[发明专利]基于差分隐私的异常检测模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 202010343419.2 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111539769A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 熊涛 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于差分隐私的异常检测模型的训练方法，包括：将训练集中任意样本的第一向量输入自编码网络，通过编码器输出降维的第二向量，通过解码器输出复原的第三向量。然后，基于第二向量构建评估向量，输入到评估网络，并获取评估网络输出的该样本属于混合高斯分布中K个子高斯分布的子分布概率。然后，根据训练集中各样本对应的评估向量和子分布概率，得到该任意样本在混合高斯分布中的第一概率。据此确定预测损失，其与各样本对应的第一概率负相关，且与第一向量和第三向量之间的相似度负相关。进而，利用差分隐私的方式，在基于预测损失得到的原始梯度上添加噪声，利用包含噪声的梯度，调整异常检测模型的模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 异常 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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