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公开(公告)号：CN116361813A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310402899.9
申请日：2023-04-13
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风险攻击的感知方法、装置及设备，该方法包括：获取执行预设目标业务之前执行非目标业务的过程中产生的业务数据，以及执行非目标业务的过程中采集的终端设备的设备信息，该业务数据和该设备信息构成的数据中包含的信息维度高于预设维度阈值，然后，可以对该业务数据对应的特征进行编码处理，得到编码后的业务特征，并对该设备信息对应的特征进行编码处理，得到编码后的设备特征，将编码后的业务特征和编码后的设备特征输入到目标模型中，通过所述目标模型的降维处理、重构处理，确定重构误差特征，进一步基于目标模型、重构误差特征和降维后的特征，确定执行目标业务时存在预设风险的概率。
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公开(公告)号：CN115545720B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211508334.0
申请日：2022-11-29
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的方法、业务风控的方法及装置，首先，获取用户的操作信息。其次，根据操作信息，确定在服务端上所产生的业务事件。而后，将操作信息输入到待训练的第一特征提取模型中，确定操作信息对应的操作特征，以及，将业务事件对应的事件信息输入到预设的第二特征提取模型中，确定业务事件对应的业务事件特征。最后，以最小化操作特征与业务事件特征之间的偏差为优化目标，对第一特征提取模型进行训练，第一特征提取模型用于从操作信息中提取操作特征，并将提取出的操作特征输入到风控模型，以使风控模型根据第一特征提取模型提取出的操作特征，进行业务风控。本方法可以降低服务器上的计算资源的消耗，提高业务风控的效率。
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公开(公告)号：CN113435585B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110802699.3
申请日：2021-07-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例公开了一种业务处理方法、装置及设备，所述方法应用于终端设备，包括：向服务器发送针对目标业务的模型获取请求，所述模型获取请求中包括所述终端设备的设备性能信息；接收所述服务器发送的与所述设备性能信息相匹配的神经网络模型，所述神经网络模型是所述服务器基于预先获取的第一训练样本进行模型训练得到的超网络模型，对所述超网络模型进行多次采样处理后得到的子神经网络模型，并对每个所述子神经网络模型进行卷积核、网络宽度和网络深度中的一种或多种处理的子模型训练而得到的模型；基于接收到的神经网络模型对所述目标业务进行业务处理。
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公开(公告)号：CN114999611B
公开(公告)日：2022-12-20
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
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。
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公开(公告)号：CN115238827B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211125687.2
申请日：2022-09-16
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保护隐私的样本检测系统训练方法及装置，样本检测系统包括表征模型、生成器和分类模型。该方法包括：利用将k个采样噪声分别输入生成器而得到的k个模拟表征，对表征模型输出的隐私样本表征进行表征混淆处理，得到混淆表征；利用白样本标签对隐私样本标签进行标签混淆处理，得到混淆标签；基于混淆表征和分类模型，得到分类预测结果；将k个模拟表征分别输入判别器，得到k个第一判别结果；以减小分类预测结果和混淆标签之间的差异，以及增大k个第一判别结果指示对应表征为真实表征的概率为目标，训练异常检测系统；基于判别器针对表征模型输出的公开白样本表征的第二判别结果和上述k个第一判别结果，训练判别器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238827A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211125687.2
申请日：2022-09-16
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保护隐私的样本检测系统训练方法及装置，样本检测系统包括表征模型、生成器和分类模型。该方法包括：利用将k个采样噪声分别输入生成器而得到的k个模拟表征，对表征模型输出的隐私样本表征进行表征混淆处理，得到混淆表征；利用白样本标签对隐私样本标签进行标签混淆处理，得到混淆标签；基于混淆表征和分类模型，得到分类预测结果；将k个模拟表征分别输入判别器，得到k个第一判别结果；以减小分类预测结果和混淆标签之间的差异，以及增大k个第一判别结果指示对应表征为真实表征的概率为目标，训练异常检测系统；基于判别器针对表征模型输出的公开白样本表征的第二判别结果和上述k个第一判别结果，训练判别器。
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公开(公告)号：CN112949752B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110322500.7
申请日：2021-03-25
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业务预测系统的训练方法。在该方法中的第一阶段，先利用源域丰富的标签信息，训练源域与目标域共享的强特征提取器，之后将其应用于目标域；在第二阶段，利用经由训练后的特征提取器从目标域样本中提取出的强特征，以及目标域样本中的原始特征和业务标签，对针对目标域对象的业务预测模型进行有监督地训练。由此，第一阶段中训练出的强特征提取器和第二阶段中训练出的业务预测模型，构成应用于目标域的业务预测系统。
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公开(公告)号：CN112950221B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110323751.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 傅欣艺
Abstract: 本说明书实施例提供了建立风控模型的方法、风险控制方法及装置。该方法中，首先获取通用风控模型；其中，该通用风控模型是利用第一样本集训练得到的，该第一样本集利用至少两类用户的行为数据生成；利用目标用户的行为数据，生成对应该目标用户的第二样本集；利用该第二样本集训练所述通用风控模型，得到对应所述目标用户的个性化风控模型。
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公开(公告)号：CN114662706A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210296231.6
申请日：2022-03-24
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训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取用于训练目标模型的样本数据，该样本数据不包含用于训练目标模型的标签信息，然后，根据预设的节点选取次数，每次从目标模型中包含的模型节点中选取满足预设丢弃概率的模型节点，并从目标模型中去除选取的模型节点，得到剩余模型节点构成的目标模型，将该样本数据输入到上述每个目标模型中进行特征提取处理，得到每个目标模型对应的样本特征，向该样本特征中分别加入预设的噪声数据，得到噪声样本特征，将该噪声样本特征发送给服务器，以触发服务器基于该噪声样本特征对目标模型进行联邦训练。
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公开(公告)号：CN114154202B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210119822.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/2458
Abstract: 本公开提供了一种基于差分隐私的风控数据探查方法，包括：在用户端获取入模数据；在用户端将扰动加入所获取的入模数据，以获得经扩展的入模数据集；基于所述经扩展的入模数据集，在服务端获取针对所述入模数据的统计近似；以及在服务端校正针对所述入模数据的统计近似。
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