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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利活体检测方法、活体检测模型的训练方法、装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116486494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310534152.9，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权活体检测方法、活体检测模型的训练方法、装置是由曹佳炯设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本活体检测方法、活体检测模型的训练方法、装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种活体检测方法、活体检测模型的训练方法、装置，包括：响应于活体检测的任务被触发，获取触发任务的目标用户的用户攻击风险信息、以及触发任务的目标设备的设备攻击风险信息，根据用户攻击风险信息和设备攻击风险信息，确定任务的活体类别，其中，活体类别为活体或者攻击，可以避免基于多模态人脸图像的活体检测方法所造成的硬件成本偏低的弊端，有利于节约硬件成本，也可以避免基于多动作交互的多帧图像的活体检测方法所造成的检测效率的弊端，有利于提高检测效率，还可以提高活体检测的准确性和可靠性。

本发明授权活体检测方法、活体检测模型的训练方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种活体检测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于活体检测的任务被触发，获得触发所述任务的目标用户的目标用户特征和目标设备特征，其中，所述目标设备特征包括所述目标用户使用所述目标设备的特征； 基于预先训练好的用户风险感知模型对所述目标用户特征进行攻击风险预测处理，得到用户攻击风险信息，其中，所述用户攻击风险信息用于表征所述目标用户为攻击性用户的可能性或置信度； 基于预先训练好的设备风险感知模型对所述目标设备特征进行攻击风险预测处理，得到设备攻击风险信息，其中，所述设备攻击风险信息用于表征所述目标设备为攻击性设备的可能性或置信度；以及 根据所述用户攻击风险信息和所述设备攻击风险信息，确定所述任务的活体类别，其中，所述活体类别为活体或者攻击； 其中，所述目标用户特征和所述目标设备特征是从预先构建的用户设备关系图中确定的；所述用户设备关系图中包括用户节点和设备节点，所述用户节点包括用户特征，所述设备节点包括设备特征；所述用户节点包括所述目标用户的节点，所述设备节点包括所述目标设备的节点；所述用户特征包括所述目标用户特征，所述设备特征包括所述目标设备特征；所述用户设备关系图还包括所述用户节点与所述设备节点之间的边；所述用户设备关系图是基于获取到的样本数据构建的；所述样本数据中包括用户的用户特征、设备的设备特征、以及所述用户使用所述设备的使用行为信息；所述用户节点是基于所述用户构建的，所述设备节点是基于所述设备构建的，所述边是基于所述使用行为信息构建的。

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