[發明專利]一種生物特征識別的攻擊測試方法、裝置及設備有效
| 申請號: | 202010670689.4 | 申請日: | 2020-07-13 |
| 公開(公告)號: | CN111563047B | 公開(公告)日: | 2023-05-23 |
| 發明(設計)人: | 鄭建旭;昌文婷 | 申請(專利權)人: | 支付寶(杭州)信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/36 | 分類號: | G06F11/36;G06V40/13 |
| 代理公司: | 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315 | 代理人: | 朱文杰 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 生物 特征 識別 攻擊 測試 方法 裝置 設備 | ||
本說明書實施例公開了一種生物特征識別的攻擊測試方法、裝置及設備,該方法包括獲取對生物識別設備進行生物特征識別攻擊所需的生物特征組件,所述生物特征組件包括附著有生物特征的特征附著部件和導電部件;控制機械臂將所述生物特征組件放置在所述生物識別設備的識別區域內,并控制所述機械臂對所述生物特征組件進行按壓操作,以觸發所述生物特征組件通過所述導電部件將所述特征附著部件中的生物特征輸入所述生物識別設備,以進行生物特征識別的攻擊測試;獲取所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,并基于所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,確定對所述生物識別設備進行生物特征識別攻擊的測試結果。
技術領域
本說明書涉及計算機技術領域,尤其涉及一種生物特征識別的攻擊測試方法、裝置及設備。
背景技術
生物識別(如指紋識別、掌紋識別等)中往往采用相應的生物識別算法實現,生物識別算法中應用到的機器學習算法較多,機器學習算法的結果概率性較強。
在對生物識別設備的生物識別能力進行測試的過程中,通??梢圆捎萌斯y試的方式,即召集多個不同的測試志愿者,然后,通過上述測試志愿者分別進行上述生物識別測試,直到所有的測試志愿者均完成測試,從而得到測試結果,但是,由于生物識別算法中應用到的機器學習算法較多,而機器學習算法的特點是結果的概率性較強,在對生物識別設備的生物識別能力進行測試的過程中需要進行大量的嘗試,從而需要消耗較多的人力資源,并且測試周期會很長,而且通過人工測試也會使得每次人工操作的誤差較大,且很難復現,因此,需要提供一種更優的生物識別測試方案,從而可以對生物識別進行更高效和更準確的測試。
發明內容
本說明書實施例的目的是提供一種更優的生物識別測試方案,從而可以對生物識別進行更高效和更準確的測試。
為了實現上述技術方案,本說明書實施例是這樣實現的:
本說明書實施例提供的一種生物特征識別的攻擊測試方法,所述方法包括:獲取對生物識別設備進行生物特征識別攻擊所需的生物特征組件,所述生物特征組件包括附著有生物特征的特征附著部件和導電部件。控制機械臂將所述生物特征組件放置在所述生物識別設備的識別區域內,并控制所述機械臂對所述生物特征組件進行按壓操作,以觸發所述生物特征組件通過所述導電部件將所述特征附著部件中的生物特征輸入所述生物識別設備,以進行生物特征識別的攻擊測試。獲取所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,并基于所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,確定對所述生物識別設備進行生物特征識別攻擊的測試結果。
本說明書實施例提供的一種生物特征識別的攻擊測試裝置,所述裝置包括:組件獲取模塊,獲取對生物識別設備進行生物特征識別攻擊所需的生物特征組件,所述生物特征組件包括附著有生物特征的特征附著部件和導電部件。攻擊測試模塊,控制機械臂將所述生物特征組件放置在所述生物識別設備的識別區域內,并控制所述機械臂對所述生物特征組件進行按壓操作,以觸發所述生物特征組件通過所述導電部件將所述特征附著部件中的生物特征輸入所述生物識別設備,以進行生物特征識別的攻擊測試。測試結果確定模塊,獲取所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,并基于所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,確定對所述生物識別設備進行生物特征識別攻擊的測試結果。
本說明書實施例提供的一種生物特征識別的攻擊測試設備,所述生物特征識別的攻擊測試設備包括:處理器;以及被安排成存儲計算機可執行指令的存儲器,所述可執行指令在被執行時使所述處理器:獲取對生物識別設備進行生物特征識別攻擊所需的生物特征組件,所述生物特征組件包括附著有生物特征的特征附著部件和導電部件。控制機械臂將所述生物特征組件放置在所述生物識別設備的識別區域內,并控制所述機械臂對所述生物特征組件進行按壓操作,以觸發所述生物特征組件通過所述導電部件將所述特征附著部件中的生物特征輸入所述生物識別設備,以進行生物特征識別的攻擊測試。獲取所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,并基于所述生物特征組件對應的攻擊測試結果,確定對所述生物識別設備進行生物特征識別攻擊的測試結果。
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