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公开(公告)号:CN117114392A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311007490.3
申请日:2023-08-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/214 , G06F21/62
Abstract: 本说明书公开了一种风险识别模型训练方法、装置、存储介质和电子设备,所述方法包括:根据历史上各用户执行业务的业务数据,构建以各用户对应的用户信息为节点,各用户之间的业务关系为边的关系图,并作为训练样本。再将训练样本输入待训练的风险识别模型的隐私表示提取子网,以通过隐私表示提取子网提取训练样本的隐私特征。之后,将隐私特征发送给第二参与方。第一参与方根据接收到第二参与方返回的梯度,调整待训练的风险识别模型的隐私表示提取子网中各隐私表示层的参数,使得在联合训练风险识别模型时,第一参与方不会泄露用户的隐私数据,保护用户的隐私。
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公开(公告)号:CN116384511A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310574678.X
申请日:2023-05-18
Applicant: 浙江大学 , 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供了测试处理方法及装置,其中,一种测试处理方法包括:借助异常发生终端的对象特征和关系特征、以及通过联邦学习进行图嵌入模型的模型训练过程中的聚合对象特征,确定第一测试终端的异常防控指标;借助异常发生服务器对应的第二测试终端的对象特征,确定第二测试终端的对象集合中各对象间的关系状态,并根据关系状态确定第二测试终端的异常防控指标;将第一测试终端的异常防控指标和第二测试终端的异常防控指标向测试评估平台发送。
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公开(公告)号:CN110942248B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN201911171026.1
申请日:2019-11-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor: 肖凯
Abstract: 本公开涉及机器学习领域,具体提供了一种交易风控网络的训练方法及装置、交易风险检测方法。交易风控网络包括第一风险预测网络和第二风险预测网络,第一风险预测网络为决策树网络,训练方法包括:获取第二时间段内采集到的最新的交易数据集;将最新的交易数据集输入已训练的第一风险预测网络,得到第一风险预测网络预测输出的各交易样本对应的第一训练特征和第二训练特征;将第一训练特征和第二训练特征输入已训练的第二风险预测网络,根据第二风险预测网络预测输出的交易风险分值和标签信息的损失,对第二风险预测网络中第一训练特征对应的网络参数进行调整,得到调整后的第二风险预测网络。本公开方法可有效解决风控网络的概念漂移。
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公开(公告)号:CN113157938B
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202110320889.1
申请日:2021-03-25
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数据的多个知识图谱联合处理的方法、装置和系统,方法包括:多个服务提供方中的任一服务提供方针对本方具有的知识图谱,从所述各实体中选择任意一个实体作为目标实体,通过邻域采样的方式,采样所述目标实体的K度邻居,得到所述目标实体对应的目标子图;将所述目标子图发送到所述目标实体对应的终端设备,以使所述终端设备对从所述多个服务提供方分别接收的多个目标子图进行融合,得到所述多个知识图谱链接后的所述目标实体对应的完整子图。能够提供更强的分析能力,并且保护隐私数据。
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公开(公告)号:CN111340509A
公开(公告)日:2020-06-26
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:CN111046429A
公开(公告)日:2020-04-21
申请号:CN201911284478.0
申请日:2019-12-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了基于隐私保护的关系网络构建方法和装置,可以在提供用户关系网络时,将用户关系预先进行聚合,添加噪声,形成满足差分隐私的关系网络,从而在有效保护用户关系隐私的基础上,减少数据处理量,提高用户关系网络的有效性。进一步地,基于隐私保护的关系网络用于用户团体发掘时,不局限于特定的数据持有方,任意有计算能力的数据处理方都可以通过团体识别模型识别关系网络中的候选复合节点集合,并经由初始关系网络的数据持有方查询确定出用户团体中包含的用户ID,以提供给相应业务方,如此,可以在保证数据安全的基础上增加团体识别的便利性。
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公开(公告)号:CN111461223B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202010251816.7
申请日:2020-04-01
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提供了一种异常交易识别模型的训练方法及异常交易识别方法。在一种实施例中,一种异常交易识别模型的训练方法包括:首先,获取多个第一交易信息;其中,第一交易信息为第一交易的第一目标信息,第一交易包括成功历史交易和失败历史交易;然后,将每个第一交易信息输入预设异常交易识别模型,得到每个第一交易信息的第一预测值;其中,预设异常交易识别模型根据多个有标记的第二交易信息生成,第二交易信息为第二交易的第一目标信息,第二交易包括成功历史交易;最后,利用多个第一交易信息和每个第一交易信息的第一预测值训练目标识别模型,得到目标异常交易识别模型。
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公开(公告)号:CN112184231B
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202011204068.3
申请日:2020-11-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 根据本说明书提供的一种可信业务确定方法和装置,由终端确定待定业务是否是可信业务。此外,该可信业务确定过程采用可信子图作为判断待定业务是可信的依据,而该可信子图是基于该终端对应的历史中的可信业务得到的,能够表征该终端对应的各历史可信业务的综合特征。此外,本说明书中的可信业务确定过程还结合了触发所述待定业务时业务对象的信息。
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公开(公告)号:CN111046429B
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN201911284478.0
申请日:2019-12-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了基于隐私保护的关系网络构建方法和装置,可以在提供用户关系网络时,将用户关系预先进行聚合,添加噪声,形成满足差分隐私的关系网络,从而在有效保护用户关系隐私的基础上,减少数据处理量,提高用户关系网络的有效性。进一步地,基于隐私保护的关系网络用于用户团体发掘时,不局限于特定的数据持有方,任意有计算能力的数据处理方都可以通过团体识别模型识别关系网络中的候选复合节点集合,并经由初始关系网络的数据持有方查询确定出用户团体中包含的用户ID,以提供给相应业务方,如此,可以在保证数据安全的基础上增加团体识别的便利性。
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公开(公告)号:CN112184231A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202011204068.3
申请日:2020-11-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 根据本说明书提供的一种可信业务确定方法和装置,由终端确定待定业务是否是可信业务。此外,该可信业务确定过程采用可信子图作为判断待定业务是可信的依据,而该可信子图是基于该终端对应的历史中的可信业务得到的,能够表征该终端对应的各历史可信业务的综合特征。此外,本说明书中的可信业务确定过程还结合了触发所述待定业务时业务对象的信息。
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