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申请/专利权人：聚合吧科技有限公司

摘要：本发明涉及数据加密技术领域，尤其涉及一种智能支付端口加密方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取用户支付数据；对用户支付数据进行多模态特征数据融合，从而生成多模态生物识别数据；对多模态生物识别数据进行数据预处理，生成标准多模态生物识别数据；将多模态生物识别数据上传至API中进行端口流量监控，生成支付信息端口流量监控数据；对支付信息端口流量监控数据进行异常流量风险预测，生成异常流量风险预测数据。本发明通过在数据传输层面引入了差错校验和攻击强度评估，并根据攻击强度动态调整安全策略，对支付端口进行实时监控和管理，提高了支付的安全性和可靠性。

主权项：1.一种智能支付端口加密方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取用户支付数据；对用户支付数据进行多模态特征数据融合，从而生成多模态生物识别数据；对多模态生物识别数据进行数据预处理，生成标准多模态生物识别数据；步骤S2：将多模态生物识别数据上传至API中进行端口流量监控，生成支付信息端口流量监控数据；对支付信息端口流量监控数据进行异常流量风险预测，生成异常流量风险预测数据；将异常流量风险预测数据和预设的异常流量阈值进行对比，当异常流量风险预测数据小于预设的异常流量阈值时，则将对应的用户支付数据进行标记为可疑支付传输数据；对可疑支付传输数据进行自适应端口数据加密，从而生成自适应端口加密数据；步骤S3：对自适应端口加密数据进行敏感信息加密，生成支付敏感信息加密数据；对支付敏感信息加密数据进行加密通道构建，生成端口传输加密通道；对端口传输加密通道进行数据传输差错检测，生成支付传输端口差错校验数据；步骤S4：对支付传输端口差错校验数据进行攻击强度评估，得到攻击强度系数；根据攻击强度系数对支付传输端口差错校验数据进行端口安全策略匹配，生成智能支付端口安全策略匹配数据；对智能支付端口安全策略匹配数据进行监控，生成智能支付端口加密监测报告；步骤S4包括以下步骤：步骤S41：利用攻击强度分析公式对支付传输端口差错校验数据进行攻击强度评估，得到攻击强度系数；根据攻击强度系数对支付传输端口差错校验数据进行防火墙设置，生成端口防火墙；步骤S42：通过端口防火墙进行安全策略库构建，生成安全策略数据库；根据安全策略数据库对支付传输端口差错校验数据进行端口安全策略匹配，生成智能支付端口安全策略匹配数据；步骤S43：对智能支付端口安全策略匹配数据进行监控，生成智能支付端口安全监控数据；基于可视化方法对智能支付端口安全监控数据进行数据可视化，从而生成智能支付端口加密监测报告；步骤S41中的攻击强度分析公式如下所示： ；式中，表示为攻击强度系数，表示为数据包数量，表示为第个数据包的攻击强度，表示为第个数据包的传输端口差错校验数据，表示为第个数据包的校验因子，表示为攻击频率系数，表示为攻击影响区域系数，表示为攻击的次数，表示为攻击的传播系数，表示为攻击评估的时间上限。

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