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公开(公告)号：CN118673498A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410695079.8
申请日：2024-05-30
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公开了一种小程序风险识别方法及装置。该方法首先获取用于对目标小程序进行风险识别的第一信息，如果基于所获取的第一信息从风险数据库中查找到对应的页面信息，则从风险数据库中获取页面信息对应的端侧风险识别结果，如果端侧风险识别结果指示页面信息中存在预设风险，则基于第一信息对页面信息进行风险识别，获取页面信息对应的云端风险识别结果，并基于云端风险识别结果确定页面信息对应的风险识别结果，如果未从风险数据库中获取到页面信息对应的端侧风险识别结果，则调用目标小程序运行所需的终端运行环境下的页面信息对应的未访问页面，捕捉未访问页面的信息，确定页面信息是否存在预设风险。
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公开(公告)号：CN113780572B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110952740.5
申请日：2021-08-19
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一种建立个性化模型的方法和装置。根据该实施例的方法，首先在服务器端利用全局用户数据进行学习，构建全局模型；然后利用目标场景对应的局部用户数据在所述全局模型基础上进一步学习，得到所述目标场景对应的个性化模型；最后再将所述个性化模型部署于所述目标场景对应的终端设备。
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公开(公告)号：CN116486199A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310386130.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本说明书实施例提供了一种图像检测模型的训练方法、图像检测方法及装置，其中训练方法包括：基于训练集对待训练GAN模型的生成器和判别器进行交替训练处理，得到训练后的GAN模型；若确定满足预设的验证条件，则将当前GAN模型的生成器所生成的多个第一虚假图像，依次输入当前GAN模型的判别器中进行图像检测处理，得到检测结果；根据检测结果确定当前GAN模型是否满足优化条件；若满足优化条件，则根据检测结果更新训练集，基于更新后的训练集进行交替训练处理；若不满足优化条件，则将当前GAN模型的判别器确定为目标图像检测模型。
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公开(公告)号：CN116432757A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211740907.2
申请日：2022-12-30
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模型处理方法和装置，该模型处理方法包括：获取具备可解释性的目标树模型；基于神经网络对目标树模型进行蒸馏，得到神经网络模型，其中，对目标树模型进行蒸馏包括对目标树模型的特征提取能力以及聚类能力进行蒸馏；基于目标树模型的可解释性可以确定蒸馏得到的神经网络模型的可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432742A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310435910.1
申请日：2023-04-19
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模型压缩系统、方法及设备，该方法应用于模型压缩系统，包括：获取待压缩的目标模型，并确定所述目标模型中包含的算子之间的拓扑关系，基于所述拓扑关系，确定所述目标模型的拓扑结构，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数，确定所述目标模型的压缩规则，使用确定的压缩规则，基于所述目标模型的拓扑结构和所述目标模型中的模型参数对所述目标模型进行压缩处理，得到压缩后的目标模型，导出所述压缩后的目标模型。
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公开(公告)号：CN116186781A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310329646.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的模型训练方法中，获取用户在历史上执行交易业务时的业务数据，作为私有样本数据；将所述私有样本数据输入待训练的目标模型，得到所述目标模型输出的所述交易业务的风险表征值；根据所述风险表征值和所述私有样本数据对应的标注，确定第一损失，根据所述第一损失确定所述目标模型的初始梯度；对所述初始梯度进行加扰，得到带扰梯度；将所述带扰梯度输入预先训练的降噪模型中，以通过所述降噪模型根据所述带扰梯度输出降噪梯度，所述降噪梯度用于模拟所述初始梯度各分量之间的关系；采用所述降噪梯度对所述目标模型的参数进行调整。
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公开(公告)号：CN116186772A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310185249.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置，边缘节点可以接收全局模型参数以及历史全局梯度信息，而后，将本地模型的参数替换为全局模型参数，进行训练得到当前梯度信息，根据历史全局梯度信息与历史本地梯度信息之间的梯度偏差，对当前梯度信息进行调整，得到调整后梯度信息，并根据调整后梯度信息，进行模型参数更新，得到调整后模型参数，进而，可以根据历史全局梯度信息，对调整后模型参数添加噪声，得到添加噪声后的模型参数，之后，可以将添加噪声后的模型参数以及更新后的本地梯度信息发送给服务器，以继续进行联邦学习，从而使得各边缘节点之间的参数更新方向不至于差异过大，并保证边缘节点的隐私数据安全。
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公开(公告)号：CN116015942A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211732520.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种隐私保护的数据传输方法、装置、电子设备及介质。方法包括：发送端设备基于压缩感知算法，对目标数据分块后的原始信号进行脱敏化压缩，得到所述目标数据对应的脱敏信号。所述发送端设备将所述脱敏信号发送至接收端设备。所述接收端设备基于块稀疏贝叶斯学习算法，对所述脱敏信号进行压缩还原的稀疏重构，得到所述目标数据对应的重构信号，其中，所述重构信号用于数据处理。
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公开(公告)号：CN115618748A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211508332.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/248 , G06F16/2455 , G06F30/20 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书公开了一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质，可以对从各业务模型中，筛选出业务结果准确率低的模型作为目标模型，从而可以根据目标模型的输入的特征数据，以及目标模型的输出结果进行拟合，从而可以确定出输入到目标模型中的特征数据的每个特征维度对应的权重值，进而可以根据确定出的特征数据的每个特征维度对应的权重值，确定出目标模型对特征数据中的哪些特征维度的数据更为关注，并根据目标模型关注的特征维度，对目标模型进行优化。
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