[發明專利]檢測模型訓練、數據檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211266575.9
• 申請日: 2022-10-17
• 公開（公告）號: CN115496205A
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 張昊;胡鑫旭;邱路遙
• 申請（專利權）人: 中國農業銀行股份有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 倪焱

1.一種檢測模型訓練方法，其特征在于，包括：

根據歷史目標樣本數據構建多維度綜合畫像樣本數據；

根據生成式對抗網絡GAN生成器生成偽目標樣本數據；

將所述多維度綜合畫像樣本數據和所述多維度綜合畫像樣本數據作為訓練數據輸入至GAN判別器，以對基于GAN網絡的檢測模型進行訓練。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據歷史目標樣本數據構建多維度綜合畫像樣本數據，包括：

根據所述歷史目標樣本數據獲取多個單維度歷史目標樣本數據；

根據各所述單維度歷史目標樣本數據的維度數量構建目標變分自動編碼器；

將各所述單維度歷史目標樣本數據進行歸一化處理，得到歸一化樣本數據；

將所述歸一化樣本數據輸入至所述目標變分自動編碼器，得到所述多維度綜合畫像樣本數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據各所述單維度歷史目標樣本數據的維度數量構建目標變分自動編碼器，包括：

根據所述單維度歷史目標樣本數據的第一維度數量以及第二維度數量確定所述目標變分自動編碼器的編碼器的輸入輸出網絡以及解碼器的輸入輸出網絡；

確定所述目標變分自動編碼器的編碼器的激活函數以及所述目標變分自動編碼器的解碼器的激活函數。

4.根據權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述歷史目標樣本數據包括歷史交易樣本數據；所述單維度歷史目標樣本數據包括歷史訂單數據、歷史交易信息以及行業信息數據；其中，各所述單維度歷史目標樣本數據包括多維度的子樣本數據。

5.一種數據檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測數據；

將所述待檢測數據輸入至基于GAN網絡的檢測模型中進行目標數據的檢測；

其中，所述基于GAN網絡的檢測模型通過權利要求1-4任一所述的檢測模型訓練方法訓練得到。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述待檢測數據包括待檢測交易數據，所述目標數據包括異常交易數據。

7.一種檢測模型訓練裝置，其特征在于，包括：

綜合畫像樣本數據構建模塊，用于根據歷史目標樣本數據構建多維度綜合畫像樣本數據；

偽目標樣本數據生成模塊，用于根據GAN生成器生成偽目標樣本數據；

檢測模型訓練模塊，用于將所述多維度綜合畫像樣本數據和所述多維度綜合畫像樣本數據作為訓練數據輸入至GAN判別器，以對基于GAN網絡的檢測模型進行訓練。

8.一種數據檢測裝置，其特征在于，包括：

待檢測數據獲取模塊，用于獲取待檢測數據；

目標數據檢測模塊，用于將所述待檢測數據輸入至基于GAN網絡的檢測模型中進行目標數據的檢測；

其中，所述基于GAN網絡的檢測模型通過權利要求7所述的檢測模型訓練裝置訓練得到。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-4中任一項所述的檢測模型訓練方法，或者實現如權利要求5-6中任一所述的數據檢測方法。

10.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現權利要求1-4中任一項所述的檢測模型訓練方法，或者實現如權利要求5-6中任一所述的數據檢測方法。