一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

Deployment method, device and electronic equipment of a security authentication model

【技术实现步骤摘要】
一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备
本文件涉及安全
，尤其涉及一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备。
技术介绍
目前，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的系统或应用程序都采用基于用户行为数据训练得到的安全认证模型，来对系统或应用程序的用户进行安全认证。然而，现有的安全认证模型通常是基于用户行为实时训练得到的，若将该安全认证模型部署在用户的本地设备中，在用户切换设备或系统时，则需要重新获取用户的行为数据，并重新训练得到该用户的安全认证模型。显然，在设备切换或系统更新迭代时，将会耗费一定的计算资源重新训练得到新的安全认证模型。因此，亟需一种安全认证模型的部署方法以应对现有技术中的上述问题。
技术实现思路
本说明书实施例的目的是提供一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备，以提高设备切换或系统更新迭代时安全认证模型的部署效率。为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：第一方面，提出了一种安全认证模型的部署方法，该方法包括：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。第二方面，提出了一种安全认证模型的部署装置，该装置包括：数据获取模块，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；模型训练模块，基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；模型存储模块，将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。第三方面，提出了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例方案至少具备如下一种技术效果：本说明书提供的一种或多个实施例，能够获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，并能够基于目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，最后将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。这样在用户切换终端设备或者切换终端设备的系统时，便可以从云端设备下载并部署该用户的安全认证模型，不再需要重新采集用户的实时行为数据，来训练得到新的安全认证模型。从而在用户切换终端设备或者系统时，能够提高安全认证模型的部署效率。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本说明书的一个实施例提供的一种安全认证模型的部署方法的方法流程图。图2是本说明书的一个实施例提供的安全认证模型的部署方法的一种交互示意图。图3是本说明书的一个实施例提供的安全认证模型的部署方法的另一种交互示意图。图4是本说明书的一个实施例提供的一种安全认证模型的部署装置的结构示意图。图5是本说明书的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本文件一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文件中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文件保护的范围。以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。如前所述，目前现有的安全认证模型通常是基于用户行为实时训练得到的，若将用于识别用户行为的安全认证模型部署在用户手持的终端设备中，在用户切换使用终端设备或更换操作系统时，则需要重新获取用户的行为数据，并重新训练得到该用户的安全认证模型，再将该安全认证模型部署在更换的终端设备或操作系统中。显然，在用户更换终端设备或更换操作系统时，将会耗费一定的计算资源重新训练得到新的安全认证模型。针对上述问题，本说明书一个或多个实施例旨在提供一种更加便捷的模型部署方法，以提高提高设备切换或系统更新迭代时安全认证模型的部署效率。图1是本说明书的一个实施例安全认证模型的部署方法的方法流程图。图1的方法可包括：S102，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据。其中，用户行为数据可以但不限于包括：用户手持手机或PAD、用户佩戴智能手环或智能眼镜等常见的用户个人设备时的行为数据。显然，用户手持或佩戴的这些设备具备采集用户行为数据的功能。用户行为数据可以反映用户使用这些终端设备的习惯。作为示例性介绍，用户行为数据可以但不限于包括：目标用户的动态运动轨迹数据，例如，目标用户平时走路的步频、步幅、跑步的速度等，这些数据具体可以由终端设备的重力传感器、陀螺仪传感器、振动传感器等传感器设备采集得到。目标用户触控屏幕的动态数据，例如，目标用户触控终端设备屏幕的频率、粒度等，这些数据具体可以由终端屏幕内置的压力传感器采集得到。目标用户与应用之间的动态交互数据，例如，目标用户对安装在终端设备中的应用的使用习惯、使用偏好等数据，这些数据具体可以从终端设备的系统日志中获取得到。可选地，为了提高安全认证模型的训练效率，安全认证模型的训练过程可由云端设备来执行，那么获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据可以由云端设备来执行。或者，为了合理利用终端设备的空闲计算资源，安全认证模型的训练过程也可由用户指定的终端设备来执行，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据也可以由用户指定的终端设备来执行。可选地，云端设备基于上传到云端设备的目标用户在历史时间段内本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种安全认证模型的部署方法，包括：/n获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；/n基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；/n将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种安全认证模型的部署方法，包括：
获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；
基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；
将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。


2.如权利要求1所述的方法，基于所述目标用户的样本数据，进行模型训练，包括：
云端设备基于上传到所述云端设备的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练；或者
指定终端设备基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练。


3.如权利要求2所述的方法，当云端设备基于上传到所述云端设备的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，包括：
获取来自与所述目标用户相关联的终端设备上传的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据。


4.如权利要求2所述的方法，当指定终端设备基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，包括：
获取来自其他终端设备上传的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，所述其他终端设备为与所述目标用户相关联的终端设备中除所述指定终端设备以外的终端设备。


5.如权利要求3或4所述的方法，当与所述目标用户相关联的终端设备的数量大于1时，基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型，包括：
基于预设的数据标准格式，将所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据进行数据标准化处理，以得到数据标准化处理后的用户行为数据；
将所述数据标准化处理后的用户行为数据进行数据预处理操作，以得到所述数据预处理后的用户行为数据；
基于所述数据预处理后的用户行为数据进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；
其中，所述数据预处理操作包括下述至少一种：
合并不同终端中的同类用户行为数据；
同步采样不同终端中的用户行为数据。


6.如权利要求1或2所述的方法，将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，所述方法还包括：
响应于来自所述目标终端的模型部署请求，将与所述目标终端的系统版本和用户账号相匹配的安全认证模型下发至所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘磊，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33