申请/专利权人：广东创能科技股份有限公司

申请日：2024-04-02

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117992941B

主分类号：G06F21/32

分类号：G06F21/32;G06F21/45;G06F21/60;G06F21/64;G06V40/16;G06V40/40;G06V10/143;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/092;H04L9/40;H04L9/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明涉及信息安全技术领域，具体为一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，包括以下步骤，基于用户启动登录流程，采用椭圆曲线Diffie‑Hellman密钥交换方法，利用椭圆曲线加密技术先构建一对公私钥，通过交换公钥，生成安全的加密通信链路。本发明中，通过椭圆曲线Diffie‑Hellman密钥交换和椭圆曲线加密建立的安全通信链路，结合红外与可见光图像技术、深度学习人脸检测与活体验证、高效人脸特征提取与匹配算法，对称加密确保数据安全传输，显著提高身份验证的准确性和安全性，红外和可见光图像融合技术、深度学习增强面部特征识别与活体验证准确性，动态认证策略灵活应对安全威胁，优化用户体验，保障数据保密性。

主权项：1.一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于用户启动登录流程，采用椭圆曲线Diffie-Hellman密钥交换方法，利用椭圆曲线加密技术先构建一对公私钥，通过交换公钥，生成共享密钥，基于共享密钥，生成安全的加密通信链路；基于所述安全的加密通信链路，采用组合红外和可见光图像采集方法，通过红外光图像采集器捕捉信息，识别用户的面部特征，利用可见光采集器捕捉信息提升识别的准确性，生成融合后用户面部图像；基于所述融合后用户面部图像，采用深度学习的人脸检测与活体验证模型，通过卷积神经网络对图像中的人脸进行检测，并使用活体检测算法识别图像中的人脸是否为真实的活体，生成人脸检测与活体验证结果；基于所述人脸检测与活体验证结果，采用深度神经网络模型进行人脸特征提取，使用面部识别目标卷积神经网络架构，包括Facenet和DeepFace，对人脸图像进行分析，提取多维度的面部特征向量，生成人脸特征码；基于所述人脸特征码，采用特征匹配算法进行数据库中预存特征码的匹配验证，使用余弦相似度和欧氏距离计算方法，对提取的特征码与数据库中的特征码进行比对，通过比对确定用户的身份是否与数据库中的用户相匹配，生成身份验证结果；基于所述身份验证结果和共享密钥，采用对称加密算法对会话数据进行加密传输，包括加密标准和ChaCha20，对会话数据进行加密处理，生成安全通信会话；基于所述安全通信会话，持续采用人脸检测算法监测用户面部，确认用户是否继续操作终端，通过实时运行的卷积神经网络模型，持续识别操作前的用户面部，生成会话状态监控结果；基于所述安全通信会话，采用实时人脸检测算法，进行用户面部的持续监测，通过实时分析视频流中的图像帧，识别用户的面部特征，生成实时检测反馈结果；基于所述实时检测反馈结果，采用深度学习卷积神经网络模型，进行用户身份的确认，通过比较监测到的面部特征与存储的特征码，验证用户身份的匹配度，生成身份验证确认；基于所述身份验证确认，进行用户操作行为和环境变化的持续评估，分析用户的行为模式和会话环境的变化，动态调整监控策略，生成会话状态监控结果；所述动态调整监控策略至少包括调整人脸检测的频率、修改身份验证流程，所述会话状态监控结果包括用户面部持续出现的时间戳、会话中断与恢复的标志、用户交互动作指示；基于所述会话状态监控结果，采用强化学习算法动态调整认证策略，优化用户体验与安全平衡，使用Q学习和深度Q网络，根据用户的行为和环境变化，动态调整认证要求的强度和方法，生成动态认证策略；基于所述会话状态监控结果，采用Q学习算法，进行认证策略的初步调整，通过评估差异化行为在给定状态下的奖励，学习最优行动策略，生成起始阶段的认证策略；基于所述起始阶段的认证策略，采用深度Q网络，进行认证策略的优化，通过处理状态空间，根据环境反馈调整行为策略，生成进阶认证策略；基于所述进阶认证策略，进行最终策略调整，参照用户反馈和安全需求，通过分析用户对当前认证流程的接受度、认证失败案例和安全威胁情报，动态调整认证要求的强度和方法，生成动态认证策略；所述动态认证策略包括调整的认证频率、认证模式切换条件和用户行为分析的安全级别调整参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东创能科技股份有限公司 一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法

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