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公开(公告)号：CN111723943B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010753290.2
申请日：2020-04-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多标签的联邦学习方法、装置和系统，该方法包括：多个机构在进行联邦学习时，可信执行环境可以获取由多个机构提供的多个标签数据组，任一标签数据组中包括多个用户的原始标签，所述多个用户中至少存在一个用户在所述多个标签数据组中的多个原始标签不一致；在获取到多个标签数据组后，利用预设的弱监督学习算法对所述多个标签数据组进行学习训练，得到统一的目标标签数据组，目标标签数据组中包括所述多个用户的目标标签；将所述目标标签数据组发送给所述多个机构，以便由所述多个机构基于所述目标标签数据组进行联邦学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580085A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110196288.4
申请日：2021-02-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出一种模型训练方法及装置，应用于部署有可信执行环境的训练方，所述方法包括：获取来自至少两个数据提供方的加密数据；在可信执行环境中执行以下步骤：对接收到的加密数据进行解密；针对任一数据提供方的训练任务，利用接收到的数据构建该训练任务的训练样本集；其中，所述至少两个数据提供方分别对应的训练任务之间具有相关性；在得到所述至少两个数据提供方分别对应的训练样本集后，针对所述至少两个数据提供方的训练任务，利用所得到的至少两个训练样本集进行多任务学习，以得到所述至少两个数据提供方分别对应的独有模型。
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公开(公告)号：CN111160572B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010251416.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多标签的联邦学习方法、装置和系统，该方法包括：多个机构在进行联邦学习时，可信执行环境可以获取由多个机构提供的多个标签数据组，任一标签数据组中包括多个用户的原始标签，所述多个用户中至少存在一个用户在所述多个标签数据组中的多个原始标签不一致；在获取到多个标签数据组后，利用预设的弱监督学习算法对所述多个标签数据组进行学习训练，得到统一的目标标签数据组，目标标签数据组中包括所述多个用户的目标标签；将所述目标标签数据组发送给所述多个机构，以便由所述多个机构基于所述目标标签数据组进行联邦学习。
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公开(公告)号：CN111078880A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911272849.3
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q10/06 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书提供子应用的风险识别方法以及装置，其中所述子应用的风险识别方法，应用于第三方应用，包括：获取搭载于第三方应用并依赖所述第三方应用运行的子应用的属性数据；通过对所述属性数据进行预处理，获得各个风险识别维度的风险识别数据；将所述各个风险识别维度的风险识别数据分别输入至所述各个风险识别维度对应的风险识别模型，对所述子应用在所述各个风险识别维度进行风险识别，获得所述各个风险识别模型输出的所述各个风险识别维度的风险评分；根据所述各个风险识别维度的风险评分计算所述子应用的风险总评分，并基于所述风险总评分确定所述子应用的风险识别结果。
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公开(公告)号：CN110990857A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911269227.5
申请日：2019-12-11
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保护隐私安全的多方联合进行特征评估的方法和装置。该多方至少包括存储有第一样本集的第一设备和存储有第二样本集的第二设备，该方法应用于第一设备；该方法包括：对第一样本集中各样本的初始ID进行加密，并将得到的第一样本集的第一次加密ID和标签发送给第二设备；从第二设备接收第二样本集的第一次加密ID和所在分箱的标识，以及第一样本集的第二次加密ID和标签；对第二样本集的第一次加密ID进行加密，得到第二样本集的第二次加密ID；根据第二样本集的第二次加密ID和第一样本集的第二加密ID确定共有样本；根据共有样本的标签、所在分箱的标识计算特征的信息价值，以针对机器学习模型进行特征选择。
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公开(公告)号：CN110956275A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911179340.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陆梦倩
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险预测和风险预测模型的训练方法、装置及电子设备，该方法包括：获取与目标用户的用户标识对应的第一私有数据和第二私有数据；将所述第一私有数据输入到第一风险等级预测模型中，预测得到所述目标用户的第一风险等级；将所述第一私有数据和所述第二私有数据输入到第二风险等级预测模型中，预测得到所述目标用户的第二风险等级，所述第二风险等级预测模型为基于目标群体用户的私有数据及对应的标签、通过纵向联邦学习训练得到的，所述目标群体用户的私有数据对应的标签为目标群体用户在第一风险预测模型对应的拟合误差；基于所述第一风险等级和所述第二风险等级，预测所述目标用户的风险等级。
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