[发明专利]数据处理方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：接收目标用户针对目标业务的触发执行指令，并响应于所述触发执行指令，获取所述目标用户对应的第一图像；基于预先训练的图像脱敏模型，确定与所述第一图像对应的目标脱敏图像，所述图像脱敏模型为基于第一损失函数、第二损失函数以及历史第一图像，对由预设深度学习算法构建的模型进行训练得到，所述第一损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合预设图像脱敏需求，所述第二损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合所述目标业务的预设图像使用需求；将所述目标脱敏图像发送给服务器，以使所述服务器基于所述目标脱敏图像执行所述目标业务。

技术领域

本文件涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

背景技术

随着计算机技术的迅速发展，可以通过如人脸图像、指纹、虹膜等隐私数据对用户的真实身份进行验证，并在验证通过后为用户提供相应的服务。

为保护用户的隐私数据的安全性，终端设备在获取到用户的隐私数据后，可以通过密钥对用户的隐私数据进行加密处理，并将加密后的隐私数据发送给服务器，服务器在通过密钥进行解密处理，并根据解密后的隐私数据，对用户进行身份验证。

但是，加密后的隐私征数据在数据传输过程中可能存在被恶意第三方窃取的情况，而通过密钥对用户的隐私数据进行加密的安全性差，导致用户的隐私数据易被恶意窃取。因此，需要一种提高用户隐私数据的安全性的解决方案。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置及设备，以提供一种能够提高用户隐私数据的安全性的解决方案。

为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

第一方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：接收目标用户针对目标业务的触发执行指令，并响应于所述触发执行指令，获取所述目标用户对应的第一图像，所述第一图像包含所述目标用户的生物特征数据；基于预先训练的图像脱敏模型，确定与所述第一图像对应的目标脱敏图像，所述图像脱敏模型为基于第一损失函数、第二损失函数以及历史第一图像，对由预设深度学习算法构建的模型进行训练得到，所述第一损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合预设图像脱敏需求，所述第二损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合所述目标业务的预设图像使用需求；将所述目标脱敏图像发送给服务器，以使所述服务器基于所述目标脱敏图像执行所述目标业务。

第二方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：获取针对目标业务的训练数据集，所述训练数据集包含多个第一图像，所述第一图像包含用户的生物特征数据；基于所述第一图像、第一损失函数和第二损失函数，对由预设深度学习算法构建的图像脱敏模型进行训练，得到训练后的图像脱敏模型，所述第一损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像满足预设图像脱敏需求，所述第二损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像满足所述目标业务的预设图像使用需求；将所述训练后的图像脱敏模型发送至客户端，以使所述客户端基于所述训练后的图像脱敏模型，对包含目标用户的生物特征数据的目标图像进行处理。

第三方面，本说明书实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：指令接收模块，用于接收目标用户针对目标业务的触发执行指令，并响应于所述触发执行指令，获取所述目标用户对应的第一图像，所述第一图像包含所述目标用户的生物特征数据；图像确定模块，用于基于预先训练的图像脱敏模型，确定与所述第一图像对应的目标脱敏图像，所述图像脱敏模型为基于第一损失函数、第二损失函数以及历史第一图像，对由预设深度学习算法构建的模型进行训练得到，所述第一损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合预设图像脱敏需求，所述第二损失函数用于使所述图像脱敏模型输出的脱敏图像符合所述目标业务的预设图像使用需求；图像发送模块，用于将所述目标脱敏图像发送给服务器，以使所述服务器基于所述目标脱敏图像执行所述目标业务。