[发明专利]一种路由器设备安全防护方法及系统

权利要求书

1.一种路由器设备安全防护方法，其特征在于，包括步骤：

S100获取访问者人脸图像；

S200识别所述访问者人脸图像，提取人脸特征，将所述人脸特征与预存的训练人脸特征进行匹配，若能够匹配上，则进入步骤S300，否则，进入步骤S400；

S300允许所述访问者通过路由器访问网络或者远程绑定；

S400拒绝所述访问者访问网络或远程绑定请求。

2.根据权利要求1所述的一种路由器设备安全防护方法，其特征在于，还包括步骤：

S010预录入允许访问网络或远程绑定的用户的多个图像作为训练样本和测试样本；

S020采用模型转换层的算法模型训练所述作为训练样本的允许访问的用户的图像块矩阵，获得相同用户测试样本图像块特征值与训练样本图像块特征值，根据所述测试样本图像块特征值与训练样本图像块特征值的平均均方根误差，获得标准阈值。

3.根据权利要求2所述的一种路由器设备安全防护方法，其特征在于，所述步骤S200包括步骤：

S210采用非负矩阵分解法对所述访问者人脸图像进行分解降维，获取所述访问者人脸图像块的特征值；

S220计算所述访问者的人脸图像块的特征值与所述训练样本图像特征值的均方根误差；

S230判断所述均方根误差是否小于或等于所述标准阈值，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400。

4.根据权利要求2所述的一种路由器设备安全防护方法，其特征在于，所述步骤S010包括：

S011通过摄像头拍摄允许访问网络或远程绑定的用户，获得人脸图像数据，作为训练样本和测试样本；

S012将所述人脸图像数据经负载均衡器发送至WEB服务器；

S013通过消息队列Kafka集群将所述人脸图像数据存储至HDFS；

S014通过所述Spark Streaming流实时处理数据，并将处理后的数据输出至RDS业务数据库。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种路由器设备安全防护方法，其特征在于，在所述步骤S400之后还包括步骤：

S450统计所述访问者来访次数，判断所述访问者来访次数是否大于所述路由器预设的计数值，若是，则进入步骤S460；

S460将所述访问者拉入黑名单，进行入侵屏蔽。

6.一种路由器设备安全防护系统，其特征在于，包括至少一个路由器，及与所述路由器相连的服务器，还包括图像录入模块，所述图像录入模块集成于路由器中或者位于与所述路由器通信连接的智能终端中，用于拍摄录入人脸图像，其中，所述服务器包括信息收发模块、存储模块、人脸识别模块，所述人脸识别模块分别与所述信息收发模块、存储模块相连，且：

所述路由器通过所述图像录入模块获取访问者人脸图像，并将所述访问者人脸图像传输给所述服务器的信息收发模块；

所述服务器的人脸识别模块识别所述访问者人脸图像，提取人脸特征，将所述人脸特征与所述存储模块预存的训练人脸特征进行匹配，并将匹配结果通过所述信息收发模块告知所述路由器，若能够匹配上，则所述路由器允许所述访问者通过路由器访问网络或者远程绑定，否则，拒绝所述访问者访问网络或远程绑定请求。

7.根据权利要求6所述的一种路由器设备安全防护系统，其特征在于，所述服务器的人脸识别模块包括训练单元，其中：

所述图像录入模块录入允许访问网络或远程绑定的用户的多个图像作为所述人脸识别模块用来训练和测试的训练样本及测试样本；

所述路由器将所述图像录入模块录入的所述训练样本及测试样本传输给所述服务器的存储模块进行存储；

所述训练单元采用模型转换层的算法模型训练所述作为训练样本的允许访问的用户的图像块矩阵，获得相同用户测试样本图像块特征值与训练样本图像块特征值，根据所述测试样本图像块特征值与训练样本图像块特征值的平均均方根误差，获得标准阈值。