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公开(公告)号：CN111080303B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911242890.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 傅颖
Abstract: 本申请提供终端设备的风险识别方法、装置及设备。该方法包括：获取用户通过终端设备发起的交易数据；其中，上述交易数据包括若干设备属性值；上述设备属性值为上述终端设备包括的预设属性类别对应的属性值。计算与上述各设备属性值对应的设备数量变化率；其中，上述设备属性值对应的设备数量变化率为，上述交易数据的发生时刻对应的单位时段内，包含上述设备属性值的终端设备的数量，对应于上述单位时段内包含上述设备属性值的终端设备的历史平均数量的变化率。基于上述各设备属性值对应的设备数量变化率，计算上述终端设备的风险评分，并确定上述风险评分是否大于阈值；如果是，确定上述终端设备为被篡改了设备标识的风险设备。
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公开(公告)号：CN111080303A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911242890.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 傅颖
Abstract: 本申请提供终端设备的风险识别方法、装置及设备。该方法包括：获取用户通过终端设备发起的交易数据；其中，上述交易数据包括若干设备属性值；上述设备属性值为上述终端设备包括的预设属性类别对应的属性值。计算与上述各设备属性值对应的设备数量变化率；其中，上述设备属性值对应的设备数量变化率为，上述交易数据的发生时刻对应的单位时段内，包含上述设备属性值的终端设备的数量，对应于上述单位时段内包含上述设备属性值的终端设备的历史平均数量的变化率。基于上述各设备属性值对应的设备数量变化率，计算上述终端设备的风险评分，并确定上述风险评分是否大于阈值；如果是，确定上述终端设备为被篡改了设备标识的风险设备。
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公开(公告)号：CN112199706B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011157336.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开实施例提供一种基于多方安全计算的树模型的训练方法和业务预测方法，树模型由参与多方安全计算的多方共同训练，多方包括第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方，第一数据拥有方具有各训练样本对应的第一样本标签，第二数据拥有方具有训练样本对应的第二样本标签；该方法包括：第一数据拥有方接收第二数据拥有方发送的每个训练样本分别对应的第二加密中间参数；基于本轮迭代对应的分裂特征，将各训练样本划分得到样本集合；将样本集合中样本的第二加密中间参数统计后返回至第二数据拥有方；对于每个训练样本，根据第一样本标签获得第一中间参数，并统计样本集合中所有样本的第一中间参数统计值；基于中间参数，调整树模型的模型参数。
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公开(公告)号：CN112199706A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011157336.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开实施例提供一种基于多方安全计算的树模型的训练方法和业务预测方法，树模型由参与多方安全计算的多方共同训练，多方包括第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方，第一数据拥有方具有各训练样本对应的第一样本标签，第二数据拥有方具有训练样本对应的第二样本标签；该方法包括：第一数据拥有方接收第二数据拥有方发送的每个训练样本分别对应的第二加密中间参数；基于本轮迭代对应的分裂特征，将各训练样本划分得到样本集合；将样本集合中样本的第二加密中间参数统计后返回至第二数据拥有方；对于每个训练样本，根据第一样本标签获得第一中间参数，并统计样本集合中所有样本的第一中间参数统计值；基于中间参数，调整树模型的模型参数。
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