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龍圖騰網(wǎng)獲悉中移動金融科技有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利多模態(tài)人臉攻擊檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118797600B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310947254.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/32；該發(fā)明授權(quán)多模態(tài)人臉攻擊檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由高麗;孫健;陳明;賴子軒設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-07-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多模態(tài)人臉攻擊檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種多模態(tài)人臉攻擊檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，所述多模態(tài)人臉攻擊檢測方法包括：將移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的云網(wǎng)端行為數(shù)據(jù)和人臉圖像數(shù)據(jù)聯(lián)合的多模態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的初始矩陣輸入異常感知矩陣生成深度網(wǎng)絡(luò)，獲得多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣；將多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣輸入多模態(tài)異常風(fēng)險度量深度網(wǎng)絡(luò)，生成風(fēng)險度量向量；根據(jù)模糊計算規(guī)則、風(fēng)險度量向量以及基準(zhǔn)閾值，確定動態(tài)閾值；根據(jù)所述動態(tài)閾值選取多個人臉攻擊檢測模型進行檢測，獲得各人臉攻擊檢測模型的攻擊概率；基于各所述攻擊概率和所述動態(tài)閾值，確定攻擊檢測結(jié)果。本申請解決了移動場景下的多模態(tài)人臉攻擊檢測中的多維度數(shù)據(jù)采集困難的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)多模態(tài)人臉攻擊檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)人臉攻擊檢測方法，其特征在于，所述多模態(tài)人臉攻擊檢測方法包括： 將移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的云網(wǎng)端行為數(shù)據(jù)和人臉圖像數(shù)據(jù)聯(lián)合的多模態(tài)數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的初始矩陣輸入預(yù)設(shè)的異常感知矩陣生成深度網(wǎng)絡(luò)，獲得多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣； 將所述多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣輸入預(yù)設(shè)的多模態(tài)異常風(fēng)險度量深度網(wǎng)絡(luò)，生成風(fēng)險度量向量； 根據(jù)預(yù)設(shè)的模糊計算規(guī)則、所述風(fēng)險度量向量以及預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)閾值，確定動態(tài)閾值； 根據(jù)所述動態(tài)閾值選取多個人臉攻擊檢測模型以對所述人臉圖像數(shù)據(jù)進行檢測，獲得各所述人臉攻擊檢測模型分別對應(yīng)的攻擊概率； 基于各所述人臉攻擊檢測模型分別對應(yīng)的攻擊概率和所述動態(tài)閾值，確定攻擊檢測結(jié)果； 其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括終端數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以及人臉圖像數(shù)據(jù)，所述異常感知矩陣生成深度網(wǎng)絡(luò)至少包括第一子網(wǎng)絡(luò)、第二子網(wǎng)絡(luò)、第三子網(wǎng)絡(luò)、第四子網(wǎng)絡(luò)以及第五子網(wǎng)絡(luò)，所述多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣至少包括終端異常感知向量、位置異常感知向量、通信異常感知向量、網(wǎng)絡(luò)異常感知向量以及人臉異常感知向量； 所述將移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的云網(wǎng)端行為數(shù)據(jù)和人臉圖像數(shù)據(jù)聯(lián)合的多模態(tài)數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的初始矩陣輸入預(yù)設(shè)的異常感知矩陣生成深度網(wǎng)絡(luò)，獲得多模態(tài)異常感知數(shù)據(jù)矩陣的步驟包括： 將采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，生成各模態(tài)數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的初始矩陣，其中，所述初始矩陣至少包括第一初始矩陣、第二初始矩陣、第三初始矩陣、第四初始矩陣以及第五初始矩陣； 通過第一子網(wǎng)絡(luò)和第二子網(wǎng)絡(luò)分別對所述終端數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一初始矩陣和所述位置數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二初始矩陣進行歷史狀態(tài)與當(dāng)前狀態(tài)的比較，獲得所述終端數(shù)據(jù)和所述位置數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的終端異常感知向量和位置異常感知向量； 通過第三子網(wǎng)絡(luò)對所述通信數(shù)據(jù)對應(yīng)的第三初始矩陣中的時間序列和絕對數(shù)值與異常行為之間的相關(guān)性進行計算，獲得所述通信數(shù)據(jù)對應(yīng)的通信異常感知向量； 通過第四子網(wǎng)絡(luò)對所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對應(yīng)的第四初始矩陣中的各應(yīng)用以及訪問次數(shù)與異常行為之間相關(guān)性進行計算，獲得所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對的網(wǎng)絡(luò)異常感知向量； 通過第五子網(wǎng)絡(luò)提取所述人臉圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的第五初始矩陣中的圖像特征并對所述圖像特征進行計算，獲得所述人臉圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的人臉異常感知向量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中移動金融科技有限公司;中國移動通信集團有限公司，其通訊地址為：100032 北京市西城區(qū)阜成門外大街31號4層411B；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。