样本生成方法及装置。该方法首先得到结构化数据的目标样本；所述目标样本中包括至少一个特征值，每一个特征值对应所述结构化数据的一个特征；从所述结构化数据的至少一个特征中，确定待扰动特征；确定对应于所述待扰动特征的扰动范围；在所述扰动范围内，对所述目标样本中的对应于待扰动特征的特征值进行扰动，以得到新的样本。
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公开(公告)号：CN118113478A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410334206.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书实施例公开了一种设备的调度方法、装置及设备，该方法包括：在检测到终端设备获取到风险防控业务的业务处理请求时，获取边缘服务器与终端设备之间的设备性能信息，以及边缘服务器的历史工作负载信息；基于设备性能信息，确定业务处理请求对应的调度评估指标；如果调度评估指标满足第一调度条件，则基于设备性能信息，以及边缘服务器的历史工作负载信息，确定业务处理请求对应的调度策略，若调度策略指示由边缘服务器执行风险防控处理，则以预设的决策概率调度边缘服务器中的第一风险防控模型执行业务处理请求对应的风险防控处理；否则，调度终端设备中的第二风险防控模型执行业务处理请求对应的风险防控处理。
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公开(公告)号：CN117294715A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311229342.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1012
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种端边云调度优化方法、系统和装置。所述方法包括：获取终端针对目标业务的本次流量请求之前的至少一次流量请求下的历史执行决策结果数据和运行状态数据；基于所述运行状态数据，确定用于端边云调度优化的约束参数；将所述约束参数提供给云端，并获取所述云端在设定周期内通过预设的端边云调度优化算法对所述执行决策结果数据和所述约束参数进行优化处理得到的用于进行端边云调度优化的全局参数；根据获取的全局参数确定本次流量请求的执行决策结果数据；根据本次流量请求的执行决策结果数据对所述终端和边缘服务器进行算力分配，得到执行本次流量请求的设备。
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