[发明专利]一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备有效

专利信息
申请号: 202010670689.4 申请日: 2020-07-13
公开(公告)号: CN111563047B 公开(公告)日: 2023-05-23
发明(设计)人: 郑建旭;昌文婷 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;G06V40/13
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 代理人: 朱文杰
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 生物 特征 识别 攻击 测试 方法 装置 设备
【说明书】:

本说明书实施例公开了一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备,该方法包括获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备。

背景技术

生物识别(如指纹识别、掌纹识别等)中往往采用相应的生物识别算法实现,生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,机器学习算法的结果概率性较强。

在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中,通常可以采用人工测试的方式,即召集多个不同的测试志愿者,然后,通过上述测试志愿者分别进行上述生物识别测试,直到所有的测试志愿者均完成测试,从而得到测试结果,但是,由于生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,而机器学习算法的特点是结果的概率性较强,在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中需要进行大量的尝试,从而需要消耗较多的人力资源,并且测试周期会很长,而且通过人工测试也会使得每次人工操作的误差较大,且很难复现,因此,需要提供一种更优的生物识别测试方案,从而可以对生物识别进行更高效和更准确的测试。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种更优的生物识别测试方案,从而可以对生物识别进行更高效和更准确的测试。

为了实现上述技术方案,本说明书实施例是这样实现的:

本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试方法,所述方法包括:获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。

本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试装置,所述装置包括:组件获取模块,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。攻击测试模块,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。测试结果确定模块,获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。

本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试设备,所述生物特征识别的攻击测试设备包括:处理器;以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。

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