[发明专利]一种联邦学习的异常处理方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 202110009946.4 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN112734045B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘磊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许振新 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种联邦学习的异常处理方法、装置及电子设备。方法包括：基于目标联邦学习的第一目标成员对象与所述目标联邦学习的第二目标成员对象在参与目标联邦学习时的通信记录，确定第一目标成员对象与所述第二目标成员对象之间的通信特征序列。将第一目标成员对象与第二目标成员对象之间的通信特征序列输入至异常识别模型，得到第一目标成员对象与第二目标成员对象的异常识别结果，异常识别模型是基于样本数据和预先为样本数据标注的异常分类标签训练得到的，样本数据包括联邦学习的训练过程中的第一样本成员对象与第二样本成员对象之间的通信特征序列。对第一目标成员对象和/或第二目标成员对象执行与异常识别结果相匹配的风控决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 异常 处理 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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