【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种市民卡消费的终端通信数据处理方法。
技术介绍
1、随着信息技术的迅速发展，特别是在大数据和云计算领域的进步，消费者的购物习惯和支付方式发生了显著变化，市民卡作为一种便利的支付工具，广泛应用于日常购物、公共交通和其他服务领域，然而，随着市民卡使用的普及，数据安全、隐私保护以及提供个性化服务成为了关键挑战，传统的消费数据处理方法往往在数据安全性、处理效率和个性化服务方面存在不足。
2、在数据安全方面，由于消费数据的敏感性，需要高级的安全措施来防止数据泄露和非法访问，此外，随着消费者对个性化服务需求的增长，如何准确分析消费者的购买习惯，提供定制化的推荐和优惠信息，成为了提升用户体验的关键，此外，随着技术的发展，对于处理方法的自动化和智能化要求也越来越高，需要更高效的算法来处理和分析大量数据。
3、因此，迫切需要一种新的消费终端通信数据处理方法，它不仅能够确保数据的安全性和隐私保护，而且能够提供高效、智能化的个性化服务，这种方法应该结合最新的加密技术、机器学习算法，以及区块链等先进技术，以应对现代消费支付领域面临的挑战。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种市民卡消费的终端通信数据处理方法。
2、一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，包括以下步骤：
3、s1：终端初始化，在终端初始化时，整合多种生物识别技术进行卡主身份验证；
4、s2：终端识别市民卡后，获取消费数据和基本身份信息
5、s3：利用智能合约自动执行特定消费规则，包括自动识别和处理异常消费行为；
6、s4：建立与服务器的安全通信链接，传输加密数据，服务器接收加密数据后，进行解密并验证数据完整性；
7、s5：服务器利用机器学习模型对消费者的消费习惯进行分析，提供个性化推荐和优惠信息；
8、s6：处理完毕后，服务器将结果反馈至终端，终端提供电子收据选项并优化用户交互体验。
9、进一步的，所述s1中的整合多种生物识别技术进行卡主身份验证具体包括：
10、s11，多模态生物识别集成：整合面部识别、指纹识别和虹膜扫描生物识别技术，提供多层次、多角度的身份验证方法；
11、s12，智能生物特征数据融合：基于生物特征数据融合算法，综合分析面部、指纹和虹膜数据，提高整体识别的准确性和效率，具体包括：
12、s121，对于面部、指纹和虹膜的原始数据进行预处理，包括去噪声、归一化和特征提取；
13、s122，面部识别数据提取关键面部特征点，包括眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状，指纹识别数据提取指纹纹理的独特模式，包括螺旋、环形或弓形，虹膜识别数据集中于虹膜的纹理和颜色模式，采用图像处理技术，对提取的特征进行优化和精细化处理；
14、s123，利用多层次的数据融合策略，在不同层面上融合面部、指纹和虹膜的特征数据，在初级别，进行初次数据级融合，包括通过加权平均或合并特征向量，在高级别，采用基于投票机制的决策级融合，综合考虑各种生物识别技术的输出结果，以作出最终判断，对融合后的数据进行模式识别和分类，学习并识别不同生物特征组合的独特模式；
15、s13，适应性验证机制：基于适应性验证机制，根据环境条件和用户行为自动调整识别参数。
16、进一步的，所述s13中的适应性验证机制包括：
17、环境条件适应：
18、光线变化适应，采用动态光线调整技术根据当前环境的光线强度和类型自动调节相机设置，采用多重光线模式，包括低光模式、强光模式以及自动模式，确保在各种光照条件下能获得高质量的图像；
19、手指湿度适应，在指纹识别中，整合湿度传感器，检测手指表面的湿度，根据检测到的湿度水平自动调整传感器灵敏度和图像处理参数，包括对比度和锐化水平，以应对手指的干/湿情况；
20、用户行为适应：
21、眨眼频率和面部表情变化适应，集成面部追踪技术，实时监测并识别用户的眨眼频率和面部表情，根据检测到的眨眼频率和表情变化调整识别策略，包括在用户频繁眨眼时延迟拍摄，或在面部表情变化显著时选择最佳的识别时刻；
22、自动调整机制：
23、通过持续监测识别过程中的成功率和质量，自动学习并调整参数，在特定光线条件下识别成功率下降，自动调整相机设置或图像处理算法，以提高成功率。
24、进一步的，所述s2具体包括：
25、s21，消费数据和身份信息的加密处理：使用aes加密算法对获取的消费数据和身份信息进行加密，使加密过程在终端本地完成，以防止在传输过程中的数据泄露或篡改；
26、s22，对加密后的数据生成一个唯一的哈希值，以便在后续过程中进行快速和安全的验证，哈希值的生成使用sha-256安全哈希算法，确保数据的一致性和完整性；
27、s22，区块链记录和验证：将加密后的消费数据和生成的哈希值记录在区块链上，利用区块链的分布式账本技术，确保记录的数据不可篡改、永久存储且易于验证。
28、进一步的，所述s3具体包括：
29、s31，在区块链平台上设计并部署智能合约，所述智能合约包含预定义的消费规则和异常行为的识别标准，且智能合约的规则包括消费限额、频率、地点及相关消费行为模式；
30、s32，智能合约实时监测从终端上传至区块链的消费数据，对每笔消费进行自动检查，以确认是否符合预设的消费规则；
31、s33，利用智能合约内置算法分析消费模式，自动识别任何偏离正常模式的消费行为，异常行为包括超出正常消费限额、在不寻常的时间或地点进行消费；
32、s34，检测到异常消费行为后，智能合约自动触发预设的响应机制，响应机制的措施包括冻结交易、通知用户和相关安全人员或启动深入验证过程。
33、进一步的，所述s33中的智能合约内置算法如下：
34、参数定义如下，xamount：每笔交易的消费金额，xtime：每笔交易的消费时间，xlocation：每笔交易的地点分类，μamount,σamount:消费金额的平均值和标准差，μtime,σtime：消费时间的平均值和标准差，flocation:：每个地点的频率分布，α,β,γ：分别为金额、时间和地点的权重系数，用于调整各特征在最终评分中的影响力，t：异常交易的阈值；
35、特征计算为：
36、金额特征：
37、时间特征：
38、地点特征：zloc ion＝-log(flocation[xlocation])，若flocation[xlocation]＝0，则设置zlocation为一个大数；
39、综合评分：总体评分：s＝α·zamount+β·ztime+γ·zlocation；
40、异常判断：若s>t，则认定该交易本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S1中的整合多种生物识别技术进行卡主身份验证具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S13中的适应性验证机制包括：
4.根据权利要求3所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S2具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S33中的智能合约内置算法如下：
7.根据权利要求6所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述S5具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述协同过滤算法具体包
10.根据权利要求9所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述分类算法基于改进的SVM算法，改进的SVM算法使用RBF核，表示为:
...【技术特征摘要】
1.一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述s1中的整合多种生物识别技术进行卡主身份验证具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述s13中的适应性验证机制包括：
4.根据权利要求3所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述s2具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种市民卡消费的终端通信数据处理方法，其特征在于，所述s3具体包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瓯翔，张雪，张敏，李杰，王传明，
申请(专利权)人：温州城市一卡通服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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