[发明专利]监控方法、装置、服务器、系统以及存储介质在审
申请号: | 202011041264.3 | 申请日: | 2020-09-28 |
公开(公告)号: | CN112182537A | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 李康华;张建康;李悦;曾可;卢道和 | 申请(专利权)人: | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F21/32 | 分类号: | G06F21/32;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 张娜;臧建明 |
地址: | 518027 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监控 方法 装置 服务器 系统 以及 存储 介质 | ||
1.一种监控方法,其特征在于,包括:
获取用户在终端设备上输入操作指令的第一生物特征信息以及所述操作指令,其中,所述操作指令作用于金融业务系统;
根据所述第一生物特征信息,获得所述操作指令的风险值;
当所述风险值达到预设阈值时,停止响应所述操作指令。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一生物特征信息,获得所述操作指令的风险值,具体包括:
根据已训练的处理模型对所述第一生物特征信息进行处理,获得所述操作指令的风险值;
其中,所述第一生物特征信息包括:体温数据、表示面部表情的第一图像数据以及表示肢体动作的第二图像数据中一种或者多种组合。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据已训练的处理模型对所述第一生物特征信息进行处理,获得所述操作指令的风险值,具体包括:
根据已训练的第一处理模型对所述体温数据进行处理,获得第一中间风险值;
根据已训练的第二处理模型对所述第一图像数据进行处理,获得第二中间风险值;
根据已训练的第三处理模型对所述第二图像数据进行处理,获得第三中间风险值;
根据所述第一中间风险值、所述第二中间风险值和所述第三中间风险值,获得所述风险值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据已训练的第二处理模型对所述第一图像数据进行处理,获得第二中间风险值,具体包括:
使用已训练的第一关键点提取子模型对所述第一图像数据进行处理,获得第一人脸关键点信息;
使用已训练的第一特征提取子模型对所述第一人脸关键点信息和所述第一图像数据进行处理,获得第一特征数据;
使用已训练的分类子模型对所述第一特征数据进行分类处理,获得所述第一图像数据的心理特征类型;
根据所述心理特征类型确定所述第二中间风险值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述操作指令用于更新所述金融业务系统的版本时,获取所述金融业务系统的更新信息;其中,所述更新信息包括更新时间、更新内容、所述操作指令对应操作账户以及所述金融业务系统的系统标识中一种或者多种组合;
若所述金融业务系统的更新信息与预设信息匹配,则根据已训练的处理模型对所述第一生物特征信息进行处理,获得所述操作指令的风险值;
若所述金融业务系统的更新信息与预设信息不匹配,停止响应所述操作指令。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述金融业务系统的更新信息与预设信息不匹配,继续判断所述金融业务系统的系统标识与第一预设标识是否匹配;若是,则限制所述操作账户所发起的所述操作指令的功能权限。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述终端设备的机器标识;
当所述机器标识与第二预设标识匹配时,获取所述第一生物特征信息以及所述操作指令。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述用户的第二生物特征信息;
当所述第二生物特征信息与预设生物特征信息匹配时,获取所述第一生物特征信息以及所述操作指令。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,当所述第二生物特征信息与预设生物特征信息匹配时,获取所述第一生物特征信息以及所述操作指令,具体包括
使用已训练的第二关键点提取子模型对人脸图像数据进行处理,获得第二人脸关键点信息,其中,所述第二生物特征信息包括所述人脸图像数据;
使用已训练的第二特征提取子模型对所述第二人脸关键点信息和所述人脸图像数据进行处理,获得第二特征数据;
当所述第二特征数据和预设特征数据之间差值小于预设阈值时,获取所述第一生物特征信息以及所述操作指令;
其中,所述预设特征数据时根据所述预设生物特征信息获得的。
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