模型训练方法、异常数据检测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN111428757B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202010146141.X

    申请日:2020-03-05

    Abstract: 本说明书实施例公开了模型训练方法、异常数据检测方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括:获取训练样本集,所述训练样本集包括无标签样本集和有标签样本集,所述无标签样本集包括多个第一样本,所述有标签样本集包括多个第二样本和类型标签;根据所述无标签样本集,对第一模型进行训练,所述第一模型包括特征提取子模型;根据所述有标签样本集和所述特征提取子模型的训练结果,对第二模型进行训练,所述第二模型包括所述特征提取子模型和异常数据检测子模型,所述异常数据检测子模型用于根据所述特征提取子模型的输出检测异常数据。本说明书实施例可以提高第二模型的训练效果。

    一种账户登录验证方法及系统

    公开(公告)号:CN111581613B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202010355369.X

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 公开了一种账户登录验证方法及系统。对于通过二次放号途径获得手机号的用户,其使用手机号以短信登录方式请求登录该手机号的原用户注册的账户时,风控设备会针对本次账户登录事件进行风控,并会发现存在账户丢失风险,接着,风控设备会认定服务端应当在消除账户丢失风险的前提下,才能允许本次登录。而由于短信登录方式本身就可以实现风险消除操作的效果,因此风控设备实际上只会指令服务端设备确保短信登录操作合法,并不会指令服务端设备另行执行风险消除操作。此外,风控设备为了应对二次放号风险,还会指令服务端设备基于实名认证信息对用户进行验证。

    一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统

    公开(公告)号:CN117827593A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410027543.6

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本说明书公开了一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统。该方法包括:获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标,每个所述指标包括多个字段,每个字段与某一预设的业务含义相关联;基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素;所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度;基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个对异常识别结果有影响的字段为异常字段,基于所述异常字段确定异常原因。

    一种账户登录验证方法及系统

    公开(公告)号:CN117436051A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311397147.4

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 公开了一种账户登录验证方法及系统。对于通过二次放号途径获得手机号的用户,其使用手机号以短信登录方式请求登录该手机号的原用户注册的账户时,风控设备会针对本次账户登录事件进行风控,并会发现存在账户丢失风险,接着,风控设备会认定服务端应当在消除账户丢失风险的前提下,才能允许本次登录。而由于短信登录方式本身就可以实现风险消除操作的效果,因此风控设备实际上只会指令服务端设备确保短信登录操作合法,并不会指令服务端设备另行执行风险消除操作。此外,风控设备为了应对二次放号风险,还会指令服务端设备基于实名认证信息对用户进行验证。

    一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统

    公开(公告)号:CN113835947A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202010514155.2

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本说明书公开了一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统。该方法包括:获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标,每个所述指标包括多个字段,每个字段与某一预设的业务含义相关联;基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素;所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度;基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段,基于所述异常字段确定异常原因。

    一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统

    公开(公告)号:CN113835947B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202010514155.2

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本说明书公开了一种基于异常识别结果确定异常原因的方法和系统。该方法包括:获取至少一个与所述异常识别结果相关联的指标,每个所述指标包括多个字段,每个字段与某一预设的业务含义相关联;基于所述每个字段确定所述每个字段对所述异常识别结果的影响因素;所述影响因素包括所述每个字段的异常度和贡献度;基于所述影响因素在所述多个字段中确定至少一个字段为异常字段,基于所述异常字段确定异常原因。

    一种账户登录验证方法及系统

    公开(公告)号:CN111581613A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010355369.X

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 公开了一种账户登录验证方法及系统。对于通过二次放号途径获得手机号的用户,其使用手机号以短信登录方式请求登录该手机号的原用户注册的账户时,风控设备会针对本次账户登录事件进行风控,并会发现存在账户丢失风险,接着,风控设备会认定服务端应当在消除账户丢失风险的前提下,才能允许本次登录。而由于短信登录方式本身就可以实现风险消除操作的效果,因此风控设备实际上只会指令服务端设备确保短信登录操作合法,并不会指令服务端设备另行执行风险消除操作。此外,风控设备为了应对二次放号风险,还会指令服务端设备基于实名认证信息对用户进行验证。

    模型训练方法、异常数据检测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN111428757A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010146141.X

    申请日:2020-03-05

    Abstract: 本说明书实施例公开了模型训练方法、异常数据检测方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括:获取训练样本集,所述训练样本集包括无标签样本集和有标签样本集,所述无标签样本集包括多个第一样本,所述有标签样本集包括多个第二样本和类型标签;根据所述无标签样本集,对第一模型进行训练,所述第一模型包括特征提取子模型;根据所述有标签样本集和所述特征提取子模型的训练结果,对第二模型进行训练,所述第二模型包括所述特征提取子模型和异常数据检测子模型,所述异常数据检测子模型用于根据所述特征提取子模型的输出检测异常数据。本说明书实施例可以提高第二模型的训练效果。

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