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申请/专利权人：湖南君创融信科技有限公司

摘要：本发明涉及支付数据安全技术领域，具体公开了一种基于云计算的支付数据安全管理方法及系统；用户终端首先基于支付请求信息确定本次支付请求的支付风险等级，若为高风险，获取用户的实时人脸图像，并将所述实时人脸图像发送至云服务器，云服务器获取用户对应的历史人脸图像和人脸验证置信值预估模型，并基于人脸验证置信值预估模型、历史人脸图像和实时人脸图像得到本次支付请求所对应的置信值，置信值能够反映本次支付过程中所采集的实时人脸图像的真实程度，以防止出现模仿造假等情况，后续即根据置信值确定是否执行支付操作；故本发明提出的基于云计算的支付数据安全管理方法的安全性相比现有技术方案更强。

主权项：1.一种基于云计算的支付数据安全管理方法，其特征在于，应用于基于云计算的支付数据安全管理系统；所述系统包括云服务器，以及与所述云服务器通信连接的用户终端和商家终端；所述方法，包括：所述用户终端获取来自商家终端的支付请求信息，其中，所述支付请求信息包括商家账号和请求支付金额；所述用户终端基于所述支付请求信息确定本次支付请求的支付风险等级，其中，所述支付风险等级为低风险或高风险；当所述支付风险等级为高风险时，用户终端生成二次验证指令，并基于所述二次验证指令获取用户的实时人脸图像，并将所述实时人脸图像发送至所述云服务器；所述云服务器获取用户对应的历史人脸图像和人脸验证置信值预估模型，并基于所述人脸验证置信值预估模型、历史人脸图像和实时人脸图像得到本次支付请求所对应的置信值；所述云服务器基于所述置信值确定是否执行支付操作；所述云服务器存储有用户对应的多个历史人脸图像，以及各历史人脸图像对应的采集时刻；所述方法，还包括：所述云服务器建立用户对应的人脸验证置信值预估模型；所述云服务器获取历史人脸图像中双眼瞳距，标记为目标距离，获取历史人脸图像中的鼻翼宽度，并标记为第一距离，获取历史人脸图像中的颧面宽，并标记为第二距离，获取历史人脸图像中的下颌面宽，并标记为第三距离，获取历史人脸图像中唇部的宽度，并标记为第四距离，获取历史人脸图像中下颚底部与鼻翼基底之间的距离，并标记为第五距离，获取历史人脸图像中两眼中心点的连线与下颚底部的距离，并标记为第六距离；所述云服务器将第一距离、第二距离、第三距离、第四距离、第五距离和第六距离打包为原始数据集；所述云服务器将用户对应的历史人脸图像按照采集时刻的先后顺序进行排列，以得到图像序列，其中，图像序列中第1个历史人脸图像表示采集时刻为最早的历史人脸图像，图像序列中第k个历史人脸图像表示采集时刻从先到后排序第k位的历史人脸图像，K为用户对应的历史人脸图像的总数量，且满足1≤k≤K；所述云服务器获取图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像的采集时刻之间的时间间隔，并标记为采集间隔时长：所述云服务器基于图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像之间的采集间隔时长，以及各历史人脸图像的原始数据集对人脸验证置信值预估模型进行训练；所述云服务器基于图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像之间的采集间隔时长，以及各历史人脸图像的原始数据集对人脸验证置信值预估模型进行训练，包括：所述云服务器计算图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像之间的尺寸调整系数： ，式中，为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的尺寸调整系数；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的目标距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的目标距离，单位为毫米；所述云服务器基于原始数据集，以及图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像之间的尺寸调整系数计算相邻的2个历史人脸图像之间人脸比例变化数据集，其中，人脸比例变化数据集包括第一比例、第二比例、第三比例、第四比例、第五比例和第六比例，且人脸比例变化数据集的计算公式为： ， ，式中，为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第一比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第一距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第一距离，单位为毫米；为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第二比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第二距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第二距离，单位为毫米；为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第三比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第三距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第三距离，单位为毫米；为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第四比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第四距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第四距离，单位为毫米；为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第五比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第五距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第五距离，单位为毫米；为图像序列中第k个和第k+1个历史人脸图像之间的第六比例；为图像序列中第k+1个历史人脸图像的第六距离，单位为毫米；为图像序列中第k个历史人脸图像的第六距离，单位为毫米；所述云服务器将图像序列中任意相邻的2个历史人脸图像之间的人脸比例变化数据集作为所述人脸验证置信值预估模型的输入参数，并将同一相邻的2个历史人脸图像之间的采集间隔时长作为所述人脸验证置信值预估模型的输出参数以进行训练；所述云服务器获取用户对应的历史人脸图像和人脸验证置信值预估模型，并基于所述人脸验证置信值预估模型、历史人脸图像和实时人脸图像得到本次支付请求所对应的置信值，包括：所述云服务器将用户对应的且采集时刻距当前时刻最近的历史人脸图像标记为参照图像；所述云服务器获取实时人脸图像所对应的原始数据集，以及参照图像所对应的原始数据集；所述云服务器获取实时人脸图像和参照图像之间的尺寸调整系数；所述云服务器基于实时人脸图像和参照图像之间的尺寸调整系数、实时人脸图像所对应的原始数据集，以及参照图像所对应的原始数据集计算实时人脸图像和参照图像之间的人脸比例变化数据集；所述云服务器将实时人脸图像和参照图像之间的人脸比例变化数据集输入完成训练的所述人脸验证置信值预估模型，以获取所述人脸验证置信值预估模型输出的间隔时长，并标记为预估间隔时长；所述云服务器获取参照图像的采集时刻与当前时刻的真实间隔时长；所述云服务器基于所述预估间隔时长和所述真实间隔时长计算得到本次支付请求对应的置信值。

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