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公开(公告)号：CN119831325A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411824619.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04 , G06F18/213
Abstract: 本说明书公开了一种风险识别的方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：确定待识别用户的交易数据，并根据交易数据，确定待识别用户的交易关系图。将交易关系图输入风险识别模型的状态空间子网，对在历史时刻与待识别用户存在交易关系的第一用户对应的第一信息进行特征提取，确定历史特征。对在当前时刻与待识别用户存在交易关系的第二用户对应的第二信息进行特征提取，确定当前特征，将历史特征和当前特征输入风险识别模型中的特征聚合子网，确定聚合特征。将聚合特征输入风险识别模型的识别层，确定风险识别结果。通过状态空间子网确定历史特征，聚合历史特征和当前特征，确定风险识别结果，提高风险识别的自由度和准确性。
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公开(公告)号：CN119830997A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411873895.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于训练学生图文对比模型的方法、装置、介质及电子设备，将无标签的第一图像数据输入已训练的教师图文对比模型，获得所述第一图像数据对应的第一输出结果；将所述第一图像数据与对应的可训练的第一图像提示词输入与所述教师图文对比模型对应的学生图文对比模型中的图像编码器，获得其输出的目标图像特征；将所述目标图像特征与所述已训练的教师图文对比模型在其训练过程中预存储的文本特征相乘，获得所述第一图像数据对应的第二输出结果；使得所述学生图文对比模型根据所述第一输出结果及所述第二输出结果进行知识蒸馏，获得已训练的学生图文对比模型。
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公开(公告)号：CN119829233A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411792885.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施方式提供了一种批任务处理方法及用户行为积分的查询方法，包括根据每个任务的标识信息所述的标识区间，将任务分发至对应的计算集群及其容灾集群中，通过多个计算集群对批任务进行分区调度，而且利用计算集群和容灾集群同步调度和处理任务，提高任务并行能力和处理效率。并且，通过对每个标识区间进行奇数位和偶数位的任务分片处理，可以使得计算集群与容灾集群分别调度和处理不同的任务分片，避免两者调度和处理相同的任务，出现资源浪费和数据冲突，同时保证计算集群与容灾集群的负载均衡，另外在标识区间配置发生变化的情况下，无需重新配置计算集群和容灾集群的任务分片，提高批任务处理的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN119809648A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411997330.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06N5/022 , G06F16/903 , G06F16/901 , G06N3/0455 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种交易风险分析方法和装置。方法包括：获取包含多条交易记录的交易组，根据所述交易组构造交易图；所述多条交易记录包括，预定时段中与目标用户相关的交易记录；在所述交易图中搜索表示若干风险模式的若干模式子图，得到匹配子图；从知识库中查找与所述匹配子图表示的风险模式相关的风险知识；从案例库中查找与所述交易图相似的交易案例的案例分析；将所述多条交易记录、所述风险知识、所述案例分析一并输入第一大语言模型，得到所述第一大语言模型输出的关于所述交易组的交易风险分析结果。
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公开(公告)号：CN119788557A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411845870.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L43/0805 , H04L41/0631 , H04L41/16 , H04L9/40
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种业务异常检测方法及装置。所述方法包括：根据待检测的目标业务的目标业务类型，获取训练后的初始异常检测模型以及与所述目标业务类型对应的目标业务参数集，所述初始异常检测模型根据至少一种业务类型的样本业务数据训练得到，所述初始异常检测模型包括异常检测模块和噪声检测模块。根据所述初始异常检测模型和所述目标业务参数集，生成所述目标业务对应的目标异常检测模型。将所述目标业务的业务数据输入所述目标异常检测模型，得到所述目标业务对应的异常检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119784389A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411920064.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 宫恩超
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，方法包括：接收针对目标对象的风险检测请求；响应于所述风险检测请求，获取与所述目标对象对应的目标图结构数据，所述目标图结构数据包含与所述目标对象对应的目标节点，以及基于所述目标对象的资源转移关系确定的节点之间的边；基于所述目标图结构数据中与所述目标节点存在预设关联关系的第一节点，确定用于对所述目标对象进行风险检测的检测规则；获取所述目标图结构数据中与所述检测规则对应的子图数据，并基于所述子图数据中包含的节点的属性特征以及节点之间的连接关系，确定与所述检测规则对应的风险特征信息；基于所述风险特征信息，确定所述目标对象是否存在资源转移风险。
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公开(公告)号：CN119784376A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510283360.5
申请日：2025-03-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种支付能力扩展处理方法、装置以及设备，应用于为收银机配置的外置支付设备，外置支付设备提供收银机本身不具有的至少一种扩展支付方式。方法包括：确定与收银机是否处于已连接状态；若是，则通过HID协议，向收银机发送状态触发指令，以触发收银机打开自身的控制台，进入命令输入等待状态；通过HID协议，向收银机发送模拟键入信息，以触发收银机，在命令输入等待状态下，自动被输入并执行模拟键入信息，通过执行，使收银机获取并安装模拟键入信息所指示的支付能力扩展程序；通过与收银机进行基于支付能力扩展程序的交互，为收银机而使用扩展支付方式对应的能力。
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公开(公告)号：CN119782807A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411775767.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用户样本的筛选方法及装置。第一训练集中包含多个用户样本，每一个用户样本具有多套风险标签。针对任意的第一用户样本，获取第一用户样本的多套风险标签分别对应的损失值，多个损失值从对第一神经网络的训练过程中得到。接着，从第一用户样本的多个损失值对应的第一融合损失中扣除第一值，得到修正损失。其中，第一值利用多个损失值的分布特征确定，用于体现由第一神经网络包含的误差而导致增大的损失值。在得到若干用户样本的修正损失时，基于该修正损失从第一训练集中筛选用户样本及其风险标签，并加入第三训练集。用户样本中包含隐私数据，在数据处理过程中需要进行隐私保护。
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公开(公告)号：CN119762153A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411943775.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0207 , G06Q40/04 , G06F21/44 , G16Y40/50
Abstract: 本说明书实施例公开了一种业务执行方法、装置、设备和计算机可读介质。方案可以包括：获取针对物联网设备的第一业务请求；所述第一业务请求中携带所述物联网设备的设备标识；向第二服务器发送第二业务请求；所述第二业务请求中携带所述物联网设备的设备标识；所述第二业务请求用于指示所述物联网设备，执行目标业务得到业务执行结果信息，利用所述物联网设备的设备标识对所述业务执行结果信息进行签名，得到签名结果信息；接收所述物联网设备发送的所述业务执行结果信息和所述签名结果信息；基于所述签名结果信息和所述业务执行结果信息，请求所述第二服务器进行交易结算。
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公开(公告)号：CN119760701A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411768117.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/55
Abstract: 本说明书实施例公开了一种入侵检测方法、装置、存储介质及设备，本方法在JVM的动态链接库中设置切点，在操作系统内核层启动相应的切面，当切面被触发时，由操作系统内核通过堆栈信息查询触发切面的目标事件在动态链接库中所调用的方法，并据此检测目标事件是否为目标事件，由于本方法通过系统层对入侵事件进行检测，因此，即使入侵者直接从JDWP协议层入侵，也可感知到入侵产生的系统调用，可有效防御事件。
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