[發明專利]基于聯邦學習的風險檢測方法、客戶端、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011506686.3
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112613726A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 萬晟;吳學陽;范力欣;楊強
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/00;G06F16/9537;G06F21/60;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張志江

本發明涉及金融科技技術領域，公開了一種基于聯邦學習的風險檢測方法、客戶端、設備和存儲介質。所述基于聯邦學習的風險檢測方法包括：客戶端從客戶端獲取風險檢測的歷史風險結果；確定所述歷史風險結果對應的歷史檢測時間段，并根據當前時間點以及所述歷史檢測時間段確定目標時間段；獲取所述用戶在所述目標時間段的時空軌跡；根據所述時空軌跡，檢測所述用戶是否途經風險區域，得到當前風險結果。本發明縮短了風險檢測的檢測時長。

技術領域

本發明涉及金融科技(Fintech)技術領域，尤其涉及一種基于聯邦學習的風險檢測方法、客戶端、設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，越來越多的技術應用在金融領域，傳統金融業正在逐步向金融科技(Fintech)轉變，但由于金融行業的安全性、實時性要求，也對技術提出了更高的要求。

疫情期間，在用戶出行時，需要出示健康二維碼進行通行。健康二維碼包括紅碼以及綠碼。若是用戶在過去時間內未與感染者接觸，則健康二維碼為綠碼，若用戶在過去時間內與感染者接觸，則健康二維碼為紅碼。用戶是否與感染者接觸是根據用戶的過去時間內的時空軌跡進行檢測的。時空軌跡指的是用戶在過去時間內的行程軌跡。

現有的檢測方案要求用戶上傳其在過去時間的所有時空軌跡，再檢測這段時間內的時空軌跡有無風險的，過去時間所涉及的時長較長，風險檢測的時間較長。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于聯邦學習的風險檢測方法、客戶端、設備和存儲介質，旨在解決風險檢測的時間較長的問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于聯邦學習的風險檢測方法，所述基于聯邦學習的風險檢測方法包括：

客戶端從服務端獲取風險檢測的歷史風險結果；

確定所述歷史風險結果對應的歷史檢測時間段，并根據當前時間點以及所述歷史檢測時間段確定目標時間段；

獲取所述用戶在所述目標時間段的時空軌跡；

根據所述時空軌跡，檢測所述用戶是否途經風險區域，得到當前風險結果。

在一實施例中，所述客戶端從服務端獲取風險檢測的歷史風險結果的步驟包括：

客戶端向服務端發送風險檢測請求；

接收所述服務端反饋的所述歷史風險結果；

其中，所述服務端根據所述風險檢測請求對應的用戶秘鑰，從每個區塊鏈節點中獲取風險結果，并將存儲時間最晚的所述風險結果確定為所述歷史風險結果，或者，所述服務端根據所述風險檢測請求對應的用戶秘鑰從目標區域鏈節點中獲取多個風險結果，將存儲時間最晚的所述風險結果確定為所述歷史風險結果，所述目標區塊鏈節點為距離所述服務端最近的區塊鏈節點，所述目標區塊鏈節點根據所述目標區塊鏈節點的地址從其他區塊鏈節點中獲取所述用戶秘鑰對應的風險結果以得到多個風險結果。

在一實施例中，所述根據所述時空軌跡，檢測所述用戶是否途徑風險區域，得到當前風險結果的步驟包括：

將所述時空軌跡輸入檢測模型，其中，所述服務端在向客戶端反饋歷史風險結果后，將所述檢測模型發送至所述客戶端，所述檢測模型包含地圖，所述地圖上包括一個或多個所述風險區域；

獲取所述檢測模型輸出的當前風險結果。

在一實施例中，所述檢測模型為加密的檢測模型，所述獲取所述檢測模型輸出的當前風險結果的步驟之后，還包括：

將所述當前風險結果發送至所述服務端，其中，加密的檢測模型輸出的當前風險結果為加密的風險結果，所述服務端對所述當前風險結果進行解密得到解密的風險結果；

接收所述服務端反饋所述解密的風險結果，并輸出所述解密的風險結果。