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公开(公告)号：CN117278556A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311227100.3
申请日：2023-09-21
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算力资源调度方法和装置。所述方法包括：获取针对目标业务的本次流量请求之前的至少一次历史流量请求下的用户信息、执行设备的类型、执行设备的算力数据和执行设备的延时数据；基于用户信息、执行设备的类型、执行设备的算力数据、执行设备的延时数据，通过数据量化处理确定用于进行算力资源调度的约束参数；获取对约束参数进行优化处理得到的用于进行算力资源调度的第一调和参数和第二调和参数，并根据获取的第一调和参数和第二调和参数确定终端本次流量请求的执行决策结果数据；根据终端本次流量请求的执行决策结果数据，对终端、边缘服务器和云端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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公开(公告)号：CN116150622B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310183952.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。确定当前迭代过程对应的噪声值，以及基于每个训练样本分别确定出的调整模型参数的梯度，根据各梯度以及预设的第一超参数，分别确定各梯度权重，根据各梯度以及各梯度权重，确定各自适应梯度，基于训练样本确定出的梯度越大则自适应梯度与预设的梯度期望值的差越小，根据噪声值对各各自适应梯度之和加噪，以得到当前迭代过程的批次平均梯度，最后根据批次平均梯度，调整所述待训练模型的参数。可以减少小梯度样本对模型参数影响程度，使得模型训练效果更好，基于训练得到的模型执行业务的结果更准确。
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公开(公告)号：CN116361813A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310402899.9
申请日：2023-04-13
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风险攻击的感知方法、装置及设备，该方法包括：获取执行预设目标业务之前执行非目标业务的过程中产生的业务数据，以及执行非目标业务的过程中采集的终端设备的设备信息，该业务数据和该设备信息构成的数据中包含的信息维度高于预设维度阈值，然后，可以对该业务数据对应的特征进行编码处理，得到编码后的业务特征，并对该设备信息对应的特征进行编码处理，得到编码后的设备特征，将编码后的业务特征和编码后的设备特征输入到目标模型中，通过所述目标模型的降维处理、重构处理，确定重构误差特征，进一步基于目标模型、重构误差特征和降维后的特征，确定执行目标业务时存在预设风险的概率。
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公开(公告)号：CN115545720B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211508334.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置，首先，获取用户的操作信息。其次，根据操作信息，确定在服务端上所产生的业务事件。而后，将操作信息输入到待训练的第一特征提取模型中，确定操作信息对应的操作特征，以及，将业务事件对应的事件信息输入到预设的第二特征提取模型中，确定业务事件对应的业务事件特征。最后，以最小化操作特征与业务事件特征之间的偏差为优化目标，对第一特征提取模型进行训练，第一特征提取模型用于从操作信息中提取操作特征，并将提取出的操作特征输入到风控模型，以使风控模型根据第一特征提取模型提取出的操作特征，进行业务风控。本方法可以降低服务器上的计算资源的消耗，提高业务风控的效率。
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公开(公告)号：CN114999611B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210908680.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G16H20/70 , G16H50/70 , G06F16/635
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和信息推荐的方法及装置，可以获取用户情绪信息以及用户情绪信息对应的标准音频数据，并将该用户情绪信息输入到待训练的生成模型中，以使该生成模型根据预先构建出的知识图谱中与用户情绪信息相匹配的目标节点，确定图谱特征，并根据该图谱特征，生成目标音频，其中，这里提到的知识图谱用于表征各种音频相关信息与各类用户情绪信息之间的关联关系，而后，可以以最小化该目标音频与标准音频数据之间的差异为优化目标，对生成模型进行训练，训练后的生成模型用于根据目标用户的用户情绪信息，为目标用户生成音频，从而在一定程度上生成适合用户的音频，以及提高为用户生成音频的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238827B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211125687.2
申请日：2022-09-16
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保护隐私的样本检测系统训练方法及装置，样本检测系统包括表征模型、生成器和分类模型。该方法包括：利用将k个采样噪声分别输入生成器而得到的k个模拟表征，对表征模型输出的隐私样本表征进行表征混淆处理，得到混淆表征；利用白样本标签对隐私样本标签进行标签混淆处理，得到混淆标签；基于混淆表征和分类模型，得到分类预测结果；将k个模拟表征分别输入判别器，得到k个第一判别结果；以减小分类预测结果和混淆标签之间的差异，以及增大k个第一判别结果指示对应表征为真实表征的概率为目标，训练异常检测系统；基于判别器针对表征模型输出的公开白样本表征的第二判别结果和上述k个第一判别结果，训练判别器。
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公开(公告)号：CN115238827A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211125687.2
申请日：2022-09-16
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保护隐私的样本检测系统训练方法及装置，样本检测系统包括表征模型、生成器和分类模型。该方法包括：利用将k个采样噪声分别输入生成器而得到的k个模拟表征，对表征模型输出的隐私样本表征进行表征混淆处理，得到混淆表征；利用白样本标签对隐私样本标签进行标签混淆处理，得到混淆标签；基于混淆表征和分类模型，得到分类预测结果；将k个模拟表征分别输入判别器，得到k个第一判别结果；以减小分类预测结果和混淆标签之间的差异，以及增大k个第一判别结果指示对应表征为真实表征的概率为目标，训练异常检测系统；基于判别器针对表征模型输出的公开白样本表征的第二判别结果和上述k个第一判别结果，训练判别器。
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公开(公告)号：CN114662706A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210296231.6
申请日：2022-03-24
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模型训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取用于训练目标模型的样本数据，该样本数据不包含用于训练目标模型的标签信息，然后，根据预设的节点选取次数，每次从目标模型中包含的模型节点中选取满足预设丢弃概率的模型节点，并从目标模型中去除选取的模型节点，得到剩余模型节点构成的目标模型，将该样本数据输入到上述每个目标模型中进行特征提取处理，得到每个目标模型对应的样本特征，向该样本特征中分别加入预设的噪声数据，得到噪声样本特征，将该噪声样本特征发送给服务器，以触发服务器基于该噪声样本特征对目标模型进行联邦训练。
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公开(公告)号：CN114417411A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210060891.4
申请日：2022-01-19
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端云开发系统、模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取用于训练目标模型的第一样本数据，第一样本数据中包括终端设备的特征数据和目标模型对应的业务数据，然后，可以将第一样本数据输入到目标模型中，并通过差分隐私算法对目标模型进行模型训练，得到训练后的目标模型，并对训练后的目标模型对应的隐私保护能力进行测试，得到相应的测试结果，如果该测试结果为测试通过，则生成目标模型的部署信息，该部署信息用于触发向终端设备或云端服务器部署训练后的目标模型。
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公开(公告)号：CN113988483B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111589797.X
申请日：2021-12-23
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风险操作行为的管控及其模型的训练方法及电子设备，该方法包括：在检测到目标用户的待识别操作行为时，从可信执行环境TEE中获取与所述目标用户相匹配的目标云端风险标签；通过与所述目标云端风险标签相对应的用户风险操作行为识别模型，对所述待识别操作行为进行风险识别，得到针对所述待识别操作行为的风险识别结果；如果所述目标用户的待识别操作行为的风险识别结果为风险操作行为，则对所述目标用户进行风险管控。
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