[發明專利]基于用戶隱私保護訓練指標預測模型的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010759875.5
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111782550B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 顏林
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06K9/62;G06N20/00;G06N20/10;G06N3/08;G06N5/00
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

1.一種基于用戶隱私保護訓練指標預測模型的方法，所述方法在公有云環境下執行，所述方法包括：

獲取第一用戶在使用第一產品進行身份驗證時對應的多個特征項，其中，所述第一產品部署在公有云環境中，所述多個特征項對應于對身份驗證結果有影響的多個因素；

獲取所述第一用戶使用所述第一產品進行身份驗證的驗證結果，所述驗證結果包括與至少一個驗證指標對應的數據項；

基于所述多個特征項形成樣本特征，將所述驗證結果作為樣本標簽，從而形成訓練樣本；

利用多個訓練樣本訓練預測模型，訓練后的所述預測模型用于部署到私有云環境中，以預測私有云環境中的第二產品對應的所述至少一個驗證指標的指標值，將預測的指標值與所述私有云環境中的所述第二產品對應的所述至少一個驗證指標的實際指標值進行對比，從而判斷私有云環境下的所述第二產品指標是否異常。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一產品的驗證流程包括人臉驗證；所述獲取第一用戶在使用第一產品進行身份驗證時對應的多個特征項，包括：

獲取所述第一用戶用于人臉驗證的人臉圖像的第一附加特征，歸入所述多個特征項，所述第一附加特征包括以下中的至少一項：人臉背景、人種、配飾、發型、發色。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一產品的驗證流程包括證件掃描；所述獲取第一用戶在使用第一產品進行身份驗證時對應的多個特征項，包括：

獲取所述第一用戶用于證件掃描的證件圖像的第二附加特征，歸入所述多個特征項，所述第二附加特征包括以下中的至少一項：證件背景、證件類型、證件擺放角度。

4.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其中，所述多個特征項還包括身份附加特征，所述身份附加特征包括以下中的至少一項：地址、性別、職業、年齡、身高。

5.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其中，所述多個特征項還包括，所述第一用戶在使用第一產品進行身份驗證時的操作環境特征，所述操作環境特征包括以下中的至少一項：驗證所使用的終端設備型號、操作系統及版本、操作系統語言、網絡環境、時間。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，基于所述多個特征項形成樣本特征，包括：

將所述多個特征項中的若干特征項進行特征交叉，形成衍生特征；

將所述多個特征項和/或所述衍生特征作為對應的樣本特征。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述至少一個驗證指標包括以下中的至少一項：驗證通過率，驗證耗時，刷臉成功率，證件掃描成功率、驗證準確率。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述預測模型為邏輯回歸LR模型、支持向量機SVM模型、決策樹模型、梯度提升迭代決策樹GBDT模型、有監督的神經網絡模型中的任意一種。

9.一種產品指標預測方法，所述方法在私有云環境下執行，所述方法包括：

獲取多個第二用戶在使用第二產品進行身份驗證時分別對應的多個輸入特征，其中，所述第二產品部署在私有云環境中，所述輸入特征包括對身份驗證結果有影響的多個因素對應的多個特征項；

獲取如權利要求1-8任一項方法訓練得到的預測模型；

將所述多個第二用戶分別對應的多個輸入特征分別輸入所述預測模型，以預測所述多個第二用戶使用所述第二產品進行身份驗證的多個驗證結果，所述驗證結果包括與至少一個驗證指標對應的數據項；

基于多個所述驗證結果，獲得所述第二產品對應的所述至少一個驗證指標的指標值。