[發明專利]一種權限處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202010421954.5
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN113688416A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 李巖;楊波;張子良;孫亮;王俊華;李彥杰;高靖昆
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F21/60
• 代理公司: 北京清源匯知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 馮德魁;張艷梅

1.一種權限處理方法，其特征在于，包括：

獲取針對目標數據對象的使用授權請求；

獲取發出所述使用授權請求的數據請求用戶與所述目標數據對象之間的關聯特征信息，其中，所述關聯特征信息用于表征所述數據請求用戶與所述目標數據對象之間的關聯關系；

根據所述關聯特征信息，獲得授權判定信息，其中，所述授權判定信息是對授權后風險進行量化后獲得的信息，所述授權后風險是指授予所述數據請求用戶使用所述目標數據對象的權限之后所存在的風險；

根據所述授權判定信息，確定是否授予所述數據請求用戶使用所述目標數據對象的權限。

2.根據權利要求1所述的權限處理方法，其特征在于，所述關聯特征信息包括以下至少一種特征信息：第一關聯特征信息、第二關聯特征信息；

其中，所述第一關聯特征信息包括：用于表征所述數據請求用戶與目標關聯用戶之間的關聯關系的特征信息，所述目標關聯用戶為與所述目標數據對象之間存在關聯關系的用戶；

所述第二關聯特征信息包括：用于表征歷史授權數據對象與所述目標數據對象之間的關聯關系的特征信息，所述歷史授權數據對象為所述數據請求用戶已獲得使用權限的數據對象。

3.根據權利要求1所述的權限處理方法，其特征在于，所述根據所述關聯特征信息，獲得授權判定信息，包括：

將所述關聯特征信息輸入到目標風險量化模型中，獲得所述授權判定信息，其中，所述目標風險量化模型是用于根據所述關聯特征信息，對所述授權后風險進行量化的模型。

4.根據權利要求3所述的權限處理方法，其特征在于，所述目標風險量化模型通過以下方法獲得：

獲取針對樣本數據對象的樣本使用授權請求，其中，所述樣本數據對象與所述目標數據對象對應；

獲取與所述樣本使用授權請求對應的授權通過信息，其中，所述授權通過信息用于表征是否授予發出所述樣本使用授權請求的樣本數據請求用戶使用所述樣本數據對象的權限；

獲取所述樣本數據請求用戶與所述樣本數據對象之間的樣本關聯特征信息；

根據所述樣本關聯特征信息和所述授權通過信息，獲得訓練樣本數據；

根據所述訓練樣本數據，獲得所述目標風險量化模型。

5.根據權利要求4所述的權限處理方法，其特征在于，所述樣本授權請求以及所述授權通過信息，通過以下方法獲得：

獲取針對歷史授權請求的結果反饋數據；

根據所述結果反饋數據，獲取所述樣本使用授權請求以及所述授權通過信息。

6.根據權利要求4所述的權限處理方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本數據，獲得所述目標風險量化模型，包括：

獲取待訓練風險量化模型；

根據所述訓練樣本數據，訓練所述待訓練風險量化模型，獲得待確定風險量化模型；

通過比較所述待確定風險量化模型和歷史風險量化模型的性能數據，獲得所述目標風險量化模型。

7.根據權利要求6所述的權限處理方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本數據，訓練所述待訓練風險量化模型，獲得待確定風險量化模型，包括：

在通過所述訓練樣本數據訓練所述待訓練風險量化模型的過程中，調整所述待訓練風險量化模型的參數，獲得滿足預設收斂條件的所述待確定風險量化模型。

8.根據權利要求1所述的權限處理方法，其特征在于，所述根據所述授權判定信息，確定是否授予所述數據請求用戶使用所述目標數據對象的權限，包括：

根據所述授權判定信息，獲得風險量化數據，其中，所述風險量化數據是與所述授權后風險對應的量化數據；

如果所述風險量化數據不大于預設的閾值，則授予所述數據請求用戶使用所述目標數據對象的權限。