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[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310870414.9在审
发明人：潘子琦;兰钧;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：基于针对目标内容实体的注意力神经网络，生成目标图像对应的初始注意力图，其中，所述初始注意力图中的像素通过目标像素参数下的取值大小反映该像素被所述注意力神经网络进行特征提取的概率。将所述初始注意力图中目标像素参数达到预设取值标准的像素设置为目标灰度，得到所述初始注意力图对应的处理后注意力图。基于所述处理后注意力图中目标灰度的像素，确定内容检测区域。对所述目标图像中对应的所述内容检测区域进行针对所述目标内容实体的内容检测。
一种图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置及设备-CN202211267903.7有效
发明人： 孟昌华;崔世文;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待检测的目标业务的业务数据，并基于第一风险检测模型和所述业务数据，确定所述业务数据的风险类型，所述第一风险检测模型为基于深度学习算法构建的用于确定业务数据的风险类型的模型；基于扰动数据和所述业务数据的风险类型，对所述业务数据进行攻击，并在对所述业务数据攻击成功的情况下，获取对所述业务数据攻击成功所使用的扰动数据的目标数据量；在所述目标数据量大于预设数据量阈值的情况下，基于所述业务数据的风险类型，确定执行所述目标业务是否存在风险。
数据处理方法装置设备

[发明专利]一种基于AIGC的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310650738.1在审
发明人：潘子琦;兰钧;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于AIGC的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：根据目标内容主体需要在创作图像中出现的目标位置，生成按照目标位置呈现目标内容主体的基准图像。基于第一文本到图像模型，根据基准图像和第一文本引导信息，生成包含目标内容主体的中间创作图像，第一文本引导信息用于描述生成目标内容主体的图像，目标内容主体在中间创作图像中的位置与目标位置对应。基于第二文本到图像模型，根据中间创作图像和中间创作图像和第二文本引导信息，在中间创作图像中针对目标内容主体生成目标背景的背景图像，得到目标创作图像，第二文本引导信息用于描述生成目标内容主体在目标背景的图像。
一种基于 aigc 数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像的实例分割方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310361842.9在审
发明人：顾章轩;陈昊星;许卓尔;兰钧;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本说明书公开了一种图像的实例分割方法、装置、存储介质和电子设备，获取待分割图像以及若干待调整定位框；将所述待分割图像输入所述编码端，以提取所述待分割图像的多尺度特征，将多尺度特征输入所述解码端，以检测所述待分割图像中的各目标，针对每个目标，将各待调整定位框作为包含噪声的定位框输入所述解码端，对各待调整定位框进行去噪，得到用于定位该目标的标准定位框，所述噪声为导致各待调整定位框相对于该目标的标准定位框存在差异的噪声，根据该目标的标准定位框和所述多尺度特征，从所述待分割图像中分割该目标。本方法通过除去图像噪声，实现对图像进行实例分割。
一种图像实例分割方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种数据处理方法、装置及设备-CN202310648022.8在审
发明人：许卓尔;顾章轩;崔世文;李志峰;孟昌华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取能够实现对目标模型进行迁移攻击的代理模型，以及所述代理模型的原始样本；对所述代理模型进行结构重参数化处理，得到重参数化代理模型和所述重参数化代理模型的第一模型权重；基于预设的优化搜索规则、所述重参数化代理模型和所述重参数化代理模型的第一模型权重，确定所述重参数化代理模型对应的对抗迁移性评估结果优于预设评估基准的第二模型权重，基于所述第二模型权重更新所述重参数化代理模型，得到更新后的代理模型；基于所述原始样本，通过所述更新后的代理模型，生成用于攻击所述目标模型的对抗样本。
一种数据处理方法装置设备

[发明专利]一种模型的处理方法、装置及设备-CN202310630913.0在审
发明人：刘杰;兰钧;孟昌华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备。该方法包括：以应用程序的静态特征作为原始训练样本，基于该原始训练样本构建其对应的正样本对，该正样本对中至少包括通过数据增强处理生成的正样本构建的正样本对；将正样本对中的每个正样本分别输入第一编码器和第二编码器中，得到每个正样本标签相关和标签无关的两种表征信息；根据表征信息确定正样本对对应的损失信息，且该损失信息中至少包括基于同一个正样本的标签相关的表征信息以及标签无关的表征信息所构建的损失信息；最后基于损失信息对目标编码器进行模型训练，得到训练后的目标编码器，且目标编码器为两个编码器中用于生成标签相关的表征信息的编码器。
一种模型处理方法装置设备

[发明专利]一种风险控制模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310122752.4有效
发明人：赵闻飙;崔世文;李志峰;许卓尔;孟昌华;王维强;徐恪;李琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种风险控制模型的训练方法、装置、设备及存储介质，针对该风险控制模型的每个模型参数，确定该模型参数在本次迭代过程中的梯度，作为第一梯度，并确定该模型参数在上一次迭代过程中的梯度，作为第二梯度，根据第一梯度和该第二梯度确定该模型参数的步长参数，再根据预设的学习率、步长参数和第一梯度，确定该模型参数对应的参数调整量，以及根据参数调整量对该模型参数进行调整。本方法中的步长参数在第一梯度和第二梯度方向相同时对应的参数值高于第一梯度和第二梯度方向相反时对应的参数值，因而在模型参数出现震荡时，参数调整量会随之减小，避免了由于参数调整量过大导致模型参数出现持续震荡的情况出现，提高了训练效率。
一种风险控制模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于自合成的图像生成方法和系统-CN202310608634.4在审
发明人：兰钧;崔世文;孟昌华;王维强;李志峰 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开涉及基于自合成的图像生成方法和系统。该方法包括：对原始图像进行目标检测以确定感兴趣目标的边界框；确定所述边界框内的OCR内容；计算出能够包含所述OCR内容的最小边界框；选择掩模区域，所述掩模区域在所述感兴趣目标的边界框之内并且包含所述最小边界框；对所述掩模区域进行图像增强；以及将经图像增强的所述掩模区域混合到所述原始图像中，以得到自合成的图像。本公开还涉及一种用于交互式限流的系统和装置以及一种非瞬态处理器可读存储介质。
基于合成图像生成方法系统

[发明专利]自然语言处理模型的训练方法、自然语言处理方法和装置-CN202310258491.9在审
发明人：许卓尔;崔世文;李志峰;孟昌华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了自然语言处理模型的训练方法和装置、自然语言的处理方法和装置。该训练方法包括：利用该自然语言的原始数据集生成原始样本集；利用自然语言的原始数据集生成锚点数据集；利用自然语言的原始样本集生成对抗样本集；将所述锚点数据集及所述对抗样本集分别输入预训练模型中，计算预训练模型的损失，并调整所述预训练模型的参数，直至所述预训练模型收敛，将收敛后的模型作为所述自然语言处理模型。本说明书实施例能够保证自然语言处理模型的识别效果。
自然语言处理模型训练方法装置

[发明专利]一种模型迭代方法、装置及设备-CN201910170544.5有效
发明人：崔世文;孟昌华;肖凯;王维强 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型迭代方法、装置和设备。方法包括：首先，基于第一样本集训练出第一模型，并测试出第一模型的黑样本拦截率；然后，在第一模型的拦截下，采集第二样本集，并使用第一模型对第二样本集中的第一黑样本进行评分；再然后，基于第一模型的黑样本拦截率和第二样本集中每个第一黑样本的评分值，生成模型修正权重，以供迭代出第二模型。由此，可通过调整模型修正权重的方式，以使第二样本集中的样本分布能尽可能的接近真实情况，进而提高迭代出的第二模型的性能。
一种模型方法装置设备

[发明专利]一种数据处理方法、装置、可读存储介质以及电子设备-CN202211338452.1有效
发明人：吴星;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本说明书公开了一种数据处理方法、装置、可读存储介质以及电子设备，通过将获取到的用户数据输入到包含风险识别层和辅助识别层的分类模型中，得到风险识别层输出的该用户数据对应的风险类型，以及该辅助识别层输出的该投诉数据满足的风险条件，再根据确定出的风险类型和风险条件，确定该投诉数据对应的处理结果。本说明书中的数据处理方法，不仅能准确确定投诉数据对应的风险类型，还能给出该投诉数据满足的风险条件，以对得到的风险类型进行解释，提高了数据处理的准确率。
一种数据处理方法装置可读存储介质以及电子设备

[发明专利]一种模型训练及图数据的处理方法、装置、介质及设备-CN202310264181.8在审
发明人：许轶珂;吴若凡;田胜;但家旺;王宝坤;孟昌华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练及图数据的处理方法、装置、介质及设备。生成对抗网络包含目标模型和对抗模型。通过将根据图数据确定的各训练样本输入目标模型，得到目标模型对各训练样本的预测结果，并根据预测结果和各训练样本的标注，确定目标模型对各训练样本进行预测的损失，作为第一损失。将各训练样本输入对抗模型，通过对抗模型模拟对各训练样本的分布进行调整。以根据第一损失预估目标模型对模拟出的调整分布后的各训练样本进行预测的损失，作为第二损失。以第二损失最小为目标训练目标模型，并以第二损失最大为目标训练对抗模型。通过生成对抗网络中目标模型与对抗模型间对抗性训练方式，最大化目标模型的最低性能，提升目标模型鲁棒性。
一种模型训练数据处理方法装置介质设备

[发明专利]一种图数据模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310333647.5在审
发明人：田胜;董迹海;王宝坤;赵文龙;孟昌华;但家旺;胡逸飞 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：在本说明书提供的图数据模型训练的方法中，根据历史业务记录确定训练样本，通过图数据模型确定训练样本的风险评估值，当训练样本为无标签样本时，根据各无标签样本的风险评估值确定分布；并根据有标签样本的标签，确定所述分布中与所述标签相匹配的区间，以各有标签样本的风险评估值落入与所述标签相匹配的区间为目标，训练所述待训练的图数据模型。从上述方法可以看出，通过利用无标签样本的风险评估值确定分布，再确定有标签样本的风险评估值与所述评估分布的差异，根据所述差异确定损失，利用所述损失训练图数据模型，实现了利用小样本训练图神经网络模型。
一种数据模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]风险识别方法、模型训练方法及对应装置-CN202310264151.7在审
发明人：但家旺;柴子炜;王宝坤;田胜;胡逸飞;孟昌华 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种风险识别方法、模型训练方法及对应装置。主要技术方案包括：获取利用用户的网络行为数据构建的网络图，网络图包括节点和边，节点为网络行为，两个节点之间的边为两个网络行为对应的相同用户；利用子网提取模型从网络图中提取目标节点对应的子网络；利用风险识别模型确定目标节点在子网络中的第一特征表示以及在网络图中的第二特征表示，利用第一特征表示和第二特征表示识别目标节点的风险信息，风险信息包括该目标节点对应的网络行为是否为风险行为，或者该目标节点对应的网络行为的风险等级信息。通过本说明书实施例能够提高对用户网络行为风险识别的准确性和可解释性。
风险识别方法模型训练对应装置

[发明专利]一种防御模型攻击的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310377112.8在审
发明人：李志峰;崔世文;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：在本说明书提供的防御模型攻击的方法中，根据确定的目标业务，在预设的可执行所述目标业务的各待选模型中，确定目标模型执行所述目标业务，得到第一输出结果后，按照所述目标模型预设的变换函数，变换第一输出结果，得到第二输出结果，根据所述第二输出结果确定所述目标模型的最终输出结果，并根据所述最终输出结果执行所述目标业务。从上述方法可以看出，通过从多个待选模型中随机确定目标模型执行业务，增加了通过多次攻击破解模型结构的难度，同时通过对目标模型输出的第一输出结果进行变换，统一了不同待选模型的输出结果，进一步提高了攻击难度，提高了模型安全性。
一种防御模型攻击方法装置存储介质电子设备

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