一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备。方案包括：获取第一用户的生物特征；对第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；根据第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，密文特征集合包括对多个第二用户的生物特征同态加密得到的第二密文特征，图结构索引是根据同态加密得到的密文特征之间的相似性生成的；根据候选密文特征，确定对第一用户的识别结果。

【技术实现步骤摘要】
一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备
本说明书涉及计算机软件
，尤其涉及一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备。
技术介绍
互联网技术的迅速发展也促进了丰富多样的支付方式的发展。刷脸支付是近年来兴起并逐渐普及的一种支付方式，在商场、超市、自助售卖机等处都有广泛应用。在现有技术中，刷脸支付需要云端实时支持，涉及的人脸特征比对等重要流程在云端进行，从而需要良好的网络支持。随着刷脸支付的普及，在地铁、公交、团餐等场景也有部署刷脸支付的实际需求，这些场景常常出现网络离线或者网络信号弱的情况，为了防止这类情况给用户的刷脸支付体验带来不利影响，可以考虑将刷脸支付的流程从云端下发到终端设备上进行，那么相应地也将预先注册的用于识别用户的人脸特征库也下发到终端设备，而基于人脸特征可能实现逆向用户画像，并且可能达到较高的相似度。基于此，需要适用于终端设备且能保护诸如人脸特征等隐私的用户识别方案，以更好地支持刷脸支付等业务。
技术实现思路
本说明书一个或多个实施例提供一种隐私保护下的用户识别方法、装置、设备以及存储本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种隐私保护下的用户识别方法，包括：/n获取第一用户的生物特征；/n对所述第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；/n根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，所述密文特征集合包括对多个第二用户的生物特征同态加密得到的第二密文特征，所述图结构索引是根据同态加密得到的密文特征之间的相似性生成的；/n根据所述候选密文特征，确定对所述第一用户的识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种隐私保护下的用户识别方法，包括：
获取第一用户的生物特征；
对所述第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；
根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，所述密文特征集合包括对多个第二用户的生物特征同态加密得到的第二密文特征，所述图结构索引是根据同态加密得到的密文特征之间的相似性生成的；
根据所述候选密文特征，确定对所述第一用户的识别结果。


2.如权利要求1所述的方法，所述生物特征包括人脸特征；
所述获取第一用户的生物特征，具体包括：
通过用户移动终端设备或者公共终端设备的光学部件，对所述第一用户的人脸进行数据采集操作；
根据所述数据采集操作，提取所述第一用户的人脸特征。


3.如权利要求1所述的方法，所述第一密文特征包括第一密文高维特征、第一密文低维特征；
所述对所述第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征，具体包括：
对所述第一用户的生物特征进行同态加密，得到所述第一密文高维特征；以及，
对所述第一用户的生物特征降维处理后再进行同态加密，得到所述第一密文低维特征。


4.如权利要求3所述的方法，所述密文特征集合包括密文高维特征子集合，以及基于降维处理对应生成的密文低维特征子集合，所述图结构索引是根据所述密文低维特征子集合生成的；
所述根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，具体包括：
根据所述第一密文低维特征和预定的图结构索引，在预定的所述密文低维特征子集合中确定候选密文特征。


5.如权利要求4所述的方法，所述根据所述候选密文特征，确定对所述第一用户的识别结果，具体包括：
在所述密文高维特征子集合中，确定所述候选密文特征对应的密文特征，作为比对特征；
通过将所述第一密文高维特征与所述比对特征进行比对，确定对所述第一用户的识别结果。


6.如权利要求5所述的方法，所述通过将所述第一密文高维特征与所述待比对特征进行比对，确定对所述第一用户的识别结果，具体包括：
通过将所述第一密文高维特征与所述比对特征进行比对，判断是否有与所述第一密文高维特征匹配成功的比对特征；
若是，则确定所述第一用户为所述匹配成功的比对特征对应的所述第二用户，作为对所述第一用户的识别结果。


7.如权利要求1所述的方法，所述图结构索引包括表示所述密文特征集合中的至少部分密文特征的图节点，以及为索引查询而为所述图节点之间生成的边；
所述根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，具体包括：
在所述图结构索引中，索引查询与所述第一密文特征距离相近的一个或者多个密文特征，作为候选密文特征。


8.如权利要求7所述的方法，所述图结构索引是基于分层可导航小世界HNSW算法生成的。


9.如权利要求1所述的方法，所述对所述第一用户的生物特征进行同态加密之前，所述方法还包括：
预先接收云端发送的同态加密得到所述第二密文特征时使用的加密密钥；
所述对所述第一用户的生物特征进行同态加密，具体包括：
利用所述加密密钥，对所述第一用户的生物特征进行同态加密。


10.如权利要求1～9任一项所述的方法，应用于处于离线环境或者弱网环境的以下设备：用户移动终端设备和/或公共终端设备。


11.如权利要求1～9任一项所述的方法，所述根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征之前，所述方法还包括：
预先接收云端发送的所述密文特征集合；
其中，所述隐私包括所述多个第二用户的生物特征；所述隐私是通过所述云端对其进行同态加密得到所述密文特征集合而保护的。


12.一种隐私保护下的用户识别装置，包括：
特征获取模块，获取第一用户的生物特征；
同态加密模块，对所述第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；
图结构索引模块，根据所述第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张君涛，周启贤，
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