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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：CN114817933A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210468467.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本说明书实施例提供了评估业务预测模型鲁棒性的方法、装置及计算设备。方法包括：对于多个业务对象的任意第一业务对象，获取业务预测模型对第一业务对象进行针对业务标签的预测结果，包括基于对应第一业务样本和第二样本分别预测得到的第一预测值和第二预测值；基于各业务对象的第一预测值和各第一预测值形成的第一集合，计算多个业务对象各自对应的第一分位数；基于各业务对象的第二预测值和第一集合，计算多个业务对象各自对应的第二分位数；基于多个业务对象各自对应的第一分位数和第二分位数确定多个业务对象各自的预测误差；基于多个业务对象各自的预测误差确定业务预测模型对抗攻击的鲁棒性得分，不依赖样本标签预测业务预测模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114417987A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210028772.0
申请日：2022-01-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种模型训练方法、数据识别方法、装置及设备，包括：获取多个训练样本，将多个训练样本输入至第一模型中，确定训练样本对应的字符序列中的每个字符位的字符为预设字符的第一预测概率；并将多个训练样本输入至第二模型中，确定训练样本对应的字符序列中的每个字符位的字符为预设字符的第二预测概率；基于第一预测概率和训练样本的标签信息，从多个训练样本中选取第一数量的训练样本；并基于第二预测概率和训练样本的标签信息，从多个训练样本中选取第二数量的训练样本；基于第一数量的训练样本对第二模型进行训练，并基于第二数量的训练样本对第一模型进行训练，直到训练后的第一模型和/或训练后的第二模型满足相应的收敛条件。
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公开(公告)号：CN113992429B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111580928.8
申请日：2021-12-22
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事件的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取目标事件的事件处理请求，其中，该事件处理请求中包括目标事件的事件信息，如果该事件信息满足预设的第一条件，则从预设的知识库中获取目标事件对应的风险防控规则，并将该事件信息分别与获取的目标事件对应的风险防控规则进行匹配，得到与该事件信息相匹配的第一规则，然后，可以基于与该事件信息相匹配的第一规则，确定该事件信息对应的预测风险信息，将该事件信息对应的预测风险信息和该事件信息输入到目标事件对应的风险防控模型中，得到该事件信息对应的风险信息，最终，可以基于该事件信息对应的风险信息对目标事件进行处理。
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公开(公告)号：CN114091670A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111397100.9
申请日：2021-11-23
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线上更新方法及装置。所述方法包括：获取预设树模型的副本和新训练样本集合；所述预设树模型为：当前线上运行的提升树模型或当前线上运行的梯度提升决策树模型；将所述副本当前的叶子节点输出值确定为旧叶子节点输出值；在保持所述副本结构不变的情况下，根据所述新训练样本集合更新所述副本的叶子节点输出值，将更新后的叶子节点输出值确定为新叶子节点输出值；针对所述副本的每个叶子节点，计算对应的新叶子节点输出值和对应的旧叶子节点输出值的加权和，并将该叶子节点的输出值更新为所述加权和，得到新的副本树模型；将所述新的副本树模型部署到线上，所述新的副本树模型用于在预设情况下替换所述预设树模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592696A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110927877.5
申请日：2021-08-12
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用于隐私保护的加密模型训练方法及装置、图像加密方法及装置和加密人脸图像识别方法及装置，该加密模型训练方法包括：利用待训练的加密模型对原始人脸图像加密，得到加密人脸图像；将加密人脸图像输入待训练的第一人脸识别模型，得到第一人脸预测结果；利用第一人脸预测结果和原始人脸图像对应的人脸标注结果，确定第一预测损失；将加密人脸图像输入判别模型，通过判别模型得到加密人脸图像为噪声图像的第一预测概率；根据与第一预测损失正相关，与第一预测概率负相关确定总预测损失；以最小化总预测损失为目标，训练加密模型以及第一人脸识别模型。
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公开(公告)号：CN112232827A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011178438.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提出了一种欺诈识别方法、装置和电子设备，其中，上述欺诈识别方法中，电子支付平台接收电子设备发送的资金操作请求，上述资金操作请求包括使用上述电子设备的第一用户向第二用户进行资金转移操作的请求，然后电子支付平台获取第二用户的头像，利用预先训练的神经网络模型，对第二用户的头像进行识别，获得上述第二用户的头像的欺诈识别结果。
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公开(公告)号：CN119046174B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411535888.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/3604 , G06F18/20 , G06V10/40 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练以及页面检测方法、装置、介质及设备。获取样本页面图像，样本页面图像对应的导航文本以及标签文本。将样本页面图像与导航文本输入到预设的大语言模型，以使大语言模型根据导航文本，确定输出文本，输出文本中包含有目标控件在页面中所在位置的预测坐标表征。将预测坐标表征输入到待训练的坐标解码器，得到目标控件在页面中所在位置的预测坐标。根据预测坐标与实际页面坐标之间的差异，确定综合损失值，以根据综合损失值，对坐标解码器进行训练。使得训练完成的坐标解码器能够对大语言模型输出的预测坐标表征进行纠正，提高页面检测准确性。
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公开(公告)号：CN119025879B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411515145.5
申请日：2024-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种大模型的安全性测评方法、装置及设备，该方法包括：获取用于对目标大模型进行安全性测评所需使用的测试集，测试集中包括测试样本数据和对应的标签信息；确定测试样本数据中后门触发器的停用词权重比例阈值，基于停用词权重比例阈值对预设的多个初始停用词组中的基准停用词当前所在的初始停用词组进行调整，得到多个目标停用词组；将测试样本数据中包含的当前处于第一目标停用词组的停用词，使用多个目标停用词组中的其它目标停用词组中与停用词相匹配的基准停用词替换，直到停用词权重比例满足预设条件，得到替换后的测试集；基于替换后的测试集对目标大模型进行安全性测评，以判断目标大模型是否存在越狱攻击风险。
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公开(公告)号：CN114091670B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111397100.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/243 , G06F18/40
Abstract: 本说明书公开了一种模型线上更新方法及装置。所述方法包括：获取预设树模型的副本和新训练样本集合；所述预设树模型为：当前线上运行的提升树模型或当前线上运行的梯度提升决策树模型；将所述副本当前的叶子节点输出值确定为旧叶子节点输出值；在保持所述副本结构不变的情况下，根据所述新训练样本集合更新所述副本的叶子节点输出值，将更新后的叶子节点输出值确定为新叶子节点输出值；针对所述副本的每个叶子节点，计算对应的新叶子节点输出值和对应的旧叶子节点输出值的加权和，并将该叶子节点的输出值更新为所述加权和，得到新的副本树模型；将所述新的副本树模型部署到线上，所述新的副本树模型用于在预设情况下替换所述预设树模型。
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