公开(公告)号：CN115935265A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202310224138.9

申请日：2023-03-03

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘芳卿

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06Q20/40 ,  G06Q40/00

Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练风险识别模型的方法、风险识别方法及对应装置，涉及人工智能技术领域。本申请采用元学习的方式训练包含编码模块和第一预测模块的第一风险识别模型，基于第一事件样本的特征向量、第一训练样本的安全支持集以及各风险域的风险支持集中各事件的特征向量确定第一事件样本分别与安全支持集、各风险域的风险支持集的相关度，依据第一事件样本分别与安全支持集、各风险域的风险支持集的相关度预测第一事件样本的风险信息。通过这种方式将对多个风险域的学习统一到一个风险识别模型中，相比较针对不同风险域分别训练独立的风险识别模型的方式，减轻了对存储性能和计算性能所带来的压力。

公开(公告)号：CN115439131A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211207090.2

申请日：2022-09-26

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘芳卿

IPC: G06Q20/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例提供了一种用户行为信息挖掘的方法和装置，以及一种用户行为风险识别的方法和装置。该用户行为信息挖掘的方法的一具体实施方式包括：获取多个用户的多条无风险的样本行为序列，各样本行为序列的结束行为是预设行为；采用表征模型对各条样本行为序列进行基于自注意力的编码处理，得到各条样本行为序列对应的向量表征；对得到的多条向量表征进行聚类，得到多个类簇；针对各类簇，选取各类簇中的至少一条向量表征存储到无风险模式表征集合中。

公开(公告)号：CN115293238A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210793703.9

申请日：2022-07-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  蒋晨之 ,  王宁涛 ,  吕乐 ,  傅幸 ,  刘芳卿 ,  杨阳 ,  杨信 ,  王维强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种可信性判别的方法及系统。其中方法包括：获取表征模型分别利用第一主体和第二主体在时间t2之前预设时长内的行为特征得到的第一主体和第二主体的表征向量；针对所述第一主体确定与该第一主体的表征向量之间的距离满足预设第一条件的第二主体，并将确定出的各第二主体分别与第一主体构成候选关系对；对各候选关系对进行风险评分，选择风险评分满足预设第二条件的候选关系对作为可信关系对，所述可信关系对用以在时间t2+m对包含网络行为的流量进行可信性判别。本申请能够实现基于双主体的准确可信性判别。

公开(公告)号：CN114897168A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210696228.3

申请日：2022-06-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  吕乐 ,  傅幸 ,  王宁涛 ,  杨信 ,  杨阳 ,  蒋晨之 ,  刘芳卿 ,  王维强

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种风控模型的融合训练方法，包括：接收标签数据并提炼专家知识；将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。