[发明专利]人脸攻击事件检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸攻击事件检测方法，其特征在于，所述人脸攻击事件检测方法包括：

从预置攻击数据池中获取预设时间段内的历史人脸攻击数据，其中，所述历史人脸攻击数据包括多个历史人脸识别记录和对应人脸识别设备的设备信息；

确定每个所述历史人脸识别记录对应用户的用户信息和对应的业务场景，并根据所述设备信息计算所述人脸识别设备疑似被攻击的第一疑似度；

基于所述用户信息计算所述用户疑似被攻击的第二疑似度，并通过预设风险规则，确定所述业务场景被攻击的风险度；

基于所述第一疑似度、所述第二疑似度及所述风险度，计算所述人脸识别记录疑似被攻击的目标疑似度；

判断所述目标疑似度是否大于预设值；

若是，则将所述疑似攻击记录标记为目标疑似攻击记录，并按照所述目标疑似度的大小对所述目标疑似攻击记录进行标注。

2.根据权利要求1所述的人脸攻击事件检测方法，其特征在于，在所述从预置攻击数据池中获取预设时间段内的历史人脸攻击数据之前，包括：

采集人脸识别用户的人脸图像序列；

对所述人脸图像序列中的当前帧人脸图像执行活体检测；

若所述当前帧人脸图像未通过活体检测，则将所述当前帧人脸图像对应的人脸攻击数据存储至预置攻击数据池。

3.根据权利要求2所述的人脸攻击事件检测方法，其特征在于，在所述从预置攻击数据池中获取预设时间段内的历史人脸攻击数据之前，还包括：

获取所述人脸识别用户的人脸图像样本以及所述人脸识别用户预设的用户口令；

根据所述用户口令以及所述人脸识别用户发送注册请求的注册时间，基于所述注册时间生成所述人脸识别设备的设备识别码，并发送至所述人脸识别设备进行保存；

接收所述人脸识别用户通过所述人脸识别设备发送的人脸识别请求。

4.根据权利要求1所述的人脸攻击事件检测方法，其特征在于，所述确定每个所述历史人脸识别记录对应用户的用户信息和对应的业务场景，并根据所述设备信息计算所述人脸识别设备疑似被攻击的第一疑似度包括：

根据所述历史人脸识别记录，获取多个待识别的人脸图像；

按照预设分配规则，将多个所述人脸图像分别分配至对应人脸识别设备，其中，所述人脸识别设备包括人脸识别终端和/或人脸识别服务器；

通过所述人脸识别设备对所述人脸图像进行识别，生成特征值数据，并将所述特征值数据上传至预置数据库；

根据所述特征值数据，计算所述人脸识别设备的被认为是疑似攻击设备的第一疑似度。

5.根据权利要求1所述的人脸攻击事件检测方法，其特征在于，所述基于所述用户信息计算所述用户疑似被攻击的第二疑似度包括：

基于所述历史人脸识别记录，得到历史用户发起的历史人脸识别请求；

基于所述历史人脸识别请求，确定与所述历史人脸识别请求对应的用户行为信息；

根据所述历史用户行为信息和预置用户行为可信度的权重值，确定所述历史人脸识别用户的可信度，其中，所述用户行为包括用于表征用户真实操作的用户行为；

根据所述历史人脸识别用户的可信度，计算所述历史人脸识别用户疑似被攻击的第二疑似度。

6.根据权利要求1所述的人脸攻击事件检测方法，其特征在于，所述通过预设风险规则，确定所述业务场景被攻击的风险度包括：

获取所述历史人脸识别记录对应的多个人脸识别视频图像；

根据所述视频图像，识别出每个所述多个历史人脸识别记录对应的业务场景；

基于所述业务场景提取对应的业务场景风险数据和目标函数信息；

根据所述业务场景风险数据和所述目标函数信息，对所述业务场景风险数据进行解析，得到所述目标函数信息对应的目标函数风险数据；

根据所述目标函数风险数据，确定所述业务场景可能被攻击的业务场景风险度。