机器学习、隐私代码确定方法、装置及电子设备

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摘要

本说明书实施例公开了一种机器学习、隐私代码确定方法、装置及电子设备，其中，所述机器学习方法可以获取批量包含正、负样本的样本数据，正样本数据中包含隐私代码文件，负样本数据中不包含隐私代码文件；基于代码文件的相似性度量参数，从所述样本数据中筛选出多个第一代码文件，并从代码文件的隐私标签已知的预设代码库中筛选出多个第二代码文件；基于所述多个第一代码文件和所述多个第二代码文件，确定所述样本数据对应的目标参数；将所述样本数据对应的目标参数及所述样本数据的标签作为输入，训练目标模型，所述目标模型用于确定待检测的一批代码文件与隐私代码文件的相似性度量参数。

基本信息

专利标题：

机器学习、隐私代码确定方法、装置及电子设备

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111143203A

申请号：

CN201911305402.1

公开（公告）日：

2020-05-12

申请日：

2019-12-13

授权号：

CN111143203B

授权日：

2022-04-22

发明人：

林博

申请人：

支付宝（杭州）信息技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

代理机构：

北京国昊天诚知识产权代理有限公司

代理人：

许振新

优先权：

CN201911305402.1

主分类号：

G06F11/36

IPC分类号：

G06F11/36 G06N20/00