公开(公告)号：CN113223101B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202110589972.9

申请日：2021-05-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 刘杰 ,  王维强 ,  孟昌华

IPC: G06T9/00 ,  G06F21/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备，其中方法包括：获取待进行隐私保护处理的原始图像，确定获取的原始图像的图像内容中是否包括人脸；若是，则通过预先训练的图像编码模型对原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，以防止个人信息泄露；其中，模型对抗图像与原始图像的视觉效果的差别程度小于第一阈值，且模型对抗图像与原始图像在指定人脸检测模型下的人脸检测结果的差别程度大于第二阈值。

公开(公告)号：CN111275095B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202010054470.1

申请日：2020-01-17

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 倪翔 ,  汲小溪 ,  王维强

IPC: G06K9/62

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种对象类型识别方法及装置，其中，该方法包括：获取目标对象的初始类型识别结果，该初始类型识别结果包括：目标对象在各预设类型下的第一识别结果，该第一识别结果是基于目标对象的历史行为数据得到的。基于该第一识别结果和预先得到的对象类型识别模型，确定目标对象在各预设类型下的第二识别结果；该对象类型识别模型是基于各预设类型对应的抽样前样本集、以及在抽样后样本集中抽到非预设类型样本的概率所得到的，抽样后样本集为利用预设上下抽样方法对抽样前样本集进行上下抽样得到的，抽样后样本集中预设类型样本的浓度为预设的标准浓度。根据各预设类型对应的第二识别结果，确定目标对象的所属类型。

公开(公告)号：CN115423485A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211369675.4

申请日：2022-11-03

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 赵闻飙 ,  林金镇 ,  应缜哲 ,  薛兰青 ,  王维强 ,  徐恪 ,  李琦

IPC: G06Q20/40 ,  G06Q30/00 ,  G06Q40/02 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待检测的目标数据，并获取所述目标数据与每个候选用户意图对应的目标概率，所述目标数据包括人机交互过程中用户的输入数据；对所述目标数据进行划分，得到多个子数据，并基于预设梯度积分算法，获取每个所述子数据对所述目标数据属于每个所述候选用户意图的贡献度；基于所述目标数据与每个候选用户意图对应的目标概率，以及所述每个所述子数据对所述目标数据属于每个所述候选用户意图的贡献度，确定所述目标数据对应的目标用户意图。

公开(公告)号：CN115293238A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210793703.9

申请日：2022-07-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  蒋晨之 ,  王宁涛 ,  吕乐 ,  傅幸 ,  刘芳卿 ,  杨阳 ,  杨信 ,  王维强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种可信性判别的方法及系统。其中方法包括：获取表征模型分别利用第一主体和第二主体在时间t2之前预设时长内的行为特征得到的第一主体和第二主体的表征向量；针对所述第一主体确定与该第一主体的表征向量之间的距离满足预设第一条件的第二主体，并将确定出的各第二主体分别与第一主体构成候选关系对；对各候选关系对进行风险评分，选择风险评分满足预设第二条件的候选关系对作为可信关系对，所述可信关系对用以在时间t2+m对包含网络行为的流量进行可信性判别。本申请能够实现基于双主体的准确可信性判别。

公开(公告)号：CN115204395A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210707219.X

申请日：2022-06-21

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 许小龙 ,  张长浩 ,  王维强

IPC: G06N5/04 ,  G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据的处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取第一对象的第一行为数据和所述第一对象的风险标签；基于所述第一行为数据生成第二行为数据；基于预先训练的因果推断模型和所述第二行为数据，得到所述第二行为数据对应的第一特征向量，所述第一特征向量为所述预先训练的因果推断模型基于所述第二行为数据内的不同数据之间的依赖关系，生成的能够表征所述第二行为数据内的不同数据之间相关性的特征向量；将所述第一对象的风险标签确定为所述第一特征向量的风险标签，并基于所述第一特征向量和所述第一特征向量的风险标签，对由深度学习算法构建的风险识别模型进行对抗训练，得到训练后的风险识别模型。

公开(公告)号：CN115169551A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210757609.8

申请日：2022-06-30

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吕乐 ,  张长浩 ,  傅幸 ,  王维强

IPC: G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本说明书实施例描述了行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置。根据实施例的方法，可以在训练行为预测模型时获取样本行为事件的类型标识以及样本行为事件所发生的时间信息。然后将样本行为事件在连续的时间域上进行表征，进而根据在连续时间域上表征后的行为事件表征训练行为预测模型，以对行为预测模型输出的类型标识和时间的预测值进行优化。通过将样本行为事件在连续的时间域上表征，实现了行为事件和其所发生的的时间的关联，使得模型能够充分学习到行为事件和其所发生的时间所呈现出的规律和周期性的特征，从而能够提高风险行为预测的准确性。

公开(公告)号：CN115033676A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210713723.0

申请日：2022-06-22

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 应缜哲 ,  王昊天 ,  王维强

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/06

Abstract: 本说明书公开了一种意图识别模型训练及用户意图识别方法及装置，先确定包含多轮对话的历史对话数据作为训练样本，通过第一意图识别模型确定每个训练样本各轮对话的用户意图，并基于用户执行的与该训练样本对应的业务确定反馈意图，然后根据该训练样本的用户意图以及反馈意图确定第一风险识别结果，并通过第二意图识别模型确定该训练样本的各预测意图以及第二风险识别结果，最后以各训练样本第一风险识别结果与第二风险识别结果之间的差异最小为优化目标对第二意图识别模型进行训练。通过结合反馈意图以及由第一意图识别模型确定的用户意图，得到准确的风险识别结果，以对第二意图识别模型进行训练，提高了第二意图识别模型的风险识别能力。

公开(公告)号：CN115018280A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210569609.5

申请日：2022-05-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 胡逸飞 ,  王宝坤 ,  王维强

IPC: G06Q10/06 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/25 ,  G06F16/22 ,  G06F16/9535 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例提供了一种风险图模式的挖掘方法、风险识别方法及对应装置。其中主要挖掘方法包括：获取利用用户的网络行为数据构建的异构网络图；利用已知风险行为对应的边在异构网络图中确定风险子图，以及利用已知安全行为对应的边在异构网络图中确定安全子图；从风险子图和安全子图中进行图模式采样，得到多个候选图模式；分别确定各候选图模式在风险子图和安全子图中的出现状况，依据确定的出现状况从多个候选图模式中确定风险图模式，风险图模式用以对待识别的网络行为数据进行风险识别。通过本公开可以对用户在网络的各种风险行为模式进行挖掘，并基于此快速、有效地对用户在网络的各种行为进行风险识别。

公开(公告)号：CN114999611A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210908680.1

申请日：2022-07-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张长浩 ,  许小龙 ,  傅欣艺 ,  王维强

IPC: G16H20/70 ,  G16H50/70 ,  G06F16/635

Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和信息推荐的方法及装置，可以获取用户情绪信息以及用户情绪信息对应的标准音频数据，并将该用户情绪信息输入到待训练的生成模型中，以使该生成模型根据预先构建出的知识图谱中与用户情绪信息相匹配的目标节点，确定图谱特征，并根据该图谱特征，生成目标音频，其中，这里提到的知识图谱用于表征各种音频相关信息与各类用户情绪信息之间的关联关系，而后，可以以最小化该目标音频与标准音频数据之间的差异为优化目标，对生成模型进行训练，训练后的生成模型用于根据目标用户的用户情绪信息，为目标用户生成音频，从而在一定程度上生成适合用户的音频，以及提高为用户生成音频的合理性。

公开(公告)号：CN114978616A

公开(公告)日：2022-08-30

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

Inventor： 张长浩 ,  傅欣艺 ,  王维强

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/57

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。