-
公开(公告)号：CN111784355A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010692505.4
申请日：2020-07-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的交易安全性验证方法及装置。交易服务端将用户账号对应的常用设备信息下发给登录有该用户账号的交易客户端，并由交易客户端利用用户设备的边缘计算能力来对受理的交易进行安全性验证。利用用户设备的边缘计算能力，能够确保用户隐私数据不离开用户设备，保护用户隐私。
-
公开(公告)号：CN110705177B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910932417.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的终端风险评估模型的生成方法及其系统。其中，方法由服务器和多个终端实现，包括：终端采集第一时间段内在终端上产生的第一数据。服务器分别向每个终端发送第一机器学习模型，终端接收服务器发送的第一机器学习模型，终端使用第一数据对第一机器学习模型进行训练，以得到终端对应的第一训练模型。终端将第一训练模型发送至服务器，服务器获取多个终端发送的第一训练模型，服务器将多个第一训练模型进行汇总，以生成第二机器学习模型。由此，实现了在终端上进行风险评估模型的训练，减轻了服务器的计算压力，无需将训练数据发送至服务器，减少了终端传输的数据量。解决了现有技术中服务器计算压力大，终端传输压力大的技术问题。
-
公开(公告)号：CN111784355B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010692505.4
申请日：2020-07-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的交易安全性验证方法及装置。交易服务端将用户账号对应的常用设备信息下发给登录有该用户账号的交易客户端，并由交易客户端利用用户设备的边缘计算能力来对受理的交易进行安全性验证。利用用户设备的边缘计算能力，能够确保用户隐私数据不离开用户设备，保护用户隐私。
-
公开(公告)号：CN110705177A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910932417.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的终端风险评估模型的生成方法及其系统。其中，方法由服务器和多个终端实现，包括：终端采集第一时间段内在终端上产生的第一数据。服务器分别向每个终端发送第一机器学习模型，终端接收服务器发送的第一机器学习模型，终端使用第一数据对第一机器学习模型进行训练，以得到终端对应的第一训练模型。终端将第一训练模型发送至服务器，服务器获取多个终端发送的第一训练模型，服务器将多个第一训练模型进行汇总，以生成第二机器学习模型。由此，实现了在终端上进行风险评估模型的训练，减轻了服务器的计算压力，无需将训练数据发送至服务器，减少了终端传输的数据量。解决了现有技术中服务器计算压力大，终端传输压力大的技术问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.041 seconds)
