【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法及装置。
技术介绍
1、传统的身份认证技术依赖单一验证方式，如密码或指纹，存在较大的安全隐患。随着网络攻击手段的不断升级，单一维度的认证机制已难以应对复杂的安全威胁。现有的多因素认证方案虽然增加了验证环节，但往往采用简单叠加的方式，缺乏对不同认证因素重要性的动态评估，也未能充分利用用户行为特征进行风险识别。
2、特别是在认证数据的可信存储方面，传统中心化架构容易成为攻击目标，一旦发生数据泄露将造成严重后果。同时，现有认证系统普遍缺乏自适应能力，无法根据用户行为模式和环境变化动态调整安全策略，导致认证过程要么过于严格影响用户体验，要么过于宽松带来安全风险。
3、此外，随着身份欺诈和攻击手段的不断演进，如何确保认证过程的可信性和不可篡改性，实现认证数据的安全存储和有效追溯，已成为当前身份认证领域面临的重要挑战。这些问题的解决对于构建更安全、更智能的身份认证体系具有重要意义。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于AI自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述将所述生物特征数据输入预先训练的卷积神经网络进行静态特征提取得到第一特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于AI自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述将所述用户行为数据输入预先训练的长短时记忆网络进行动态特征提取得到第二特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的基于AI自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述构建特征融合网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述将所述生物特征数据输入预先训练的卷积神经网络进行静态特征提取得到第一特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述将所述用户行为数据输入预先训练的长短时记忆网络进行动态特征提取得到第二特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述构建特征融合网络，在所述特征融合网络中设置全连接层和注意力机制层，将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述设备信息输入所述特征融合网络，包括：
5.根据权利要求1所述的基于ai自适应识别和区块链的多因素安全认证方法，其特征在于，所述基于所述注意力机制层对输入特征进行重要性排序和权重分配，将具有不同权重的特征进行加权融合得到融合特征向量，包括：
6.根据权利要求1所述的基于ai自适应识别和区块...
【专利技术属性】
技术研发人员：于建，胡兵，王龙，周建飞，
申请(专利权)人：杭州宇泛智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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