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公开(公告)号：CN113780365A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110952742.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供了一种样本生成方法及装置。该方法首先得到结构化数据的目标样本；所述目标样本中包括至少一个特征值，每一个特征值对应所述结构化数据的一个特征；从所述结构化数据的至少一个特征中，确定待扰动特征；确定对应于所述待扰动特征的扰动范围；在所述扰动范围内，对所述目标样本中的对应于待扰动特征的特征值进行扰动，以得到新的样本。
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公开(公告)号：CN120029634A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510218680.2
申请日：2025-02-26
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程序代码的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理的目标程序代码；基于目标程序代码中包含的模型操作，确定构建目标程序代码对应的操作拓扑关系图，并基于目标程序代码中包含的操作和操作拓扑关系图，确定目标程序代码中包含的功能块和每个功能块的描述信息；基于目标程序代码中包含的功能块和每个功能块的描述信息，以及设置有代码行标识的目标程序代码，构建第一提示信息，并基于目标程序代码，从代码数据库中获取与目标程序代码之间的相似度大于预设阈值的第一程序代码；基于第一提示信息、第一程序代码和目标程序代码生成第二提示信息，并将第二提示信息输入到大模型中，得到目标程序代码的分析日志。
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公开(公告)号：CN118673498A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410695079.8
申请日：2024-05-30
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小程序风险识别方法及装置。该方法首先获取用于对目标小程序进行风险识别的第一信息，如果基于所获取的第一信息从风险数据库中查找到对应的页面信息，则从风险数据库中获取页面信息对应的端侧风险识别结果，如果端侧风险识别结果指示页面信息中存在预设风险，则基于第一信息对页面信息进行风险识别，获取页面信息对应的云端风险识别结果，并基于云端风险识别结果确定页面信息对应的风险识别结果，如果未从风险数据库中获取到页面信息对应的端侧风险识别结果，则调用目标小程序运行所需的终端运行环境下的页面信息对应的未访问页面，捕捉未访问页面的信息，确定页面信息是否存在预设风险。
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公开(公告)号：CN114978616B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210486217.2
申请日：2022-05-06
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风险评估系统的构建方法，包括：利用第一标注事件样本集训练第一风险评估模型，所述第一标注事件样本集中包括第一数量的黑样本和第二数量的白样本，所述第一数量大于第二数量；利用训练好的第一风险评估模型处理多个灰样本，得到其中各个灰样本的预测风险分，所述各个灰样本被已有的风控技术识别为风险样本；基于所述预测风险分，从所述多个灰样本中选取部分灰样本，作为对第二标注事件样本集中黑样本的扩充；所述第二标注事件样本集中初始包括第三数量的黑样本和第四数量的白样本，所述第三数量小于第四数量；利用扩充后的第二标注事件样本集训练第二风险评估模型，训练好的第二风险评估模型用于构建所述风险评估系统。
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公开(公告)号：CN116486199A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310386130.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本说明书实施例提供了一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置，其中训练方法包括：基于训练集对待训练GAN模型的生成器和判别器进行交替训练处理，得到训练后的GAN模型；若确定满足预设的验证条件，则将当前GAN模型的生成器所生成的多个第一虚假图像，依次输入当前GAN模型的判别器中进行图像检测处理，得到检测结果；根据检测结果确定当前GAN模型是否满足优化条件；若满足优化条件，则根据检测结果更新训练集，基于更新后的训练集进行交替训练处理；若不满足优化条件，则将当前GAN模型的判别器确定为目标图像检测模型。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116432757A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211740907.2
申请日：2022-12-30
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模型处理方法和装置，该模型处理方法包括：获取具备可解释性的目标树模型；基于神经网络对目标树模型进行蒸馏，得到神经网络模型，其中，对目标树模型进行蒸馏包括对目标树模型的特征提取能力以及聚类能力进行蒸馏；基于目标树模型的可解释性可以确定蒸馏得到的神经网络模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN116432742A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310435910.1
申请日：2023-04-19
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模型压缩系统、方法及设备，该方法应用于模型压缩系统，包括：获取待压缩的目标模型，并确定所述目标模型中包含的算子之间的拓扑关系，基于所述拓扑关系，确定所述目标模型的拓扑结构，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数，确定所述目标模型的压缩规则，使用确定的压缩规则，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数对所述目标模型进行压缩处理，得到压缩后的目标模型，导出所述压缩后的目标模型。
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公开(公告)号：CN116186781A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310329646.3
申请日：2023-03-29
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方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的模型训练方法中，获取用户在历史上执行交易业务时的业务数据，作为私有样本数据；将所述私有样本数据输入待训练的目标模型，得到所述目标模型输出的所述交易业务的风险表征值；根据所述风险表征值和所述私有样本数据对应的标注，确定第一损失，根据所述第一损失确定所述目标模型的初始梯度；对所述初始梯度进行加扰，得到带扰梯度；将所述带扰梯度输入预先训练的降噪模型中，以通过所述降噪模型根据所述带扰梯度输出降噪梯度，所述降噪梯度用于模拟所述初始梯度各分量之间的关系；采用所述降噪梯度对所述目标模型的参数进行调整。
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公开(公告)号：CN116015942A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211732520.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种隐私保护的数据传输方法、装置、电子设备及介质。方法包括：发送端设备基于压缩感知算法，对目标数据分块后的原始信号进行脱敏化压缩，得到所述目标数据对应的脱敏信号。所述发送端设备将所述脱敏信号发送至接收端设备。所述接收端设备基于块稀疏贝叶斯学习算法，对所述脱敏信号进行压缩还原的稀疏重构，得到所述目标数据对应的重构信号，其中，所述重构信号用于数据处理。
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