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公开(公告)号：CN114819142B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210406287.2
申请日：2022-04-18
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拍屏图像识别及其模型的训练方法、装置和电子设备，该方法包括：对原始图像进行特征解耦以得到原始图像的拍屏特征，所述拍屏特征至少包括边框特征、摩尔纹特征、反光特征和其他拍屏特征；基于原始图像的拍屏特征进行特征融合得到原始图像的融合特征；基于多个不同原始图像对应的融合特征和所述多个不同原始图像对应的拍屏标签，对拍屏图像识别模型进行训练，得到所述拍屏图像识别模型。
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公开(公告)号：CN115618964B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202211320460.3
申请日：2022-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备。该模型训练的方法包括：获取样本数据，将所述样本数据输入待训练的数据处理模型中，得到各候选处理结果，以及每个候选处理结果对应的概率，从所述各候选处理结果中确定与所述样本数据对应的标签信息不匹配的目标结果，根据每个目标结果对应的概率，确定每个目标结果对应的权重，根据每个候选处理结果对应的概率以及所述权重，确定损失值，并根据所述损失值，对所述数据处理模型进行训练。
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公开(公告)号：CN112200380B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011147798.4
申请日：2020-10-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种优化风险检测模型的方法和装置，该方法包括，首先获取样本集，其中包括具有第一标签值的正常样本和具有第二标签值的原始风险样本。对于各个原始风险样本，根据训练风险检测模型使用的损失函数以及当前的风险检测模型，确定攻击者对该原始风险样本进行潜在攻击变换而得到的对抗风险样本。然后基于损失函数，确定风险检测模型针对各个对抗风险样本的第一预测损失，以及针对各个正常样本的第二预测损失；并至少基于该第一和第二预测损失，确定总预测损失。接着，以总预测损失最小化为目标，调整风险检测模型的模型参数，以优化该风险检测模型。
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公开(公告)号：CN115600157B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211508343.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备。该数据处理的方法包括：获取待处理数据，其中，所述待处理数据中包含有至少一种类型的数据，针对所述待处理数据中包含的每种类型的数据，确定该类型的数据对应的数据特征，并按照预设的特征尺度，从所述数据特征中提取出各子特征，作为该类型的子特征，针对每个子特征，通过预设的识别模型识别该子特征得到的识别结果，将识别结果之间满足预设关联程度的不同类型的子特征进行融合，得到各融合子特征，根据各融合子特征，对所述待处理数据进行处理。
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公开(公告)号：CN115600157A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211508343.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司(CN)
IPC: G06F18/25
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备。该数据处理的方法包括：获取待处理数据，其中，所述待处理数据中包含有至少一种类型的数据，针对所述待处理数据中包含的每种类型的数据，确定该类型的数据对应的数据特征，并按照预设的特征尺度，从所述数据特征中提取出各子特征，作为该类型的子特征，针对每个子特征，通过预设的识别模型识别该子特征得到的识别结果，将识别结果之间满足预设关联程度的不同类型的子特征进行融合，得到各融合子特征，根据各融合子特征，对所述待处理数据进行处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200382B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011167597.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书披露一种风险预测模型的训练方法和装置。所述方法包括：接收若干个数据提供方发送的三元组，三元组为各个数据提供方基于本方持有的数据提取得到，三元组中包括第一实体、第二实体和连边，连边表示第一实体和第二实体之间存在关联关系；基于各个数据提供方的三元组构建全局知识图谱；针对每一条样本交易数据，获取样本交易数据中涉及的各目标实体，并确定各目标实体在全局知识图谱中的邻居实体和与邻居实体之间的连边；基于各目标实体、各目标实体的邻居实体、各目标实体与其邻居实体之间的连边和所述样本交易数据构造训练样本；采用所述训练样本训练风险预测模型。
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公开(公告)号：CN110942232B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911061823.4
申请日：2019-11-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书的一个或多个实施例涉及一种模型快速容灾方法、装置及电子设备，该方法包括：计算特征知识图谱中，与业务场景对应的第一特征的第一特征向量与其他特征的第二特征向量的相似度，得到第一特征向量的相似度列表；将第一特征向量作为业务模型的输入进行训练，得到第一业务模型；以及分别将第二特征向量作为业务模型的输入进行训练，得到多个第二业务模型；使用第一业务模型处理业务，并使多个第二业务模型同步运行；在预设特征失效时，使用多个第二业务模型中的一个替换第一业务模型处理业务；其中，多个第二业务模型均是第一业务模型的备用模型。
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公开(公告)号：CN111310234B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010387119.4
申请日：2020-05-09
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零知识证明的个人数据处理方法、装置及电子设备，在基于零知识证明的个人数据处理方法中，代表服务提供方的第一智能体向代表目标用户的第二智能体发送预设问题；第二智能体查询目标用户的个人数据库得到预设问题的答案，通过零知识证明算法生成包含所述答案的证明并发送至第一智能体；第一智能体基于所述零知识证明算法验证所述证明的正确性，并在验证正确后从所述证明中获取所述预设问题的答案，最后将所述预设问题和所述预设问题的答案确定为用于建模的特征。
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公开(公告)号：CN111538794A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010334175.1
申请日：2020-04-24
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数据融合方法、装置及设备。方案包括：获取第一数据集中的第一实体数据的第一基础数据；获取第二数据集中的第二实体数据的第二基础数据；基于所述第一基础数据和所述第二基础数据判断所述第一实体与所述第二实体是否为同一行为实体，得到判断结果；当所述判断结果表示所述第一实体与所述第二实体为同一行为实体时，将所述第一实体数据和所述第二实体数据合并为第三实体数据，所述第三实体数据用于描述所述行为实体，所述第三实体数据中包含的基础数据的信息大于所述第一实体数据，且大于所述第二实体数据。
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公开(公告)号：CN110728516A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910955003.3
申请日：2019-10-09
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风控模型的更新方法、装置及设备。方案包括：部署有第一风控模型的终端获取用于表示所述终端所在的局域网中加入了另外的设备的触发信息；局域网中加入的另外的设备上部署有第二风控模型；判断第二风控模型的更新时间是否晚于第一风控模型的更新时间，得到第一判断结果；当第一判断结果表示第二风控模型的更新时间晚于第一风控模型的更新时间时，基于第二风控模型更新第一风控模型。
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