申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司

申请日：2020-09-02

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112085370B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q10/0635;G06Q10/067;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.01.01#实质审查的生效;2020.12.15#公开

摘要：本说明书提供一种规则模型的安全性检测方法、装置、设备及系统，在规则模型创建方和部署的数据源不属于同一个平台的情况下，在对规则模型进行安全性检测时，通过对所有目标属性设置一个预设公共安全阈值，基于该预设公共安全阈值可以得到每个目标属性各自的衍生安全阈值。再将通过利用样本数据集计算待检测规则模型在每一种命中情形下各个目标属性的安全性检测指标值与计算出的各个目标属性的衍生安全阈值进行比较，可以实现对规则模型的快速安全性检测。

主权项：1.一种规则模型的安全性检测方法，所述方法包括：获取待检测规则模型的规则集和用于检测所述待检测规则模型的样本数据集；确定所述样本数据集中目标属性的盲猜概率，所述目标属性的盲猜概率表征样本数据集中的目标属性取值的分布；基于预设公共安全阈值、所述目标属性的盲猜概率，计算所述目标属性对应的衍生安全阈值；确定所述待检测规则模型的规则集命中情况下所述样本数据集中的目标属性的第一安全性检测指标值和所述待检测规则模型的规则集未命中情况下所述目标属性的第二安全性检测指标值；根据所述目标属性的第一安全性检测指标值、第二安全性检测指标值以及所述目标属性对应的衍生安全阈值，判断所述待检测规则模型是否安全；其中，基于预设公共安全阈值、所述目标属性的盲猜概率，计算所述目标属性对应的衍生安全阈值，包括：基于所述样本数据集中各个目标属性的盲猜概率以及预设公共安全阈值，分析在已知各个目标属性的盲猜概率和预设公共安全阈值的前提下，各个目标属性的安全性检测指标允许达到的最大取值，进而获得各个目标属性的盲猜概率、预设公共安全阈值和衍生安全阈值之间的函数关系；其中，判断所述待检测规则模型是否安全，包括：若存在一个目标属性的第一安全性检测指标值或第二安全性检测指标值大于对应目标属性的衍生安全阈值，则确定所述待检测规则模型不安全。

全文数据：

权利要求：

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