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公开(公告)号：CN112215613B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011075151.5
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密码验证方法、装置、设备及介质，方案包括：获取针对目标账户的密码信息被连续输入错误的次数；当所述次数达到第一预设次数时，获取终端发送的基于端特征数据的端模型输出结果；基于所述端模型输出结果，以及云端存储的所述用户的第二特征数据，采用云端模型生成对于所述用户是否为黑用户的预测结果；若所述预测结果表示所述用户是黑用户，则冻结所述账户；若所述预测结果表示所述用户不是黑用户，则向所述终端发送第一指令；所述第一指令用于指示将所述目标账户的密码输入界面切换至锁定状态并持续第一预设时长。
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公开(公告)号：CN114666059A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210225660.4
申请日：2022-03-07
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身份认证方法及装置，在身份认证方法中，获取待认证用户的目标类别的生物特征信息和账户身份信息，其中，账户身份信息至少包括目标账户标识。从目标账户标识对应的生物特征映射集中查询目标类别对应的第一映射值，并查询目标账户标识对应的与账户信息有关的第二映射值。分别以目标类别的生物特征信息和账户身份信息为目标信息进行映射运算，得到第一映射结果和第二映射结果，该映射运算包括，将目标信息对应的编码划分为若干数据块，依次迭代地对若干数据块进行压缩处理。在第一映射值与第一映射结果相一致，且第二映射值与第二映射结果相一致的情况下，确定待认证用户通过身份认证。
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公开(公告)号：CN113868608A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111094808.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/31 , G06F16/36 , G06F16/9535 , G06N5/04 , G06F21/62
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种用于身份验证的知识图谱的构建方法以及身份验证的方法，根据用户与用户之间的显性关联信息，以及用户与关联对象的显性关联信息，构建关联图，并根据构建的关联图推测出用户与用户之间以及用户与关联对象之间的隐性关联信息，得到包含隐性关联信息的知识图谱，当任一用户需要进行身份验证时，在知识图谱中，以该用户表征的顶点为出发点，确定出预设数量个有关该用户的正确的描述(至少有一个为隐性关联信息的描述)，以及预设数量个错误的描述，作为该用户身份验证时的选项。由于针对任一用户的身份验证的选项中，至少有一个正确选项为有关用户的隐性关联信息的描述，因此，至少有一个选项的安全性是较高的。
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公开(公告)号：CN119847897A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510065259.2
申请日：2025-01-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/34 , G06F40/126 , G06F40/289
Abstract: 本说明书的一个或多个实施例涉及一种用于日志预处理的方法、装置、计算设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括确定待处理日志中的多个字段。该方法还包括针对多个字段中的每个字段，确定与字段的字符相关联的第一编码和与字段的长度相关联的第二编码。此外，该方法还包括基于第一编码和第二编码，确定字段的目标编码。
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公开(公告)号：CN112215613A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011075151.5
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密码验证方法、装置、设备及介质，方案包括：获取针对目标账户的密码信息被连续输入错误的次数；当所述次数达到第一预设次数时，获取终端发送的基于端特征数据的端模型输出结果；基于所述端模型输出结果，以及云端存储的所述用户的第二特征数据，采用云端模型生成对于所述用户是否为黑用户的预测结果；若所述预测结果表示所述用户是黑用户，则冻结所述账户；若所述预测结果表示所述用户不是黑用户，则向所述终端发送第一指令；所述第一指令用于指示将所述目标账户的密码输入界面切换至锁定状态并持续第一预设时长。
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公开(公告)号：CN119557181A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411630205.8
申请日：2024-11-14
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日志诊断方法、装置、存储介质以及终端。获取用户操作对应的目标日志，按照数据操作类型将目标日志拆分为至少一个日志片段，各日志片段分别对应不同的数据操作类型；将各数据操作类型的日志片段分别输入该数据操作类型所对应的片段结构诊断模型，得到各日志片段的片段结构诊断结果；根据各日志片段中各单行日志的行结构，将各单行日志输入自身行结构对应的行结构诊断模型，得到各单行日志的行结构诊断结果；基于目标日志的所有片段结构诊断结果以及所有行结构诊断结果，确定目标日志中的异常日志片段和/或异常日志字段。本说明书实施例中通过模型来自动诊断日志，降低日志排查成本，提高了诊断效率。
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