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公开(公告)号：CN115964669A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211611448.8
申请日：2022-12-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/22
Abstract: 本说明书公开了一种异常检测方法、装置、可读存储介质及电子设备，通过针对每个大类，将该大类对应的历史行为数据输入异常检测模型中，得到该异常检测模型输出的该异常大类的每个异常子类的表征特征。在获取到待检测的用户行为数据后，将用户行为数据输入该异常检测模型中，根据用户行为数据对应的用户特征和预存的各异常大类包含的各异常子类的表征特征之间的相似度，确定该用户特征所对应的异常大类，并将该异常大类作为用户行为数据的异常检测结果。本方法可仅基于各异常大类分别对应的各异常子类和用户特征之间的相似度来确定异常检测结果，避免了对计算资源过大要求的同时，还能保证异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114692724B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210208136.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例描述了数据分类模型的训练方法、数据分类方法和装置。根据实施例的方法，首先获取标签已知的正数据样本和标签未知的灰度数据样本，然后分别确定基于该正数据样本的标准正数据概率分布和基于该灰度数据样本的拟合正数据概率分布。进一步即可根据该标准正数据概率分布和拟合正数据概率分布实现对数据分类模型的训练。如此基于灰度数据中的正数据也应服从标准正数据概率分布的原则，构建适用于对所有数据进行标签分类的数据分类模型，从而能够提高利用该数据分类模型对数据进行分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114692724A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210208136.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例描述了数据分类模型的训练方法、数据分类方法和装置。根据实施例的方法，首先获取标签已知的正数据样本和标签未知的灰度数据样本，然后分别确定基于该正数据样本的标准正数据概率分布和基于该灰度数据样本的拟合正数据概率分布。进一步即可根据该标准正数据概率分布和拟合正数据概率分布实现对数据分类模型的训练。如此基于灰度数据中的正数据也应服从标准正数据概率分布的原则，构建适用于对所有数据进行标签分类的数据分类模型，从而能够提高利用该数据分类模型对数据进行分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114092097A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111396497.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险识别模型的训练方法、交易风险确定方法及装置。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括第一交易的意愿标签、风险标签以及多个特征；将多个特征输入风险识别模型进行预测处理，预测处理包括，在特征处理网络，对多个特征进行特征交叉处理，得到表征向量；在第一识别层，基于对表征向量的第一处理结果，确定第一交易的意愿度；在第二识别层，基于对表征向量的第二处理结果，确定第一交易的风险度；在预测损失减小的方向，更新风险识别模型的参数，其中预测损失包括第一损失和第二损失，第一损失基于意愿度和意愿标签确定，第二损失基于风险度和风险标签确定。
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公开(公告)号：CN112836218A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110050426.8
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种风险识别方法及装置和电子设备，应用于终端设备的可信执行环境。所述可信执行环境中存储有历史业务请求和风险规则。该方法包括：响应于业务客户端发起的待发送的业务请求，获取业务请求包含的用户账户和终端标识；查询历史业务请求中同样具有该用户账户和设备标识的历史目标业务请求，并对历史目标业务请求进行统计分析，得到风险指标的数值；判断风险指标的数值是否达到风险规则中设定的阈值；删除所述待发送的业务请求中携带的设备标识，并添加判断结果，由所述业务客户端将所述业务请求发送给业务服务端；以使所述业务服务端基于该判断结果执行该业务请求。由于设备标识不对外发送从而可以保护用户的个人信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112785157A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110093517.X
申请日：2021-01-22
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风险识别方法。该方法包括：获取待识别的第一事件样本；将该第一事件样本输入针对多个风险域的风险识别系统中；该风险识别系统包括第一表征层，第二表征层和输出层；该第二表征层包括共享表征子层，以及对应该多个风险域的多个特定表征子层；该输出层包括对应该多个风险域的多个输出子层；其中，该第一表征层基于该第一事件样本的事件特征，确定该第一事件样本的第一表征向量；该第二表征层中的各个表征子层各自基于该第一表征向量，确定该第一事件样本的表征子向量；该输出层中的各个输出子层，各自基于所对应风险域的表征子向量和该共享表征子层确定出的表征子向量，确定风险预测结果。
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公开(公告)号：CN111310196B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010384152.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种风险识别方法及装置和电子设备，应用于终端设备的可信执行环境。所述可信执行环境中存储有历史业务请求和风险规则。该方法包括：响应于业务客户端发起的待发送的业务请求，获取业务请求包含的用户账户和终端标识；查询历史业务请求中同样具有该用户账户和设备标识的历史目标业务请求，并对历史目标业务请求进行统计分析，得到风险指标的数值；判断风险指标的数值是否达到风险规则中设定的阈值；删除所述待发送的业务请求中携带的设备标识，并添加判断结果，由所述业务客户端将所述业务请求发送给业务服务端；以使所述业务服务端基于该判断结果执行该业务请求。由于设备标识不对外发送从而可以保护用户的个人信息。
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公开(公告)号：CN111932041A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011069728.1
申请日：2020-10-09
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基于风险识别的模型训练方法、装置及电子设备，具体方案包括：获取无样本标签的第一数据集，第一数据集包含预期具有第一类样本标签的样本数据，在该预期具有第一类样本标签的样本数据中掺杂有具有第二类样本标签的样本数据；对第一数据集预配置第一类样本标签，利用该第一数据集运行配置有第一模型参数的目标模型，生成预测值。利用损失函数判断预测值相比于第一数据集所反映的目标值的损失量，估算损失量对应的第一数据集的统计中心估值，将统计中心估值转换成统计中心期望值，利用损失量和损失量对应的统计中心期望值调整第一模型参数，直到损失量达到预设条件。
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公开(公告)号：CN111340509B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010440520.X
申请日：2020-05-22
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虚假交易识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定平台所对应的原始交易图数据，根据目标节点从所述原始交易图数据中提取出子图数据；将所述子图数据作为输入，利用预定的多个连续的神经网络结构执行信息聚合操作和特征向量提取操作得到目标特征向量；其中，所述信息聚合操作用于根据各节点之间的相关性确定注意力矩阵，并根据所述注意力矩阵对目标节点的邻域节点信息进行聚合，所述各节点之间的相关性包括根据各节点信息所确定的第一相关性以及根据边信息所确定的第二相关性；将所述目标特征向量输入到分类器中，以便根据所述分类器的输出结果判断所述待识别交易是否为虚假交易。
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公开(公告)号：CN111310196A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010384152.1
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种风险识别方法及装置和电子设备，应用于终端设备的可信执行环境。所述可信执行环境中存储有历史业务请求和风险规则。该方法包括：响应于业务客户端发起的待发送的业务请求，获取业务请求包含的用户账户和终端标识；查询历史业务请求中同样具有该用户账户和设备标识的历史目标业务请求，并对历史目标业务请求进行统计分析，得到风险指标的数值；判断风险指标的数值是否达到风险规则中设定的阈值；删除所述待发送的业务请求中携带的设备标识，并添加判断结果，由所述业务客户端将所述业务请求发送给业务服务端；以使所述业务服务端基于该判断结果执行该业务请求。由于设备标识不对外发送从而可以保护用户的个人信息。
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