基于差分隐私的风控数据探查方法和系统与流程

技术特征：
1.一种基于差分隐私的风控数据探查方法，包括：在用户端获取入模数据；在所述用户端将扰动加入所获取的入模数据，以获得经扩展的入模数据集；基于所述经扩展的入模数据集，在服务端获取针对所述入模数据的统计近似；以及在所述服务端校正针对所述入模数据的统计近似。2.如权利要求1所述的方法，在所述用户端将扰动加入所获取的入模数据包括采用随机响应机制。3.如权利要求1所述的方法，所述获取针对所述入模数据的统计近似包括获取所述入模数据针对模型的有效性或稳定性。4.如权利要求3所述的方法，所述入模数据包括训练样本集和验证样本集。5.如权利要求4所述的方法，所述获取所述入模数据针对模型的稳定性包括：基于经扩展的所述训练样本集和所述验证样本集，获取训练样本和验证样本的分布的差异。6.如权利要求3所述的方法，所述获取所述入模数据针对模型的有效性包括：基于所述经扩展的入模数据集，获取所述入模数据的响应样本占比。7.一种基于差分隐私的风控数据探查系统，包括：数据获取模块，在用户端获取入模数据；扰动模块，在所述用户端将扰动加入所获取的入模数据，以获得经扩展的入模数据集；以及数据分析模块，基于所述经扩展的入模数据集，在服务端获取针对所述入模数据的统计近似，以及在所述服务端校正针对所述入模数据的统计近似。8.如权利要求7所述的系统，所述扰动模块在所述用户端将扰动加入所获取的入模数据包括所述扰动模块采用随机响应机制。9.如权利要求7所述的系统，所述数据分析模块获取针对所述入模数据的统计近似包括所述数据分析模块获取所述入模数据针对模型的有效性或稳定性。10.如权利要求9所述的系统，所述入模数据包括训练样本集和验证样本集。11.如权利要求10所述的系统，所述数据分析模块获取所述入模数据针对模型的稳定性包括：基于经扩展的所述训练样本集和所述验证样本集，所述数据分析模块获取训练样本和验证样本的分布的差异。12.如权利要求9所述的系统，所述数据分析模块获取所述入模数据针对模型的有效性包括：基于所述经扩展的入模数据集，所述数据分析模块获取所述入模数据的响应样本占比。13.一种存储有指令的计算机可读存储介质，当所述指令被执行时使得机器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种基于差分隐私的风控数据探查方法，包括：在用户端获取入模数据；在用户端将扰动加入所获取的入模数据，以获得经扩展的入模数据集；基于所述经扩展的入模数据集，在服务端获取针对所述入模数据的统计近似；以及在服务端校正针对所述入模数据的统计近似。近似。近似。


技术研发人员：申书恒 傅欣艺 王维强
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2022/3/8