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公开(公告)号：CN111476371A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010588742.6
申请日：2020-06-24
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对服务方面临的特定风险进行评估的方法，包括：一方面，获取预先构建的贝叶斯拓展网络，其中涉及多个风险属性变量和若干风险计算变量，其中各个风险计算变量对应的节点与其父节点的值域之间具有对应的值域映射关系；另一方面，获取变量观测值已知的若干证据变量的证据变量值，以及获取针对有待查询的若干查询变量设定的查询变量值，该若干证据变量和若干查询变量至少基于该多个风险属性变量而确定，该证据变量值基于该服务方中用户的行为数据和/或服务方的运营数据而确定；进一步地，基于该贝叶斯拓展网络，根据该若干证据变量的证据变量值，确定该若干查询变量的取值为该查询变量值的后验概率，归入风险评估结果。
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公开(公告)号：CN112966112A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110322493.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书实施例提供了一种文本分类模型的训练方法和文本分类方法，文本分类模型包括文本分类网络、对抗文本生成网络，该方法包括：将第一文本样本输入对抗文本生成网络，获得第一对抗文本；根据第一对抗文本与第一文本样本的文本差异损失；确定第一对抗文本与第一文本样本对于文本分类网络的判别差异损失；以文本差异损失趋于变小、判别差异损失趋于变大为目标，训练对抗文本生成网络；将第二文本样本输入经过训练的对抗文本生成网络，生成第二对抗文本；将第二文本样本和所述第二对抗文本，输入文本分类网络，得到第二文本样本和第二对抗文本分别对应的分类结果,以该分类结果趋同于第二文本样本的分类标签为目标，更新文本分类网络。
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公开(公告)号：CN111415158A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010245073.2
申请日：2020-03-31
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区块链的风控方法、装置和电子设备，该方法包括：目标风控系统基于目标对象在所述目标风控系统中的第一标识进行脱敏处理得到第二标识，所述第一标识基于所述目标对象的私有数据提取得到；所述目标风控系统在可信执行环境中查询以获取与所述目标对象的第二标识匹配的风控标签，其中，所述可信执行环境中存储着各风控系统对对象的第一标识进行脱敏处理后的第二标识与风控标签的对应关系，所述可信执行环境基于区块链构建得到；所述目标风控系统基于所述目标对象的第二标识匹配的风控标签，对所述目标对象进行风险评估。
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公开(公告)号：CN112990383A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110510166.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供了一种对抗样本的生成方法和装置。该方法中，首先获取原始样本；根据所述原始样本，得到至少两个原始向量；从所述至少两个原始向量中选择出待扰动向量；对待扰动向量添加对抗扰动，得到扰动向量；在预先设置的向量池中检索与扰动向量相近似的向量；其中，所述向量池中包括根据各历史原始样本得到的各历史原始向量；根据检索到的相近似的向量，得到对抗样本。
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公开(公告)号：CN111476511B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010590731.1
申请日：2020-06-24
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针对服务方所面临特定风险的数据展示方法，该方法包括：首先，接收针对所述特定风险的风险展示页面的打开指令；然后，基于所述打开指令，呈现所述风险展示页面，其中展示预先构建的贝叶斯拓展网络中的有向无环图，所述有向无环图中包括对应于多个风险变量的多个风险节点，具体包括对应于多个风险属性变量的多个风险属性节点和对应于若干风险计算变量的若干风险计算节点，其中各个风险计算节点的值域与其父节点的值域之间具有对应的值域映射关系，所述有向无环图中还包括因节点之间存在依赖关系而形成的有向连接边。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966112B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110322493.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N3/09 , G06N3/0475 , G06F16/35
Abstract: 说明书实施例提供了一种文本分类模型的训练方法和文本分类方法，文本分类模型包括文本分类网络、对抗文本生成网络，该方法包括：将第一文本样本输入对抗文本生成网络，获得第一对抗文本；根据第一对抗文本与第一文本样本的文本差异损失；确定第一对抗文本与第一文本样本对于文本分类网络的判别差异损失；以文本差异损失趋于变小、判别差异损失趋于变大为目标，训练对抗文本生成网络；将第二文本样本输入经过训练的对抗文本生成网络，生成第二对抗文本；将第二文本样本和所述第二对抗文本，输入文本分类网络，得到第二文本样本和第二对抗文本分别对应的分类结果,以该分类结果趋同于第二文本样本的分类标签为目标，更新文本分类网络。
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公开(公告)号：CN111476371B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010588742.6
申请日：2020-06-24
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对服务方面临的特定风险进行评估的方法，包括：一方面，获取预先构建的贝叶斯拓展网络，其中涉及多个风险属性变量和若干风险计算变量，其中各个风险计算变量对应的节点与其父节点的值域之间具有对应的值域映射关系；另一方面，获取变量观测值已知的若干证据变量的证据变量值，以及获取针对有待查询的若干查询变量设定的查询变量值，该若干证据变量和若干查询变量至少基于该多个风险属性变量而确定，该证据变量值基于该服务方中用户的行为数据和/或服务方的运营数据而确定；进一步地，基于该贝叶斯拓展网络，根据该若干证据变量的证据变量值，确定该若干查询变量的取值为该查询变量值的后验概率，归入风险评估结果。
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公开(公告)号：CN111475776A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010590730.7
申请日：2020-06-24
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对防控流程进行风险评估的方法，该方法用于防控用户利用该服务方提供的服务实施特定行为，该方法包括：获取基于该防控流程确定的需检查流程环节的环节总数N；获取针对N个环节的检查结果，具体包括达到相应检查标准的合格环节数量Np，以及未达到相应检查标准的问题环节数量Nf；至少基于该环节总数N，确定被挑战环节数量Nc，其对应被用户挑战以实施特定行为的若干被挑战环节；基于该Nc和预设临界比例的乘积结果，确定问题环节门限数量Nt，其为该防控流程中可接受的该若干被挑战环节中达到相应检查标准的环节的最小环节数量；基于此，将上述N、Np、Nf、Nc和Nt输入预先确定的风险评估模型中，得到风险评估结果。
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公开(公告)号：CN112990383B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202110510166.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214
Abstract: 本说明书实施例提供了一种对抗样本的生成方法和装置。该方法中，首先获取原始样本；根据所述原始样本，得到至少两个原始向量；从所述至少两个原始向量中选择出待扰动向量；对待扰动向量添加对抗扰动，得到扰动向量；在预先设置的向量池中检索与扰动向量相近似的向量；其中，所述向量池中包括根据各历史原始样本得到的各历史原始向量；根据检索到的相近似的向量，得到对抗样本。
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公开(公告)号：CN115422929A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211088506.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提出了一种文本纠错方法和系统。该方法包括：接收待纠错文本；使用多种分词方法将待纠错文本切分成多种粒度的子词序列；对每种粒度的子词序列进行纠错以获得每种粒度的候选纠错文本；融合各种粒度的候选纠错文本以确定目标纠错文本；以及输出所确定的目标纠错文本。
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