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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：CN113343295B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110633560.0
申请日：2021-06-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取用户的待脱敏图像，在待脱敏图像中选取待处理图像部分；确定待处理图像部分对应的像素点位置变换方式，按照确定的像素点位置变换方式，对待处理图像部分中的像素点的位置进行变换，以对用户隐私数据进行加密；将加密得到的图像作为脱敏后的图像；脱敏后的图像能够通过基于机器学习的图像识别模型进行真实性验证；真实性验证为验证图像内容是否为验证对象。
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公开(公告)号：CN110728458B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910992564.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 许小龙
Abstract: 本说明书实施例提供一种目标对象的风险监测方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定时间段内目标对象所产生的历史数据，对所述历史数据进行统计得到第一历史时序数据和第二历史时序数据；对所述第一历史时序数据进行分解得到趋势特征数据、周期特征数据和随机特征数据，对所述第二历史时序数据内的数据进行相似度计算得到相似度的值；将所述趋势特征数据与相似度的值进行向前差分得到相似度差分结果，并利用异常检测算法求解得到异常情况分值；分别计算所述异常情况分值、周期特征数据和随机特征数据的特征变量，并对所述特征变量进行加权求和，得到所述目标对象的风险分值，从而根据所述风险分值实现对目标对象的风险监测。
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公开(公告)号：CN110728458A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910992564.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 许小龙
Abstract: 本说明书实施例提供一种目标对象的风险监测方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定时间段内目标对象所产生的历史数据，对所述历史数据进行统计得到第一历史时序数据和第二历史时序数据；对所述第一历史时序数据进行分解得到趋势特征数据、周期特征数据和随机特征数据，对所述第二历史时序数据内的数据进行相似度计算得到相似度的值；将所述趋势特征数据与相似度的值进行向前差分得到相似度差分结果，并利用异常检测算法求解得到异常情况分值；分别计算所述异常情况分值、周期特征数据和随机特征数据的特征变量，并对所述特征变量进行加权求和，得到所述目标对象的风险分值，从而根据所述风险分值实现对目标对象的风险监测。
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公开(公告)号：CN114638998B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210222892.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/84 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06N3/042
Abstract: 本说明书实施例提供了一种模型更新方法、装置、系统及设备，其中，该方法包括：接收针对第一特征提取模型的更新请求，并基于待训练的第一特征提取模型和第一图结构数据，确定与所述第一图结构数据对应的第一特征向量，所述第一图结构数据由目标用户的第一特征信息确定；将所述第一特征向量发送给服务端，并接收所述服务端发送的模型参数，所述模型参数由所述服务端基于所述第一特征向量、第二特征向量，对待训练的第一分类模型进行训练，得到的训练后的第一分类模型的参数；基于所述模型参数，对所述第一特征提取模型进行更新处理，并基于更新处理后的第一特征提取模型对本地用户数据进行分类处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674041A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410702468.9
申请日：2024-05-31
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大语言模型执行业务的方法和装置，确定待执行问答业务对应的用户问题，将所述用户问题输入到智能体模型中，以使所述智能体模型根据所述用户问题检索所述智能体模型中预先存储的知识图谱，确定出用于回复所述用户问题的图谱子结构，并生成所述图谱子结构对应的推理提示。将所述推理提示输入到大语言模型中，以使所述大语言模型根据所述推理提示，生成所述图谱子结构对应的回复，作为所述用户问题的回复。
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公开(公告)号：CN116957329A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310868025.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/22 , G06F16/36
Abstract: 本说明书公开了一种风险识别方法、装置、设备及可读存储介质，通过待识别业务对象的特征和各候选业务对象的特征之间的相似度，从各候选业务对象中确定待识别业务对象的各关联业务对象，进而以待识别业务对象和各关联对象分别为节点，以待识别业务对象和各关联对象之间的业务关系为边，构建目标拓扑图，将目标拓扑图和各节点的特征作为输入，通过风险识别模型得到待识别业务对象的预测风险类型。可见，通过特征相似度，将对识别出待识别业务对象的预测风险类型更为重要的关联对象筛选出来构建目标拓扑图，不仅提高了风险识别的准确度和隐私数据的安全性，还降低风险识别模型的输入的维度，减少了计算资源的耗费。
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公开(公告)号：CN114999611B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210908680.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G16H20/70 , G16H50/70 , G06F16/635
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练和信息推荐的方法及装置，可以获取用户情绪信息以及用户情绪信息对应的标准音频数据，并将该用户情绪信息输入到待训练的生成模型中，以使该生成模型根据预先构建出的知识图谱中与用户情绪信息相匹配的目标节点，确定图谱特征，并根据该图谱特征，生成目标音频，其中，这里提到的知识图谱用于表征各种音频相关信息与各类用户情绪信息之间的关联关系，而后，可以以最小化该目标音频与标准音频数据之间的差异为优化目标，对生成模型进行训练，训练后的生成模型用于根据目标用户的用户情绪信息，为目标用户生成音频，从而在一定程度上生成适合用户的音频，以及提高为用户生成音频的合理性。
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公开(公告)号：CN114091651A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111297665.X
申请日：2021-11-03
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方联合训练图神经网络的方法、装置及系统，方法包括：第一方利用图神经网络的第一参数部分，处理样本对象的第一特征部分，得到第一处理结果；利用控制器的目标公钥，对第一处理结果进行同态加密，得到第一加密结果；从第二方接收第二加密结果；基于第一加密结果和第二加密结果，及预设的损失函数，通过同态运算得到第一梯度密文；在第一梯度密文上添加对第一噪声加密的第一噪声密文，得到第一加密加噪数据；将其发送至控制器；从控制器接收对第一加密加噪数据解密后的第一加躁数据，从其中去除第一噪声，得到第一梯度明文；根据第一梯度明文，更新第一参数部分。
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公开(公告)号：CN112215604A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011105853.3
申请日：2020-10-15
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交易双方关系信息识别方法及装置。该方法包括：获取基于多个用户之间的多种关系构建的知识图谱；知识图谱包括对应于多个用户的多个节点，以及对应于多种关系而构建的多个类别的连接边，多个用户包括自然人用户和/或企业用户；然后，利用预先训练的图嵌入模型，对知识图谱进行图嵌入处理，得到各个节点对应的节点嵌入向量；将目标交易涉及的两个用户对应的两个节点嵌入向量，与各类别连接边的边嵌入向量分别组成三元组，输入预先训练的预测模型，通过预测模型预测各个三元组对应的评价分数。进而基于该评价分数识别出用户之间的关系类别信息，以辅助确定交易是否安全。
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