一种样本识别模型训练方法、恶意样本提取方法及装置

    公开(公告)号:CN111343203B

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010419722.6

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本申请实施例公开了一种样本识别模型训练方法、恶意样本提取方法及装置,包括:获取训练文本数据;根据所述训练文本数据中的恶意样本标签对第一词汇进行恶意样本标注的标记与词边界标注的标记;依次选取所述训练文本数据中包含的语句作为目标训练语句;根据第二词汇,得到第二词汇对应的词向量和字符向量;将所述词向量和所述字符向量进行拼接,得到所述第二词汇的序列表示向量,进而得到所述目标训练语句的序列表示向量;将所述目标训练语句的序列表示向量、所述词边界标注和所述恶意样本标注作为训练数据,通过所述训练数据训练得到样本识别模型,使得样本识别模型可以较为全面地、准确地检测恶意样本。

    一种用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN111291015B

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010348732.5

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本申请公开了一种用户行为异常检测方法及装置,当需要检测某一用户的行为是否异常时,首先从服务器中获取当前时刻该用户对应的用户日志,该用户日志表示用户行为数据,可以包括交易日志、登录日志等信息。再从用户日志中提取与用户行为相关的行为特征集合,将该行为特征集合输入预先训练的用户行为向量表示模型中,获得行为向量表示,该行为向量表示包括用户在上一时刻对应的行为分类结果。将行为向量表示输入行为分类模型,获得该用户日志对应的分类结果。即,本申请实施例通过使用基于注意力机制的用户行为向量表示模型使得重要行为特征在转换为行为向量时所占权重较大,从而提高行为分类模型输出结果的准确性。

    一种多生物特征联合识别方法及装置

    公开(公告)号:CN109508658B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201811270839.1

    申请日:2018-10-29

    Abstract: 本发明实施例提供一种多生物特征联合识别方法及装置,涉及人工智能领域。本发明实施例能够快速高效的利用多种生物特征对用户身份进行识别。该方法包括:获取待识别用户的至少两种生物特征;分别计算待识别用户的至少两种生物特征,与已注册用户的至少两种生物特征的相似度,生成至少两种生物特征各自对应的相似度;利用遗传算法计算至少两种生物特征各自对应的预设加权值;根据至少两种生物特征各自对应的预设加权值,对至少两种生物特征各自对应的相似度加权求和,得到待识别用户与已注册用户的最终相似度;若最终相似度大于预设相似度阈值,则确定待识别用户的身份识别成功。本发明应用于生物识别。

    一种基于电商平台订单的物联网标识编码方法及系统

    公开(公告)号:CN110298736A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910591759.4

    申请日:2019-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于电商平台订单的物联网标识编码方法及系统,包括:获取用户在电商平台下单的订单信息;将订单中每个商品的商户物联网标识前缀、商品品类编码、商品编号、订单编号和商品售出序列号发送至物联网标识节点;物联网标识节点根据接收到的上述信息生成单品物联网标识码,并将物联网标识码下发至电商平台,电商平台将物联网标识码添加进订单信息,并提交给商户,商户基于单品物联网标识码生成单品标识二维码。本发明能够解决拥有众多商家入驻的电商平台所销售商品的统一物联网标识编码问题,既避免了不同商家同类商品重复注册编码引起的编码混乱,又简化了商户的物联网标识编码流程,实现了商品物联网标识码与订单精准关联。

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