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公开(公告)号：CN115238250B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211124251.1
申请日：2022-09-15
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模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：基于提示学习的方式对目标模型进行模型训练，并获取训练后的目标模型中针对需要插入的提示信息确定的第一模型权重；获取所述目标模型对应的目标水印信息，并基于所述目标水印信息和所述第一模型权重，为每个所述第一模型权重生成相应的权重扰动信息，其中，生成的权重扰动信息能够对相应的第一模型权重进行扰动的程度小于预设阈值；将生成的权重扰动信息与相应的第一模型权重进行融合处理，生成目标模型权重，并使用所述目标模型权重替换所述训练后的目标模型中针对需要插入的提示信息确定的第一模型权重，得到待部署的目标模型，将待部署的目标模型部署于相应的业务中。
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公开(公告)号：CN115147227B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211041057.7
申请日：2022-08-29
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交易风险的检测方法、装置及设备，该方法包括：获取针对同一交易业务中多个不同交易发起方向同一交易目标方发起目标交易时提供的交易用途描述信息，然后，将多个不同交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列转换为标记序列，标记序列中包括每个交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列对应的子标记序列，为每个子标记序列设置第一数量的标记位置，并按照每个子标记序列的顺序将每个子标记序列中的字符依次放置于相应的第一数量的标记位置中，基于每个第一数量的标记位置中放置的相应子标记序列和每个第一数量的标记位置对应的交易发起方的标记信息，以及文本分类模型，确定目标交易是否存在风险。
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公开(公告)号：CN112487485B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202011475942.7
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：CN111340612B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010117169.0
申请日：2020-02-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例涉及一种账户的风险识别方法、装置及电子设备。该方法包括：对获取的风控事件数据进行分类；针对每一类数据，构建对应的数据关系图；针对每一类所述数据关系图，使用对应的子图发现算法进行计算，得到每一类所述数据关系图对应的子关系图；采用子图聚类算法分别对每一类所述子关系图进行计算，得到风险子图，将所述风险子图作为账户的风险识别结果。根据本说明书实施例，可以适用于多应用场景中的账户风险识别。
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公开(公告)号：CN115345233A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210974842.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 清华大学 , 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的处理方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：接收服务器发送的第一模型，获取第一训练样本数据，以对第一模型进行训练，并对第一模型的模型结构进行调整，得到目标模型，将目标模型对应的模型更新数据发送给服务器，以使服务器确定得到目标模型所使用的时长，并基于不同终端设备提供的模型更新数据对当前的模型进行更新，得到第二模型，并在确定第二模型需要裁剪时，确定对第二模型的裁剪程度和对第二模型进行训练所使用的时长，获取第二训练样本数据，并结合对第二模型进行训练所使用的时长对第二模型进行训练，并通过该裁剪程度对第二模型进行调整，得到第三模型，将第三模型发送给服务器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115293025A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210788679.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本说明书实施例提供了一种图数据的处理方法及对应装置。其中方法包括：获取利用用户的网络行为数据构建的图数据，图数据包括节点的数据和边的数据，节点包括行为主体和行为对象，边依据行为主体和行为对象之间的行为关系确定；获取风险识别模型的权重参数矩阵和图数据对应的节点特征矩阵，利用权重参数矩阵和节点特征矩阵确定线性化后的特征矩阵；利用线性化后的特征矩阵，确定图数据中的各节点对产生攻击扰动的重要度；依据重要度从图数据中的各节点中选择锚节点；在图数据中删除目标节点与锚节点相连的边，得到去噪后的图数据。通过本申请能够有效降低风险识别模型受对抗攻击的影响，从而提高风险识别模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111539742B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010468961.0
申请日：2020-05-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了一种信息处理方法，包括：接收来自第一用户的资源转移请求；确定所述资源转移请求对应的目标第二用户；其中，所述目标第二用户为所述第一用户意图进行资源转移的资源接收方；建立所述第一用户与所述目标第二用户的通信连接；接收所述第一用户针对所述资源转移请求的处理指令；以及根据所述处理指令对所述资源转移请求进行处理。本说明书还提供了实现上述方法的信息处理装置、电子设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN115081334A
公开(公告)日：2022-09-20
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：CN115017528A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210756064.9
申请日：2022-06-29
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隐私保护的联合训练自编码模型、异常检测方法及装置，模型包括各客户端的编码网络及服务端的解码网络，第一客户端利用第一编码网络处理第一样本图数据，得到各样本用户的第一样本表征，多个样本用户是多个客户端共有的用户；加密第一样本图数据及各第一样本表征；将得到的第一样本图数据密文和各第一样本表征密文发送至服务端，服务端基于各客户端发送的样本表征密文确定各样本用户的用户表征，利用解码网络和各用户表征，确定图重构数据，基于图重构数据和第一样本图数据密文确定第一预测损失；从服务端获取第一梯度密文，第一梯度密文由服务端基于第一预测损失确定并加密得到；根据第一梯度密文，更新第一编码网络。
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公开(公告)号：CN114925243A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210485497.5
申请日：2022-05-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q40/00 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例描述了图网络中节点属性的预测方法和装置。根据实施例的方法，首先根据图网络中所包含的节点类型确定出多个子网络，然后确定每个子网络的时序表征，并通过将各个子网络对应的时序表征进行融合得到能够对第一节点的属性进行预测的融合表征。进而，利用该融合表征即可实现对第一节点的属性进行预测。由于不同子网络中第二节点的类型是不同的，如此通过将各子网络中不同类型的数据进行融合来用于对第一节点的属性进行判断，增加了进行属性判断的信息量，从而能够提高对第一节点的属性进行判断的准确性。
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