[发明专利]生物识别安全态势预测方法、装置和电子设备有效
申请号: | 202011266813.7 | 申请日: | 2020-11-13 |
公开(公告)号: | CN112380514B | 公开(公告)日: | 2022-11-22 |
发明(设计)人: | 金璐;薛峰 | 申请(专利权)人: | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32;G06F21/62;G06Q10/06;G06Q20/40;G06V40/16 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 周达;阚传猛 |
地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生物 识别 安全 态势 预测 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种生物识别安全态势预测方法,包括:
获取生物识别环境数据和生物识别攻击态势数据;
对所述生物识别攻击态势数据进行理解,得到理解结果;
根据生物识别环境数据和理解结果,对未来的生物识别安全态势进行预测,得到预测结果;其中,所述生物识别环境数据对应有影响因子,所述影响因子包括影响权重和影响周期,所述对未来的生物识别安全态势进行预测,包括:若生物识别攻击态势数据的产生时刻位于影响周期内,根据影响权重,将生物识别环境数据融入至理解结果;根据融入了生物识别环境数据后的理解结果,对未来的生物识别安全态势进行预测。
2.如权利要求1所述的方法,所述生物识别环境数据包括以下至少之一:生物识别业务态势数据、生物识别风险态势数据、生物识别舆情态势数据、生物识别行业数据;
所述理解结果包括以下至少之一:攻击类型、攻击手法、攻击量走势、安全风险定性。
3.如权利要求1所述的方法,所述对未来的生物识别安全态势进行预测,包括:
将生物识别环境数据和理解结果输入至预测模型,得到预测结果;
所述预测结果包括以下至少之一:攻击量走势、攻击爆发时间、攻击周期。
4.如权利要求3所述的方法,所述生物识别攻击态势数据为时间序列数据,所述预测模型包括时间序列预测模型。
5.如权利要求1所述的方法,还包括:
若生物识别攻击态势数据的产生时刻位于影响周期外,忽略生物识别环境数据。
6.如权利要求1所述的方法,所述生物识别环境数据包括:生物识别业务态势数据、生物识别风险态势数据、生物识别舆情态势数据、生物识别行业数据;其中,所述生物识别业务态势数据对应有第一影响因子,所述生物识别风险态势数据对应有第二影响因子,所述生物识别舆情态势数据对应有第三影响因子,所述生物识别行业数据对应有第四影响因子;
所述将生物识别环境数据融入至理解结果,包括:
根据第一影响因子、第二影响因子、第三影响因子、和第四影响因子,将生物识别业务态势数据、生物识别风险态势数据、生物识别舆情态势数据、和生物识别行业数据中的至少一个融入至理解结果;
所述对未来的生物识别安全态势进行预测,包括:
根据融入了生物识别业务态势数据、生物识别风险态势数据、生物识别舆情态势数据、和生物识别行业数据中的至少一个后的理解结果,对未来的生物识别安全态势进行预测。
7.一种生物识别安全态势预测装置,包括:
获取单元,用于获取生物识别环境数据和生物识别攻击态势数据;
理解单元,用于对所述生物识别攻击态势数据进行理解,得到理解结果;
预测单元,用于根据生物识别环境数据和理解结果,对未来的生物识别安全态势进行预测,得到预测结果;其中,所述生物识别环境数据对应有影响因子,所述影响因子包括影响权重和影响周期,所述对未来的生物识别安全态势进行预测,包括:若生物识别攻击态势数据的产生时刻位于影响周期内,根据影响权重,将生物识别环境数据融入至理解结果;根据融入了生物识别环境数据后的理解结果,对未来的生物识别安全态势进行预测。
8.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;
存储有程序指令的存储器,其中,所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行,所述程序指令包括用于执行如权利要求1-6中任一项所述方法的指令。
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