基于多方安全计算的风险防控方法、装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多方安全计算的风险防控方法、装置和系统，所述方法可以包括：公共服务运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方；支付服务提供方至少基于公共服务运营方和支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；之后，公共服务运营方可以向支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求；支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果并反馈给公共服务运营方；公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控。

Risk prevention and control methods, devices and systems based on multi-party security computing

【技术实现步骤摘要】
基于多方安全计算的风险防控方法、装置和系统
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于多方安全计算的风险防控方法、装置和系统。
技术介绍
为了给用户提供更好、更便捷的服务，互联网技术被广泛应用至各行各业，公共服务行业也不例外。例如，为了方便用户出行，在地铁这一公共服务行业，引入了扫描二维码支付乘车费用的先进技术，用户通过手机上下载安装地铁运营方指定的APP，并在该APP中完成注册及支付账户的绑定，用户进出站时，只需将该APP界面中显示的二维码对准地铁闸机上的扫码设备扫一扫，即可实现进站乘车以及出站付款的目的，免去了传统支付方式需要提前购买储值卡的麻烦，该项技术已在多个城市得到推广应用。然而，在公共服务行业引入互联网技术，给用户带来便利的同时，也为公共服务行业的运营方带来了相应的风险。仍以地铁为例，传统的储值卡支付方式属于“先付后乘”，对于地铁运营方来说不存在资损风险，而扫描二维码的支付方式属于“先乘后付”，如果用户出站时闸机出现故障或手机没电导致无法扫码以完成支付，则用户会先联系站点工作人员出站，过后再通过APP进行补充支付，但很多用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多方安全计算的风险防控方法，包括：/n公共服务运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方；/n所述支付服务提供方至少基于所述公共服务运营方和所述支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；/n所述公共服务运营方向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求；/n所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果并反馈给所述公共服务运营方；/n所述公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多方安全计算的风险防控方法，包括：
公共服务运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方；
所述支付服务提供方至少基于所述公共服务运营方和所述支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；
所述公共服务运营方向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求；
所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果并反馈给所述公共服务运营方；
所述公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控。


2.根据权利要求1所述的方法，在所述公共服务运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方之前，所述方法还包括：
所述公共服务运营方从所述支付服务提供方获取所述风控模型的初始模型并在本地部署；
所述公共服务运营方向所述支付服务提供方发起训练所述初始模型的训练任务；
所述支付服务提供方作为多方安全计算的协调方，对所述训练任务进行分解并下发至所述支付服务提供方和所述公共服务运营方；
所述支付服务提供方和所述公共服务运营方分别进行本地训练，得到本地训练结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述支付服务提供方和所述公共服务运营方分别进行本地训练，包括：
所述支付服务提供方和所述公共服务运营方通过交互预设内容完成本地训练，其中，所述预设内容包括训练时采用的预设特征对所述目标模型的显著性评价指标。


4.根据权利要求1所述的方法，所述应用请求为针对所述公共服务运营方的目标用户的风控请求，其中，所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果，包括：
所述支付服务提供方将第一特征数据和第二特征数据输入所述风控模型，得到针对所述目标用户的风控处理结果，其中，所述第一特征数据是所述公共服务运营方积累的所述目标用户的特征数据，所述第一特征数据携带在所述应用请求中，所述第二特征数据是所述支付服务提供方积累的所述目标用户的特征数据。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控，包括：
所述公共服务运营方基于所述风控处理结果，对所述目标用户进行风险防控。


6.一种基于多方安全计算的风险防控方法，包括：
公共服务运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方，以使所述支付服务提供方至少基于所述公共服务运营方和所述支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；
所述公共服务运营方向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求，以使所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理并反馈处理结果；
所述公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控。


7.一种基于多方安全计算的风险防控方法，包括：
支付服务提供方接收公共服务运营方基于多方安全计算协议发送的本地训练结果；
所述支付服务提供方至少基于所述公共服务运营方和所述支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；
所述支付服务提供方接收所述公共服务运营方发送的针对所述风控模型的应用请求；
所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果并反馈给所述公共服务运营方，以使所述公共服务运营方基于所述处理结果进行风险防控。


8.一种基于多方安全计算的地铁风险防控方法，包括：
地铁运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方；
所述支付服务提供方至少基于所述地铁运营方和所述支付服务提供方的本地训练结果，确定风控模型；
所述地铁运营方向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求；
所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果并反馈给所述地铁运营方；
所述地铁运营方基于所述处理结果进行风险防控。


9.根据权利要求8所述的方法，在所述地铁运营方基于多方安全计算协议，将本地训练结果发送至支付服务提供方之前，所述方法还包括：
所述地铁运营方从所述支付服务提供方获取所述风控模型的初始模型并在本地部署；
所述地铁运营方向所述支付服务提供方发起训练所述初始模型的训练任务；
所述支付服务提供方作为多方安全计算的协调方，对所述训练任务进行分解并下发至所述支付服务提供方和所述地铁运营方；
所述支付服务提供方和所述地铁运营方分别进行本地训练，得到本地训练结果。


10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述支付服务提供方和所述地铁运营方分别进行本地训练，包括：
所述支付服务提供方和所述地铁运营方通过交互预设内容完成本地训练，其中，所述预设内容包括训练时采用的预设特征对所述目标模型的显著性评价指标。


11.根据权利要求8所述的方法，所述应用请求为针对所述地铁运营方的目标用户的风控请求，其中，所述支付服务提供方基于所述风控模型对所述应用请求进行处理，得到处理结果，包括：
所述支付服务提供方将第一特征数据和第二特征数据输入所述风控模型，得到针对所述目标用户的风控处理结果，所述第一特征数据是所述地铁运营方积累的所述目标用户的特征数据，所述第一特征数据携带在所述应用请求中，所述第二特征数据是所述支付服务提供方积累的所述目标用户的特征数据。


12.根据权利要求11所述的方法，
所述风控模型用于预测用户本次乘车时的出站站点，所述第一特征数据包括所述目标用户本次乘车的进站点和基于所述目标用户的历史乘车记录预估的单次乘车时间，所述第二特征数据包括所述目标用户本次进站后在所述支付服务提供方的支付应用中发生行为的时间和/或位置记录；
其中，所述地铁运营方向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求，包括：所述地铁运营方响应于目标用户针对本次乘车的出站点补登请求，向所述支付服务提供方发送针对所述风控模型的应用请求；
其中，所述支付服务提供方将第一特征数据和第二特征数据输入所述风控模型，得到针对所述目标用户的风控处理结果，包括：所述支付服务提供方将第一特征数据和第二特征数据输入所述风控模型，预测所述目标用户本次乘车的实际出站点。


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【专利技术属性】
技术研发人员：刘昕纯，余幼民，洪进锦，李洁，冯力国，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33