CN111539810B 防诈骗方法、装置、系统、设备及存储介质 （深圳前海微众银行股份有限公司）

握在不同的设备中如不同的企业或者政府机构2其中，所述预设联邦反诈骗模型是基于具有预设标签的预所述基于所述预设联邦反诈骗模型对所述待处理数据进行诈骗接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的所述第一设备的目标贡献度，其三目标模型参数与预测结果的案件中对应第一目标参数的模型变化大小或者参数变化比应第三目标模型参数与对应第二目标参数的参数变化比例，确定各个第二设备的贡献度，2.如权利要求1所述的防诈骗方法，其特征在于，所述待处理数据包括待处理贷款数所述基于所述预设联邦反诈骗模型对所述待处理数据进行诈骗若所述预测结果为所述待处理贷款数据不是诈骗类型时，将所获取具有预设标签的预设诈骗关联数据，对所述预设待训练预测模型进行迭代训练，若所述迭代训练后的所述预设待训练预测模型达到预设替换更持续对替换更新的所述预设待训练预测模型进行迭代训练和替换更所述若所述迭代训练后的待训练预测模型达到预设替换更新条件3若所述迭代训练后的待训练预测模型达到预设替换更新条将所述第一目标模型参数发送给所述第三设备，以供所述第三设述第一设备与各个第二设备之间存在预设纵向和/或横向联邦关联接收所述第三设备发送的所述第三目标模型参数，将所述第一目标接收所述第一设备发送的第一目标模型参数，并接收所述第二联合所述第一目标模型参数与所述第二目标模型参数，计算得到第三目标模型参数，将所述第三目标模型参数发送给所述第一设备，以供所述第一设7.如权利要求6所述的防诈骗方法，其特征在于，所述第一设备与客户端进行通信连若检测到待处理数据预测成功时，确定所述第一设备的目标将所述第一设备的目标贡献度与所述各个第二设备的贡献度发送至预设区块链的区第一获取模块，用于获取待处理数据，将所述待处理数据输识别模块，用于基于所述预设联邦反诈骗模型对所述待处理数据进行诈骗识别处理，其中，所述预设联邦反诈骗模型是基于具有预设标签的预4接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的所述第一设备的目标贡献度，其三目标模型参数与预测结果的案件中对应第一目标参数的模型变化大小或者参数变化比应第三目标模型参数与对应第二目标参数的参数变化比例，确定各个第二设备的贡献度，9.一种防诈骗系统，其特征在于，所述防诈骗系统包括如权利要求8所述的防诈骗装接收模块，用于接收所述第一设备发送的第一目标模型参数，计算模块，联合所述第一目标模型参数与所述第二目模型参数，其中，所述第一设备与各个第二设备之间存在预设纵向和/或横向联邦关联关更改模块，用于将所述第三目标模型参数发送给所述第一设备，以所述处理器用于执行实现所述防诈骗方法的程序，以实现如权利要求1实现防诈骗方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述防诈骗方法的56设替换更新条件的所述待训练预测模型的第一[0025]可选地，所述基于所述预设联邦反诈骗模型对所述待处理数据进行诈骗识别处[0026]接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的所述[0035]将所述第一设备的目标贡献度与所述各个第二设备的贡献度发送至预设区块链7[0047]第三获取模块，用于若所述迭代训练后的待训练预测模型达到预设替换更新条[0051]第一获取单元，用于若所述迭代训练后的待训练预测模型达到预设替换更新条标模型参数替换更新为所述第三目标模型参数，获得替换更新的所述预设待训练预测模8[0070]本申请还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有实现上述防诈骗方法的程[0071]本申请通过获取待处理数据，将所述待处理数据输入至预设9[0075]图2为本申请防诈骗方法第一实施例中将所述待处理数据输入至预设联邦反诈骗因而取出数据特征相同而用户不完全相同的那部分数据进行横向联合机器学习，具体地，[0095]第一设备获取具有预设标签的预设诈骗关联数据如电信数据(短信子数据/电话行所述预设联邦流程，对训练更新的所述预设待训练预测模型的模型变量进行替换更新，达到所述预设替换更新条件的所述待训练预测模型的第一[0105]在本实施例中，第三设备可以是作为第三方辅助第一设备与第二设备进行联邦收第一设备的(加密)的第一目标模型参数，并接收第二设备的(加密)的第二目标模型参[0106]所述第三设备联合各个第二设备发送的多个第二目标模型参数与所述第一目标[0107]需要说明的是，所述第一设备与各个第二设备之间存在预设纵向和/或横向联邦[0114]本申请通过获取待处理数据，将所述待处理数据输入至预设[0117]接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的所述应第一目标参数的模型变化大小或者参数变化比例，基于该模型变化大小确定目标贡献即将第三目标模型参数发送给区块链区块记录，由于预设联邦反诈骗模型会定期训练更[0119]所述接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的第一设备的目标贡献度[0122]本实施例接收第三设备计算的在得到所述预测结果过程中的所述第一设备的目为所述待处理贷款数据不是诈骗类型时，将所述待处理贷款数据输入至预设风控模型中，之间存在预设纵向和/或横向联邦关联关系，由于所述第一设备与各个第二设备之间存在所述第三目标模型参数进行预设待训练预测模数与第二目标模型参数确定所述各个第二设备的存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器100[0146]本领域技术人员可以理解，图3中示出的防诈骗设备结构并不构成对防诈骗设备程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间[0148]在图3所示的防诈骗设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的防诈骗程[0160]第三获取模块，用于若所述迭代训练后的待训练预测模型达到预设替换更新条[0164]第一获取单元，用于若所述迭代训练后的待训练预测