(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211025779.3 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 上海浦东发展银行股份有限公司 地址 200001 上海市黄浦区中山 东一路12 号 (72)发明人 童征　薛正轩　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 黄晓庆 (51)Int.Cl. G06Q 20/40(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/2455(2019.01) (54)发明名称 异常信息检测方法、 装置、 计算机 设备、 存储 介质 (57)摘要 本申请涉及一种异常信息检测方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品。 所述 方法包括： 通过内部平台获取目标业务数据， 并 识别目标业务数据对应的目标外部平台； 从内部 平台的模型库中获取与 目标外部平台对应的目 标联合模型； 调用目标联合模型处理目标业务数 据， 得到目标业务数据的异常预测参数； 将异常 预测参数和预设条件进行对比， 得到对比结果， 根据对比结果确定目标业务数据的异常信息检 测结果。 采用本方法能够结合内部平台数据和目 标外部平台数据对业务数据进行异常预测， 提高 了用于异常预测的标签数据维度， 从而提高异常 预测参数的准确度， 采用较高准确度的异常预测 参数， 能够提高异常信息 检测的精准度。 权利要求书2页 说明书16页 附图4页 CN 115409512 A 2022.11.29 CN 115409512 A 1.一种异常信息检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过内部平台获取目标业 务数据， 并识别所述目标业 务数据对应的目标外 部平台； 从所述内部平台的模型库中获取与所述目标外 部平台对应的目标 联合模型； 调用所述目标联合模型处理所述目标业务数据， 得到所述目标业务数据的异常预测参 数； 将所述异常预测参数和预设条件进行对比， 得到对比结果， 根据所述对比结果确定所 述目标业 务数据的异常信息检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 与所述至少一个外部平台分别进行联合建模， 得到多个联合模型， 每个联合模型分别 对应一个外 部平台； 在所述模型库中存 储所述多个联合模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述与所述至少一个外部平台分别进行联 合建模， 得到多个联合模型， 包括： 将所述内部平台对应的第一数据库与所述目标外部平台对应的第二数据库进行数据 匹配， 得到所述内部平台与所述目标外 部平台的数据交集； 采用所述数据交集与所述目标外 部平台进行 联合建模， 得到目标 联合模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述将所述内部平台对应的第 一数据库与 所述目标外部平台对应的第二数据库进行数据匹配， 得到所述内部平台与所述目标外部平 台的数据交集， 包括： 采用预设规则对所述第 一数据库中的每一条待匹配 内部数据进行加密处理， 得到多个 内部匹配向量； 接收所述目标外 部平台传输的多个外 部匹配向量； 对每一个所述内部匹配向量和每一个所述外部匹配向量进行匹配， 得到匹配结果， 若 所述匹配结果满足预设匹配条件， 确定所述待匹配内部数据为匹配数据； 获取所述第一数据库中所有的匹配数据， 得到所述数据交集。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述采用预设规则对所述第 一数据库中的 每一条待匹配内部数据进行加密处 理， 得到多个内部匹配向量， 包括： 从所述第一数据库中获取待匹配内部数据， 并对所述待匹配内部数据进行映射运算， 得到第一预设维度的内部信息向量； 接收所述目标外部平台传输的第 一外部随机矩阵和第 二外部随机矩阵； 所述第 一外部 随机矩阵和所述第二外部随机矩阵是所述目标外部平台基于第二预设维度生成的， 所述第 二预设维度基于所述第一预设维度确定得到； 根据所述内部信息向量， 从所述第一外部随机矩阵中选取多个第一外部矩阵行， 以及 从所述第二外部随机矩阵中选取多个第二外部矩阵行， 并根据所述多个第一外部矩阵行和 所述多个第二外 部矩阵行构建内部匹配矩阵； 对所述内部匹配矩阵和所述内部信 息向量进行列维度的异或运算， 得到所述第 一预设 维度的内部匹配向量。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述从所述第一数据库中获取待匹配数 据， 并对所述待匹配数据进行映射 运算， 得到第一预设维度的内部信息向量之后， 还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409512 A 2基于所述第 一预设维度确定所述第 二预设维度， 并生成所述第 二预设维度的第 一内部 随机矩阵和所述第二预设维度的第二内部随机矩阵； 将所述第一内部随机矩阵和所述第二内部随机矩阵传输 至所述目标外 部平台。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述外部匹配向量是由所述目标外部平台 对外部匹配矩阵和外部信息 向量进行列维度的异或运算得到的所述第一预设维度的信息 向量； 所述外部信息向量是由所述目标外部平台从所述第二数据库中获取待匹配外部数 据， 并对所述待匹配外部数据进行映射运算得到的所述第一预设维度的信息 向量； 所述外 部匹配矩阵是由所述目标外部矩阵根据所述外部信息向量， 从所述第一内部随机矩阵中选 取多个第一内部矩阵行， 以及从所述第二内部随机矩阵中选取多个第二内部矩阵行， 并根 据所述多个第一内部矩阵行和所述多个第二内部矩阵行构建得到 。 8.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述采用所述数据交集与 所述目标外部平 台进行联合建模， 得到目标 联合模型， 包括： 采用所述数据交集在所述内部平台进行内部模型的模型训练， 并获取所述内部模型训 练过程中的第一内部训练参数； 接收所述目标外部平台传输的第 一外部训练参数； 所述第 一外部训练参数是所述目标 外部平台采用所述数据交集进行外 部模型的模型训练时获取； 根据所述第一外部训练参数， 对所述第一内部训练参数进行更新， 得到第二内部训练 参数； 基于所述第 二内部训练参数调整所述内部模型的模型参数， 得到所述内部平台上的目 标联合模型。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述第一内部训练参数传输至所述目标外部平台； 所述第 一内部训练参数用于供所 述目标外部平台对所述第一外部训练参数进行更新， 得到第二外部训练参数， 并基于所述 第二外部训练参数调整所述外部模型的模型参数， 得到所述目标外部平台上的目标联合模 型。 10.一种异常信息检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 识别模块， 用于通过内部平台获取目标业务数据， 并识别所述目标业务数据对应的目 标外部平台； 匹配模块， 用于从所述内部平台的模型库中获取与所述目标外部平台对应的目标联合 模型； 调用模块， 用于调用所述目标联合模型处理所述目标业务数据， 得到所述目标业务数 据的异常预测参数； 检测模块， 用于将所述异常预测参数和预设条件进行对比， 得到对比结果， 根据 所述对 比结果确定所述目标业 务数据的异常信息检测结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409512 A 3