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公开(公告)号：CN110730459B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911023105.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种近场通信认证的发起方法及相关装置。其中，方法包括：终端设备采集用户行为特征序列。终端设备将所述用户行为特征序列发送至云服务器。所述云服务器基于异常检测模型对所述用户行为特征序列进行异常检测，其中，所述异常检测模型是基于用户在至少一个终端设备中的历史用户行为特征序列训练得到的。所述云服务器将所述异常检测模型的异常检测结果发送至所述终端设备。所述终端设备基于所述异常检测结果，确定是否向近场通信NFC认证设备发起NFC认证。
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公开(公告)号：CN110874646B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010047742.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种联邦学习的异常处理方法、装置及电子设备。方法包括：基于目标联邦学习的第一目标成员对象与目标联邦学习的第二目标成员对象在参与目标联邦学习时的通信记录，确定第一目标成员对象与第二目标成员对象之间的通信特征序列。将第一目标成员对象与第二目标成员对象之间的通信特征序列输入至异常识别模型，得到第一目标成员对象与第二目标成员对象的异常识别结果，异常识别模型是基于样本数据和预先为样本数据标注的异常分类标签训练得到的，样本数据包括第一样本成员对象在远程控制第二样本成员时，与第二样本成员对象之间的通信特征序列。对第一目标成员对象和/或第二目标成员对象执行与异常识别结果相匹配的风控决策。
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公开(公告)号：CN111401788A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010281395.2
申请日：2020-04-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供业务时序指标的归因方法以及装置，其中所述方法包括：将特征池输入第一机器学习模型进行训练，得到变量的特征权重，特征池中包括基于业务时序指标样本分解得到的多个变量，模型对业务时序指标样本的时间曲线进行拟合，如果未达到预设训练目标，通过可解释机器学习框架进行影响特征权重的计算，按影响特征权重筛选出变量组合，添加到特征池中，输入模型进行迭代，实现了基于模型解释性算法的特征自适应迭代，如果达到预设训练目标，则可以从特征池确定具有耦合关系的变量组合，计算出变量组合对异常时间点的异常变动幅度的贡献系数，实现了业务时序指标的归因。
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公开(公告)号：CN111199429A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010014918.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供的预测模型的训练方法及装置，其中，所述方法包括为采集的每个用户分配一个权益，并按照权益类型对权益进行划分；将每种权益类型的权益的权益特征和对应的用户的用户特征分为训练数据和测试数据；基于每种权益类型的训练数据对每种权益类型对应的初始预测模型进行训练，得到每种权益类型对应的预测模型；将每种权益类型的测试数据输入每种权益类型对应的预测模型中得到测试结果，并基于所有测试结果调整预测模型。
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公开(公告)号：CN110874491B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010047788.7
申请日：2020-01-16
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机器学习的隐私数据处理方法、装置和电子设备，其中，所述方法可以基于数据需求方的需求，从数据所有方的原始隐私数据中提取目标原始特征，基于特征嵌入模型确定所述目标原始特征的特征嵌入向量，将所述目标原始特征的特征嵌入向量提供给所述数据需求方。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874649B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010048032.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种联邦学习的执行方法、系统、客户端及电子设备。其中：服务端创建的目标联邦学习任务的成员对象在加入目标联邦学习任务后，将成员对象状态设置为标注状态，以对属于私有信息的样本数据进行标注，得到样本数据的分类标签。标注状态下的成员对象在完成标注后，将成员对象状态设置为就绪状态，以接收并响应服务端发送的启动目标联邦学习任务的训练指令。服务端在监控到不少于预设数量的就绪状态的成员对象时，向就绪状态下的成员对象发送训练指令。就绪状态下的成员对象在接收到训练指令后，将成员对象状态设置为执行状态，以按照安全多方计算协议，基于样本数据和对应的分类标签，执行目标联邦学习任务的训练操作。
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公开(公告)号：CN110909040A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911090180.6
申请日：2019-11-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06Q30/02
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务投放辅助方法、装置及电子设备。其中，方法包括：基于目标业务所匹配的用户画像特征维度组合，对所述目标业务的样本用户进行用户画像特征提取，获得所述样本用户在多个时间节点的用户画像特征组合，其中，所述样本用户对应目标用户画像特征维度的用户画像特征用于表征所述样本用户在所述目标用户画像特征维度下的分类值。基于样本用户在各时间节点的用户画像特征组合和所述样本用户在各时间节点针对所述目标业务的业务投放效果分类标签，对所述解释模型进行训练，得到所述解释模型针对用户画像特征组合随时间演变所对业务投放效果产生影响的解释数据。
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公开(公告)号：CN110874649A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010048032.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于状态机的联邦学习方法、系统、客户端及电子设备。其中：服务端创建的目标联邦学习任务的成员对象在加入目标联邦学习任务后，将成员对象状态设置为标注状态，以对属于私有信息的样本数据进行标注，得到样本数据的分类标签。标注状态下的成员对象在完成标注后，将成员对象状态设置为就绪状态，以接收并响应服务端发送的启动目标联邦学习任务的训练指令。服务端在监控到不少于预设数量的就绪状态的成员对象时，向就绪状态下的成员对象发送训练指令。就绪状态下的成员对象在接收到训练指令后，将成员对象状态设置为执行状态，以按照安全多方计算协议，基于样本数据和对应的分类标签，执行目标联邦学习任务的训练操作。
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公开(公告)号：CN110795722A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911022641.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例公开了一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。
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公开(公告)号：CN110730459A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911023105.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种近场通信认证的发起方法及相关装置。其中，方法包括：终端设备采集用户行为特征序列。终端设备将所述用户行为特征序列发送至云服务器。所述云服务器基于异常检测模型对所述用户行为特征序列进行异常检测，其中，所述异常检测模型是基于用户在至少一个终端设备中的历史用户行为特征序列训练得到的。所述云服务器将所述异常检测模型的异常检测结果发送至所述终端设备。所述终端设备基于所述异常检测结果，确定是否向近场通信NFC认证设备发起NFC认证。
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