[发明专利]基于数据库的数据处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于数据库的数据处理方法，其特征在于，包括：

判断是否接收到用户输入的与目标数据库对应的数据操作请求；其中，所述数据操作请求携带DML语句与所述用户的用户信息；

若接收到所述数据操作请求，获取与所述目标数据库对应的数据库名称，并判断所述数据库名称是否存在于预设名单内；

若存在于所述预设名单内，获取所述用户的人脸图像与虹膜图像，基于预设的用户白名单、人脸表情识别模型以及标准虹膜图像对所述用户进行身份验证处理，并判断身份验证是否通过；

若身份验证通过，基于预设的语法规则对所述DML语句进行审核处理，并判断是否审核通过；

若审核通过，对所述DML语句进行解析得到对应的解析信息；

基于所述解析信息与预设的备份语句模板生成对应的备份语句；

获取与所述目标数据库对应的空闲时间段，并判断当前时间是否处于所述空闲时间段内；

若处于所述空闲时间段内，将所述备份语句执行至所述目标数据库内，获取所述备份语句执行完毕后得到的目标数据，并统计所述目标数据的影响行数；

基于所述影响行数与预设的行数阈值生成与所述DML语句对应的风险分析结果，并基于所述风险分析结果对所述DML语句进行对应处理。

2.根据权利要求1所述的基于数据库的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述用户的人脸图像与虹膜图像，基于预设的用户白名单、人脸表情识别模型以及指定虹膜图像对所述用户进行身份验证处理，并判断身份验证是否通过的步骤，包括：

获取预存储的所述用户白名单，判断所述用户白名单内是否存储有与所述用户信息相同的指定用户信息；

若存储有所述指定用户信息，获取所述用户的人脸图像，基于预设数量的预先训练好的人脸表情识别模型分别获取与所述人脸图像对应的表情识别结果；其中，所述预设数量大于1，各所述人脸表情识别模型分别是基于不同的训练样本集训练生成的；

从所有所述表情识别结果中筛选出现次数最多的指定表情识别结果，并判断所述指定表情识别结果是否属于预设表情类型；

若不属于所述预设表情类型，获取所述用户的虹膜图像，从所述虹膜图像中获取与指定眼睛信息对应的目标虹膜图像，并将所述目标虹膜图像中的虹膜区域划分为多个第一子区块；

从预存储的与所述指定用户信息对应的所有所述标准虹膜图像中筛选出与所述指定眼睛信息对应的指定虹膜图像；

基于所述目标虹膜图像的区块划分方式，将所述指定虹膜图像中的虹膜区域划分为对应的多个第二子区块；

分别对所述目标虹膜图像包含的所有第一子区块与所述指定虹膜图像包含的所有第二子区块进行一一对应的比对处理，得到比对处理后的多个相似度；

获取预设的相似度阈值，并判断得到的所有所述相似度是否均大于所述相似度阈值；

若均大于所述相似度阈值，判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。

3.根据权利要求2所述的基于数据库的数据处理方法，其特征在于，所述基于预设数量的预先训练好的人脸表情识别模型分别获取与所述人脸图像对应的表情识别结果的步骤之前，包括：

获取预设数量的训练样本集；其中，每一个训练样本集的训练样本包括若干样本人脸图像，以及与样本人脸图像对应的表情结果标注信息；

从所有所述训练样本集中筛选出特定训练样本集，将所述特定训练样本集中的样本人脸图像作为预设的初始识别模型的输入，将与样本人脸图像对应的表情结果标注信息作为所述初始识别模型的输出对所述初始识别模型进行训练，得到训练完成的初始识别模型；其中，所述特定训练样本集为所有所述训练样本集中的任意一个样本集；

获取预设的验证样本集，并使用所述验证样本集对所述训练完成的初始识别模型进行验证，并判断是否验证通过；

若验证通过，则将所述训练完成的初始识别模型作为与所述特定训练样本集对应的人脸表情识别模型。