一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备与流程

本文件涉及安全技术领域，尤其涉及一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备。

背景技术：

目前，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的系统或应用程序都采用基于用户行为数据训练得到的安全认证模型，来对系统或应用程序的用户进行安全认证。然而，现有的安全认证模型通常是基于用户行为实时训练得到的，若将该安全认证模型部署在用户的本地设备中，在用户切换设备或系统时，则需要重新获取用户的行为数据，并重新训练得到该用户的安全认证模型。显然，在设备切换或系统更新迭代时，将会耗费一定的计算资源重新训练得到新的安全认证模型。

因此，亟需一种安全认证模型的部署方法以应对现有技术中的上述问题。

技术实现要素：

本说明书实施例的目的是提供一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备，以提高设备切换或系统更新迭代时安全认证模型的部署效率。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

第一方面，提出了一种安全认证模型的部署方法，该方法包括：

获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

第二方面，提出了一种安全认证模型的部署装置，该装置包括：

数据获取模块，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

模型训练模块，基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

模型存储模块，将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

第三方面，提出了一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：

获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例方案至少具备如下一种技术效果：

本说明书提供的一种或多个实施例，能够获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，并能够基于目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，最后将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。这样在用户切换终端设备或者切换终端设备的系统时，便可以从云端设备下载并部署该用户的安全认证模型，不再需要重新采集用户的实时行为数据，来训练得到新的安全认证模型。从而在用户切换终端设备或者系统时，能够提高安全认证模型的部署效率。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书的一个实施例提供的一种安全认证模型的部署方法的方法流程图。

图2是本说明书的一个实施例提供的安全认证模型的部署方法的一种交互示意图。

图3是本说明书的一个实施例提供的安全认证模型的部署方法的另一种交互示意图。

图4是本说明书的一个实施例提供的一种安全认证模型的部署装置的结构示意图。

图5是本说明书的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本文件一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文件中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文件保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

如前所述，目前现有的安全认证模型通常是基于用户行为实时训练得到的，若将用于识别用户行为的安全认证模型部署在用户手持的终端设备中，在用户切换使用终端设备或更换操作系统时，则需要重新获取用户的行为数据，并重新训练得到该用户的安全认证模型，再将该安全认证模型部署在更换的终端设备或操作系统中。显然，在用户更换终端设备或更换操作系统时，将会耗费一定的计算资源重新训练得到新的安全认证模型。

针对上述问题，本说明书一个或多个实施例旨在提供一种更加便捷的模型部署方法，以提高提高设备切换或系统更新迭代时安全认证模型的部署效率。

图1是本说明书的一个实施例安全认证模型的部署方法的方法流程图。图1的方法可包括：

s102，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据。

其中，用户行为数据可以但不限于包括：用户手持手机或pad、用户佩戴智能手环或智能眼镜等常见的用户个人设备时的行为数据。显然，用户手持或佩戴的这些设备具备采集用户行为数据的功能。

用户行为数据可以反映用户使用这些终端设备的习惯。作为示例性介绍，用户行为数据可以但不限于包括：

目标用户的动态运动轨迹数据，例如，目标用户平时走路的步频、步幅、跑步的速度等，这些数据具体可以由终端设备的重力传感器、陀螺仪传感器、振动传感器等传感器设备采集得到。

目标用户触控屏幕的动态数据，例如，目标用户触控终端设备屏幕的频率、粒度等，这些数据具体可以由终端屏幕内置的压力传感器采集得到。

目标用户与应用之间的动态交互数据，例如，目标用户对安装在终端设备中的应用的使用习惯、使用偏好等数据，这些数据具体可以从终端设备的系统日志中获取得到。

可选地，为了提高安全认证模型的训练效率，安全认证模型的训练过程可由云端设备来执行，那么获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据可以由云端设备来执行。或者，为了合理利用终端设备的空闲计算资源，安全认证模型的训练过程也可由用户指定的终端设备来执行，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据也可以由用户指定的终端设备来执行。

可选地，云端设备基于上传到云端设备的目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，为了能够训练得到认证准确率更高的安全认证模型，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，包括：

获取来自与目标用户相关联的终端设备上传的目标用户在历史时间段内的用户行为数据。

其中，与目标用户相关联的终端设备比如可以包括手机、平板电脑、个人电脑、智能手环和智能眼镜等终端设备。历史时间段比如可以是过去一个月内、一个星期内或者过去24小时内。其中，与目标用户相关联的终端设备可以基于任意网络制式(4g、5g等移动网络或者无线wifi)，将用户行为数据发送至云端设备，本明书实施例对此不作具体限定。

可选地，当指定终端设备基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，包括：

获取来自其他终端设备上传的目标用户在历史时间段内的用户行为数据，该其他终端设备为与目标用户相关联的终端设备中除指定终端设备以外的终端设备。

假设与目标用户相关联的终端设备包括手机、平板电脑、个人电脑、智能手环和智能眼镜，指定终端设备比如可以是个人电脑，那么个人电脑则可以获取其他终端设备上传的目标用户在历史时间段内的用户行为数据，该其他终端设备包括手机、平板电脑、智能手环和智能眼镜，而个人电脑在历史时间段内采集的用户行为数据则可以从本地直接获取得到。

其中，其他终端设备可以基于任意网络制式(4g、5g等移动网络或者无线wifi)或者蓝牙传输功能，将用户行为数据发送至指定终端设备。

s104，基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型。

可选地，为了提高安全认证模型的训练效率，安全认证模型的训练过程既可以由计算资源较多且性能更好的云端设备来执行，或者，为了合理利用空闲的计算资源，安全认证模型的训练过程也可以由当前处于空闲状态的指定终端设备来执行。具体地，基于目标用户的样本数据，进行模型训练，包括：

云端设备基于上传到云端设备的目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练；或者

指定终端设备基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练。

可选地，当与目标用户相关联的终端设备的数量大于1时，由于不同来源的数据可能存在数据格式的多样性，不同终端采集了同样的数据，不同终端采集的数据在传输过程中可能会有数据丢失，以及不同终端中的数据采样频率不同等情况，显然，这些情况都需要对数据进行预处理，才能将数据用于模型训练。具体地，基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，包括：

基于预设的数据标准格式，将目标用户在历史时间段内的用户行为数据进行数据标准化处理，以得到数据标准化处理后的用户行为数据；

将数据标准化处理后的用户行为数据进行数据预处理操作，以得到数据预处理后的用户行为数据；

基于数据预处理后的用户行为数据进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型；

其中，数据预处理操作包括下述至少一种：

合并不同终端中的同类用户行为数据；

同步采样不同终端中的用户行为数据。

应理解，在进行模型训练时，为了提高模型训练效率，通常需要对用户行为数据进行特征提取，以获取目标用户在历史时间段内的用户行为特征序列，再基于该用户行为特征序列，进行模型训练。具体地，基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，包括：

基于目标用户在历史时间段内的用户行为数据，提取目标用户在历史时间段内的用户行为特征序列；

基于目标用户在历史时间段内的用户行为特征序列，进行模型训练。

其中，用户行为特征序列与上文所述的用户行为数据相对应，可反映目标用户使用终端设备的习惯特征。作为示例性介绍，用户行为特征数据可以但不限于包括：

目标用户的动态运动轨迹特征序列，例如，目标用户平时走路的步频、步幅、跑步的速度等，这些数据具体可以由终端设备的重力传感器、陀螺仪传感器、振动传感器等传感器设备采集得到。

目标用户触控屏幕的动态特征序列，例如，目标用户触控终端设备的屏幕的频率、粒度等，具体可以由终端屏幕内置的压力传感器识别得到。

用户与应用之间的动态交互特征序列，例如，目标用户针对应用程序的使用习惯、使用喜好等，具体可以由终端设备的系统日志中获取得到。

s106，将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。

可选地，无论安全认证模型是由云端设备训练得到，还是由指定终端设备训练得到，都可以将该安全认证模型上传并存储至云端设备。

可选地，由于不同系统版本的终端设备采集到的数据格式和数据获取途径可能有所不同，为了屏蔽这一差异，本说明书实施例可将安全认证模型按照不同系统版本进行不同版本的存储，那么在终端设备想要从云端设备下载并部署安全认证模型时，具体可根据终端设备的系统版本，下发对应的版本的安全认证模型。具体地，将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，该方法还包括：

响应于来自目标终端的模型部署请求，将与目标终端的系统版本和用户账号相匹配的安全认证模型下发至目标终端，以使得目标终端在本地部署安全认证模型。

可选地，当目标用户更换使用的终端设备，比如更换手机时，若新手机与旧手机的系统版本相同，则可以直接将原旧手机中部署的模型推入到新手机中进行安装更新即可。具体地，将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，且当目标终端中的用户账号对应的终端还包括除目标终端以外的第一终端，且第一终端的系统版本与目标终端的系统版本一致时，所述方法还包括：

响应于来自第一终端的模型部署请求，将与目标终端的系统版本相匹配的安全认证模型下发至第一终端，以使得第一终端在本地部署所述安全认证模型。

可选地，当目标用户更换使用的终端设备的系统版本或者更新终端设备、且更换后的终端设备与更换前的终端设备的系统版本不一致，在这种情况下，可以将与更换后的终端设备的系统版本相匹配的安全认证模型推入到更换后的终端设备上，进行安装更新。具体地，将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，且当目标终端中的用户账号对应的终端还包括除目标终端以外的第二终端，且第二终端的系统版本与目标终端的系统版本不一致时，所述方法还包括：

响应于来自第二终端的模型部署请求，将与第二终端的系统版本相匹配的安全认证模型下发至第二终端，以使得第二终端在本地部署安全认证模型。

如图2所示，为本说明书实施例提供的一种安全认证模型的部署方法中将安全认证模型存储至云端设备的示意图。

在图2中，安全认证模型可以由云端训练得到并存储至云端设备中，也可以由指定终端设备训练得到后上传并存储至云端设备中。图2所示的终端设备为与目标用户相关联的终端设备，包括平板电脑、手机、个人电脑和智能手环，且这些终端设备的系统版本包括ios、android和鸿蒙等系统版本。云端设备在存储安全认证模型时，按照系统版本进行存储，即一个系统版本对应于一个安全认证模型。

当与目标用户相关联的终端设备从云端设备请求下载并部署安全认证模型时，云端设备将与请求部署模型的终端设备的系统版本相匹配的安全认证模型下发至请求部署模型的终端设备中。

可选地，对应于上文当安全认证模型由指定终端设备训练得到时，该安全认证模型可直接存储至指定终端设备中，与目标用户相关联的其他终端设备想要下载并部署该安全认证模型时，则可以向指定终端设备发送模型部署请求，以使得指定终端设备将与请求部署模型的终端设备的系统版本相匹配的安全认证模型下发至请求部署模型的终端设备中。

如图3所示，为本说明书实施例提供的一种安全认证模型的部署方法中将安全认证模型存储至指定终端设备的示意图。

在图3中，安全认证模型可以由指定终端设备训练得到并存储至指定终端设备中。图3所示的终端设备为与目标用户相关联的终端设备，包括平板电脑、手机和智能手环，指定终端设备为个人电脑(该个人电脑也是与目标用户相关联的终端设备)，且这些终端设备的系统版本包括ios、android和鸿蒙等系统版本。指定终端设备在存储安全认证模型时，按照系统版本进行存储，即一个系统版本对应于一个安全认证模型。

当与目标用户相关联的终端设备从指定终端设备请求下载并部署安全认证模型时，指定终端设备将与请求部署模型的终端设备的系统版本相匹配的安全认证模型下发至请求部署模型的终端设备中。

本说明书提供的一种或多个实施例，能够获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，并能够基于目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，最后将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。这样在用户切换终端设备或者切换终端设备的系统时，便可以从云端设备下载并部署该用户的安全认证模型，不再需要重新采集用户的实时行为数据，来训练得到新的安全认证模型。从而在用户切换终端设备或者系统时，能够提高安全认证模型的部署效率。

图4是本说明书的一个实施例安全认证模型的部署装置400的结构示意图。请参考图4，在一种软件实施方式中，安全认证模型的部署装置400可包括：

数据获取模块410，获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

模型训练模块420，基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

模型存储模块430，将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

通过图4所示的安全认证模型的部署装置可以知道：本说明书提供的一种或多个实施例，能够获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，并能够基于目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，最后将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。这样在用户切换终端设备或者切换终端设备的系统时，便可以从云端设备下载并部署该用户的安全认证模型，不再需要重新采集用户的实时行为数据，来训练得到新的安全认证模型。从而在用户切换终端设备或者系统时，能够提高安全认证模型的部署效率。

可选地，在一种实施方式中，所述模型训练模块420，用于：

云端设备基于上传到所述云端设备的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练；或者

指定终端设备基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练。

可选地，在一种实施方式中，当云端设备基于上传到所述云端设备的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，所述数据获取模块410，用于：

获取来自与所述目标用户相关联的终端设备上传的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据。

可选地，在一种实施方式中，当指定终端设备基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练时，所述数据获取模块410，用于：

获取来自其他终端设备上传的所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，所述其他终端设备为与所述目标用户相关联的终端设备中除所述指定终端设备以外的终端设备。

可选地，在一种实施方式中，当与所述目标用户相关联的终端设备的数量大于1时，所述模型训练模块420，用于：

基于预设的数据标准格式，将所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据进行数据标准化处理，以得到数据标准化处理后的用户行为数据；

将所述数据标准化处理后的用户行为数据进行数据预处理操作，以得到所述数据预处理后的用户行为数据；

基于所述数据预处理后的用户行为数据进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

其中，所述数据预处理操作包括下述至少一种：

合并不同终端中的同类用户行为数据；

同步采样不同终端中的用户行为数据。

可选地，在一种实施方式中，在所述模型存储模块430将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，所述装置还包括：

模型下发模块440，响应于来自所述目标终端的模型部署请求，将与所述目标终端的系统版本和用户账号相匹配的安全认证模型下发至所述目标终端，以使得所述目标终端在本地部署所述安全认证模型。

可选地，在一种实施方式中，在所述模型存储模块430将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，且当所述目标终端中的用户账号对应的终端还包括除所述目标终端以外的第一终端，且所述第一终端的系统版本与所述目标终端的系统版本一致时，所述模型下发模块440，用于：

响应于来自所述第一终端的模型部署请求，将与所述目标终端的系统版本相匹配的安全认证模型下发至所述第一终端，以使得所述第一终端在本地部署所述安全认证模型。

可选地，在一种实施方式中，在所述模型存储模块430将目标用户的安全认证模型存储到云端设备之后，且当所述目标终端中的用户账号对应的终端还包括除所述目标终端以外的第二终端，且所述第二终端的系统版本与所述目标终端的系统版本不一致时，所述模型下发模块440，用于：

响应于来自所述第二终端的模型部署请求，将与所述第二终端的系统版本相匹配的安全认证模型下发至所述第二终端，以使得所述第二终端在本地部署所述安全认证模型。

安全认证模型的部署装置400能够实现图1～图3的方法实施例的方法，具体可参考图1～图3所示实施例的安全认证模型的部署方法，不再赘述。

图5是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图5，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industrystandardarchitecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheralcomponentinterconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extendedindustrystandardarchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成安全认证模型的部署装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

通过图5所示的电子设备可以知道：本说明书提供的一种或多个实施例，能够获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据，并能够基于目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到目标用户的安全认证模型，最后将目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从云端设备下载并部署目标用户的安全认证模型。这样在用户切换终端设备或者切换终端设备的系统时，便可以从云端设备下载并部署该用户的安全认证模型，不再需要重新采集用户的实时行为数据，来训练得到新的安全认证模型。从而在用户切换终端设备或者系统时，能够提高安全认证模型的部署效率。

上述如本说明书图1～图3所示实施例揭示的安全认证模型的部署装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图1～图3的方法，并实现安全认证模型的部署装置在图1～图3所示实施例的功能，本说明书实施例在此不再赘述。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1～图3所示实施例的方法，并具体用于执行以下操作：

获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；

基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；

将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。

应理解，上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使上文所述的安全认证装置实现图1所示实施例的功能。由于原理相同，本文不再赘述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的保护范围之内。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。