CN108601021B - 网络安全管理方法及相关产品 - Google Patents
网络安全管理方法及相关产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108601021B CN108601021B CN201810204640.2A CN201810204640A CN108601021B CN 108601021 B CN108601021 B CN 108601021B CN 201810204640 A CN201810204640 A CN 201810204640A CN 108601021 B CN108601021 B CN 108601021B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brain wave
- wave signal
- preset
- content
- password
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 265
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 11
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 9
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 description 7
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 230000035943 smell Effects 0.000 description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 3
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 3
- 210000003710 cerebral cortex Anatomy 0.000 description 2
- 239000007943 implant Substances 0.000 description 2
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 241000282693 Cercopithecidae Species 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000003826 tablet Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
- H04W12/02—Protecting privacy or anonymity, e.g. protecting personally identifiable information [PII]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
- H04L63/0428—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
- H04W12/04—Key management, e.g. using generic bootstrapping architecture [GBA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种网络安全管理方法及相关产品,应用于电子设备,所述电子设备包括处理器,以及与所述处理器连接的脑电波部件,其中该方法包括:获取预设网络;在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。采用本申请实施例可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
Description
技术领域
本申请涉及信号处理技术领域,具体涉及一种网络安全管理方法及相关产品。
背景技术
随着电子设备(如手机、平板电脑等等)的大量普及应用,电子设备能够支持的应用越来越多,功能越来越强大,电子设备向着多样化、个性化的方向发展,成为用户生活中不可缺少的电子用品。用户通常通过手指触控、语音输入等形式与电子设备进行交互,控制电子设备完成各类功能。
以手机为例,在实际应用中,手机可以作为热点,以供其他手机接入无线保真(Wireless Fidelity,Wi-Fi)网络,由于万能钥匙等软件,能够破解Wi-Fi密码,因此,降低了网络安全性。
发明内容
本申请实施例提供了一种网络安全管理方法及相关产品,可以提升网络安全性。
第一方面,本申请实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括处理器,以及与所述处理器连接的脑电波部件和通信模块,其中:
所述处理器,用于获取预设网络;
所述脑电波部件,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
所述处理器,用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
第二方面,本申请实施例提供一种网络安全管理方法,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,所述方法包括:
获取预设网络;
在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
第三方面,本申请实施例提供一种网络安全管理装置,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,其中,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取预设网络;
第二获取单元,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
加密单元,用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
第四方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行本申请实施例第二方面中的步骤的指令。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第二方面中所描述的部分或全部步骤。
第六方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第二方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
可以看出,本申请实施例中所描述的网络安全管理方法及相关产品,可获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密,可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图1B是本申请实施例提供的一种脑电波部件的结构示意图;
图1C是本申请实施例提供的集成脑电波部件的电子设备的结构示意图;
图1D是本申请实施例提供的另一种脑电波部件的结构示意图;
图1E是本申请实施例提供的另一种脑电波部件的结构示意图;
图1F是本申请实施例提供的另一种脑电波部件的结构示意图;
图1G是本申请实施例提供的另一种脑电波部件的结构示意图;
图1H是本申请实施例提供的一种电极阵列的结构示意图;
图1I是本申请实施例提供的脑电波部件的信号处理电路的示例图;
图1J是本申请实施例提供的一种网络安全管理方法的流程示意图;
图1K是本申请实施例提供的脑电波信号的波形示例图;
图1L是本申请实施例提供的以交叠方式使脑电波信号的采样时段以预定时长滑动的示例图;
图2是本申请实施例提供的另一种网络安全管理方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图4是本申请实施例提供的一种网络安全管理装置的功能单元组成框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备,以及各种形式的用户设备(user equipment,UE),移动台(mobile station,MS),终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述,上面提到的设备统称为电子设备。本申请实施例中,网络可以为以下一种:移动通信网络(例如,2G、3G、4G、5G等)、Wi-Fi网络、可见光无线通信(lightfidelity,LiFi)网络、不可见光无线网络等等。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1A,图1A是本发明实施例提供了一种电子设备100的结构示意图,上述电子设备100包括:处理器110、脑电波部件120,脑电波部件120电连接于处理器110,其中:
所述处理器110,用于获取预设网络;
所述脑电波部件120,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
所述处理器110,还用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
可以看出,本申请实施例中所描述的电子设备,可获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密,可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
其中,脑电波部件120又可以称为脑电波芯片、脑电波接收器等,该脑电波部件120集成在电子设备中,具有专用信号处理电路,并与电子设备的处理器连接,按照采集信号类型可以分为电流式脑电波部件和电磁式脑电波部件,电流式脑电波部件用于采集脑皮层产生的生物电流,电磁式脑电波部件用于采集人脑活动时辐射的电磁波,在这种情况下,脑电波部件120相当于一个天线,用于接收脑电波。可以理解的是,该脑电波部件120的具体形态可以是多种多样的,此处不做唯一限定。
举例来说,如图1B所示,该脑电波部件120可以包括天线模块和信号处理模块,具体可以集成在电子设备的主电路板上,天线模块采集人脑活动时产生的电磁波信号,信号处理模块针对该电磁波信号执行去噪、滤波、信号放大、编/解码、量化、数模转换等处理,最终形成基准脑电波信号发送给处理器进行处理。
又举例来说,如图1C和1D所示,该脑电波部件120可以包括穿戴式信号采集器,该穿戴式信号采集器可以收容于如图1C所示的电子设备的后壳的收容腔内,使用时,如图1D所示,穿戴式信号采集器与电子设备本端有线连接或者无线连接(无线连接对应穿戴式信号采集器集成有通信模块与电子设备本端通信连接)。
可选地,上述穿戴式信号采集器可以包括以下至少一种:脑电波头盔、脑电波耳环、脑电波助听器、脑电波眼镜、脑电波发夹、脑电波体内植入芯片、脑电波贴片、脑电波耳机等等。
再举例说明下,如图1E所示,以用户体内植入脑电波体内植入芯片为例,脑电波体内植入芯片用于连接多个神经元传感器,每一神经元传感器设置于每一神经元,用于接收来自每一神经元的脑电波信号。具体工作中,神经元传感器采集来自神经元的脑电波信号,并将该脑电波信号携带该神经元的神经元标识发送给脑电波体内植入芯片,再通过脑电波体内植入芯片将脑电波信号发送给脑电波部件。如图1F所示,当然,若用户与电子设备之间的距离大于预设距离时,可以通过脑电波信号放大器对脑电波信号进行放大,然后,将放大后的脑电波信号发送给脑电波体内植入芯片。上述神经元标识用于唯一识别神经元,神经元标识具体可以为编号、位置坐标、神经元名称等等。
因此,本申请实施例中的脑电波信号可以为以下至少一种:左脑的脑电波信号、右脑的脑电波信号、至少一个神经元的脑电波信号、来自大脑皮层的某一区域的脑电波信号等等,在此不作限定。
再举例来说,如图1G至1I所示,该脑电波部件120可以包括电极阵列和信号处理模块,其中,该电子阵列埋入头皮中捕获神经元的电信号,电极部分的结构为针状阵列,该信号处理电路部分可以包括信号放大器、信号过滤器、信号分离器、模数转换电路、接口电路等。
其中,处理器121包括应用处理器和基带处理器,处理器是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,执行电子设备的各种功能和处理数据,从而对电子设备进行整体监控。其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述基带处理器也可以不集成到处理器中。电子设备还包括存储器,存储器用于存储软件程序以及模块,处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成密码方面,所述处理器110具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成加密密码方面,所述处理器110具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第二解析,得到至少一个特征值,每一特征值用于表述所述预设内容在一个维度的特征,每一维度对应唯一编码方式,每一特征值对应一个时间点;
按照时间先后顺序确定所述至少一个特征值的编码顺序;
依据所述编码顺序、所述编码方式对所述至少一个特征值进行编码,得到一个组合编码,将所述组合编码作为加密密码。
在一个可能的示例中,所述处理器110,还具体用于获取加密后的所述预设网络;
所述脑电波部件120,还具体用于在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号;
所述处理器110,还具体用于通过所述第二脑电波信号生成解密密码;
将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值;
在所述匹配值大于或等于所述第一预设阈值时,解密所述预设网络。
在一个可能的示例中,所述处理器还具体用于:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;
在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
基于上述图1A描述的电子设备,可以用于实现如下一种网络安全管理方法,包括如下步骤:
所述处理器110获取预设网络;
所述脑电波部件120在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
所述处理器110通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
请参阅图1J,图1J是本申请实施例提供了一种网络安全管理方法的流程示意图,应用于如图1A所述的电子设备,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,如图所示,本网络安全管理方法包括:
101、获取预设网络。
其中,预设网络为需要加密的网络,预设网络可以由用户指定或者系统默认。
102、在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号。
其中,预设内容可以为以下至少一种:字符、语音、图像、立体物体、动物、气味等等,上述关注的方式可以为以下至少一种:用户冥想,或者,用眼睛注视,或者,用鼻子去闻,用手去触摸,或者,用嘴巴去尝等等。预设内容可以为以下至少一种:字符、语音、图像、立体物体、动物、气味等等,以字符为例,可以是“oppo”、以语音为例,可以是“一首歌”,以图像为例,可以是“某一画面”,以立体物体为例,可以是“一个杯子”,以动物为例,可以是“一只狗”,以气味为例,可以是“一道美食”等等。上述第一脑电波信号可以为一段时间内的脑电波信号,或者,冥想预设内容时候的脑电波信号。例如,用户在关注预设内容时,可以通过脑电波部件获取预设内容对应的第一脑电波信号。
可选地,上述用户不仅限于人,还可以是具备思维的动物(例如,猴子),或者,机器人等等。
103、通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
其中,第一脑电波信号中可以携带用户意识,进而,可以依据用户意识生成加密密码,以依据加密密码对预设网络进行加密,以一个接入点为例,在设置接入点密码的时候往往需要人为手动输入密码,而通过本申请,则可以通过脑电波生成加密密码,采用加密密码对预设网络进行加密。
可选地,上述步骤103中,通过所述第一脑电波信号生成密码,可包括如下步骤:
A1、对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
A2、将所述预设内容作为加密密码。
其中,第一脑电波信号中携带用户意识,即预设内容,可以对第一脑电波信号进第一解析,从而,得到预设内容,将预设内容作为加密密码。
可选地,上述步骤A1,对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容,可按照如下方式实施:
采用预设的脑电波训练模型,对所述第一脑电波信号进行机器学习,得到所述预设内容。
其中,预设的脑电波训练模型可以通过对大量样本脑电波信号进行训练得到,具体地,在上述步骤101之前,还可以包括如下步骤:
A11、获取所述预设内容对应的正样本脑电波信号集;
A12、获取所述预设内容对应的负样本脑电波信号集;
A13、基于预设机器学习算法,对所述正样本脑电波信号集、所述负样本脑电波信号集进行训练,得到所述预设的脑电波训练模型。
其中,上述正样本脑电波信号集可以包括多个正样本脑电波信号,正样本脑电波信号为冥想预设内容时的脑电波信号。上述负样本脑电波信号集可以包括多个负样本脑电波信号,负样本脑电波信号为冥想非预设内容时的脑电波信号。上述预设机器学习算法可以为以下至少一种:神经网络算法(卷积神经网络)、遗传算法、蚁群算法、蜂群算法、支持向量机(support vector machine,SVM)等等。可以采用预设机器学习算法对上述正样本脑电波信号集以及负样本脑电波信号集进行训练,得到预设的脑电波训练模型。
可选的,上述步骤103,对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容,可包括如下步骤:
B1、对所述第一脑电波信号进行预处理,得到参考脑电波信号;
B2、对所述参考脑电波信号进行模数转换,得到数字脑电波信号;
B3、提取所述数字脑电波信号的特征值,得到至少一个特征值,每一特征值对应一个内容标识;
B4、按照预设的内容标识与内容之间的对应关系,确定所述至少一个特征值对应的内容,得到至少一个内容;
B5、将所述至少一个内容进行合成,得到所述预设内容。
其中,上述预处理可以为以下至少一种:信号放大、滤波(低通滤波、高通滤波、带通滤波等)、信号分离(例如,多个用户的脑电波信号,分离出指定用户的脑电波信号)等等。在对第一脑电波信号进行预处理之后,可以得到参考脑电波信号,对参考脑电波信号进行模数转换,得到数字脑电波数字,可以提取数字脑电波信号的特征值,可以得到至少一个特征值,由于特征值不一样,对应的内容不一样,因此,每一特征值可以对应一个内容标识,按照预设的内容标识与内容之间的对应关系,确定至少一个特征值对应的内容,得到至少一个内容,将至少一个内容进行合成,得到预设内容,例如,每一内容也对应一个时间点,依据时间点将至少一个内容串联起来,当然,还可以对串联后的内容进行语义识别,得到预设内容。
例如,由于脑电波包括:α脑波、β脑波、θ脑波、δ脑波,因此,不同的脑电波对应的内容不一样,因此,基于预设内容,也可以从多个维度进行表述,就拿视频来说,其不仅包括语音,还包括影像,预设内容也一样,可以从不同的维度表述同一内容,例如,可以用α脑波表述,也可以用β脑波表述。
需要说明的是,电子设备可以采用希尔伯特-黄变换(Hibert-Huang Transform,HHT)算法对数字脑电波信号进行识别。
具体地,首先求出脑电波部件采集到的信号x(t)中所有的极值点,接着采用三次样条函数对极大值点和极小值点进行包络拟合,然后计算出包络线的平均值m(t)。并通过h(t)=x(t)-m(t)判断是否满足本质模式函数(intrisic mode function,IMF)条件。在满足IMF条件后进行Hibert变化,且构造解析函数,然后求瞬时频率,获得希尔伯特瞬时能量谱,最后采用贝叶斯决策分类选取特征值。
具体实现中,电子设备还可以基于由短时间序列构成的脑电波信号X1(t)、X2(t)、X3(t)、X4(t)、X5(t)、通过共同空间模式CSP方法连续地计算特征值fp。如图1K所示,电子设备首先在每个脑电波信号Xn(t)(n=1~5)中设定与间隔T1对应的帧,并计算每个脑电波信号在间隔T1内的fs×T1(fs:采样频率)个点处的值(脑数据)Dn(1)至Dn(fs×T1)。如上所述,电子设备分别从脑电仪1的电极1a至1e的信号X1(t)、X2(t)、X3(t)、X4(t)、X5(t)提取脑数据D1(1)至D1(fs×T1)、D2(1)至D2(fs×T1)、D3(1)至D3(fs×T1)、D4(1)至D4(fs×T1)、D5(1)至D5(fs×T1)。然后,电子设备基于提取的脑数据产生5(电极数)×fs×T1(采样时段T1内的脑数据项数)的矩阵E。
此外,电子设备基于所产生的矩阵E和通过已知的CSP方法获得的滤波W1和W1通过以下公式(1)计算特征值fp。
fp=var(Zp)Σi=12var(Zt)=var(WpE)Σi=12var(WiE)]]
注意上述的“var(Zp)”表示数据序列Zp的方差。
此外,电子设备相继地计算在每个预定的短时间T2(例如,T2=125ms)处的特征值fp。具体地,如图1L所示,通过在每个脑电波信号Xn(t)中以交叠方式使采样时段T1以每个预定短时间(预定间隔)T2滑动,电子设备相继地产生矩阵E,并连续地计算特征值fp。
电子设备基于计算得到的特征值fp以例如线性支持向量机SVM的学习功能执行信号处理,并且产生控制信号。
可见,本示例中,由于用户在冥想不同内容状态下脑电波信号存在差异,从而特征值也存在差异,故而电子设备能够通过确定脑电波信号的特征值,再根据该特征值快速解析出用户想的内容,例如,用户A想到一个词“oppo”,则会产生脑电波,解析出来后得到“oppo”,当然,电子设备还可以将预设内容展示给用户。又例如,用户B想到一句话的他自己的口音说出的英文语音“hello world”,则解析出来后,可以以用户B的口音播放英文语音“hello world”,又例如,用户C想到了一个具体的实际场景,则解析出来后,可以得到该具体场景。进而,可以采用解析出来的预设内容对预设网络进行加密。
可选地,上述步骤103中,通过所述第一脑电波信号生成加密密码,可包括如下步骤:
B1、对所述第一脑电波信号进行第二解析,得到至少一个特征值,每一特征值用于表述所述预设内容在一个维度的特征,每一维度对应唯一编码方式,每一特征值对应一个时间点;
B2、按照时间先后顺序确定所述至少一个特征值的编码顺序;
B3、依据所述编码顺序、所述编码方式对所述至少一个特征值进行编码,得到一个组合编码,将所述组合编码作为加密密码。
其中,电子设备可以对第一脑电波信号进行解析,得到至少一个特征值,特征值可以为以下至少一种:波形、幅值、极值、峰值、谷值、周期等等,上述编码方式可以为对称编码方式或者非对称编码方式。不同的特征值可以用于标书预设内容在一个维度的特征,例如,一个立体物体,其包括的维度可以为以下至少一种:颜色、形状、体积、面积、重量、用处、味道等等,每一维度可以对应唯一编码方式,每一特征值可对应一个时间点,由于特征值从脑电波信号中提取,每一特征值均对应于脑电波信号中的某一位置,该位置对应一个生成时间,即时间点,进而,可以按照时间先后顺序确定上述至少一个特征值的编码顺序,依据编码顺序,编码方式可以对至少一个特征值进行编码,例如,每一特征值可以采用相应的编码方式进行编码,得到一个符号,进而,可以得到多个符号,将所有符号按照编码顺序排序好,串联起来得到一个组合编码,该组合编码可以作为加密密码,依据该加密密码对预设网络进行加密,从而,提升了网络安全性。
可选地,上述步骤B1,对所述第一脑电波信号进行第二解析,得到至少一个特征值,可包括以下步骤:
B11、对所述第一脑电波信号进行预处理,得到第一参考脑电波信号;
B12、对所述第一参考脑电波信号进行采样、以及量化处理,得到第一离散脑电波信号;
B13、对所述第一离散脑电波信号进行特征提取,得到至少一个特征值。
其中,上述预处理可以为以下至少一种:信号放大、滤波(低通滤波、高通滤波、带通滤波等)、信号分离(例如,多个用户的脑电波信号,分离出指定用户的脑电波信号,或者,包含多个神经元的脑电波信号,分离出与情绪相关的神经元的脑电波信号)等等。在对第一脑电波信号进行预处理之后,可以对第一参考脑电波信号进行采样以及量化处理,得到第一离散脑电波信号,采样、量化可以减少数据量以及提升分析效率,可以对第一离散脑电波信号进行特征提取,得到至少一个特征值,特征值可以为以下至少一种:波形、极值、幅值、峰值、谷值、周期等等。
可以看出,本申请实施例中所描述的网络安全管理方法,应用于电子设备,可获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密,可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
与上述图1J所示的实施例一致的,请参阅图2,图2是本申请实施例提供的一种网络安全管理方法的流程示意图,应用于如图1A所述的电子设备,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,如图所示,本网络安全管理方法包括:
201、获取预设网络。
202、在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号。
203、通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
204、获取加密后的所述预设网络。
205、在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号。
206、通过所述第二脑电波信号生成解密密码。
其中,上述步骤201-步骤206的具体描述可以参照上述图1J所描述的网络安全管理方法的相应步骤。另外,上述目标内容可以与上述预设内容相同,或者,不同。目标内容可以为以下至少一种:字符、语音、图像、立体物体、动物、气味等等,上述关注的方式可以为以下至少一种:用户冥想,或者,用眼睛注视,或者,用鼻子去闻,用手去触摸,或者,用嘴巴去尝等等。预设内容可以为以下至少一种:字符、语音、图像、立体物体、动物、气味等等,以字符为例,可以是“oppo”、以语音为例,可以是“一首歌”,以图像为例,可以是“某一画面”,以立体物体为例,可以是“一个杯子”,以动物为例,可以是“一只狗”,以气味为例,可以是“一道美食”等等。上述第一脑电波信号可以为一段时间内的脑电波信号,或者,冥想目标内容时候的脑电波信号。
207、将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值。
其中,可以将加密密码与解密密码进行匹配,可以得到匹配值,例如,加密密码可以是颜色,解密密码也可以为颜色,可以将两种颜色进行匹配,又例如,加密密码可以为一个图案,解密密码也可以为一个图案,可以将两个图案进行匹配,等等。
208、在所述匹配值大于或等于所述第一预设阈值时,解密所述预设网络。
其中上述第一预设阈值可以由用户自行设置,或者,系统默认。
可选地,在上述步骤207之后,还可以包括如下步骤:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
其中,上述第二预设阈值可以由用户自行设置或者系统默认,第二预设阈值可小于第一预设阈值。上述非脑电波验证信息可以为以下至少一种:图案、字符、语音、虹膜、人脸、指纹、静脉等等。在匹配值大于或等于第一预设阈值时,可以解密预设网络,进而,解密后可以连接预设网络,在匹配值小于第二预设阈值时,可提示用户解密失败,在匹配值大于或等于第二预设阈值且小于第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息,用户输入了非脑电波验证信息之后,可将其与预设信息进行匹配,在其匹配成功后,可以连接预设网络,其中,上述预设信息可以为以下至少一种:图案、字符、语音、虹膜、人脸、指纹、静脉等等,预设信息可以由用户在实施本申请实施例之前预先录入。
可以看出,本申请实施例中所描述的网络安全管理方法,获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密。获取加密后的预设网络,在用户关注目标内容时,获取与目标内容对应的第二脑电波信号,通过第二脑电波信号生成解密密码,将加密密码与解密密码进行匹配,得到匹配值,在匹配值大于或等于第一预设阈值时,解密预设网络,可以通过脑电波对网络进行加密以及解密操作,提升了网络安全性。
与上述图1J、图2所示的实施例一致的,请参阅图3,图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图,如图所示,该电子设备包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行以下步骤的指令:
获取预设网络;
在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
可以看出,本申请实施例中所描述的电子设备,可获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密,可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成密码方面,所述程序中的指令具体用于执行以下操作:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成加密密码方面,所述程序中的指令具体用于执行以下操作:
对所述第一脑电波信号进行第二解析,得到至少一个特征值,每一特征值用于表述所述预设内容在一个维度的特征,每一维度对应唯一编码方式,每一特征值对应一个时间点;
按照时间先后顺序确定所述至少一个特征值的编码顺序;
依据所述编码顺序、所述编码方式对所述至少一个特征值进行编码,得到一个组合编码,将所述组合编码作为加密密码。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号对所述预设网络进行加密之后,所述程序中的指令还具体用于执行以下操作:
获取加密后的所述预设网络;
在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号;
通过所述第二脑电波信号生成解密密码;
将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值;
在所述匹配值大于或等于所述第一预设阈值时,解密所述预设网络。
在一个可能的示例中,所述程序中的指令还具体用于执行以下操作:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;
在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,电子设备为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能单元,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是,本申请实施例中对单元的划分是示意性的,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
图4是本申请实施例中所涉及的网络安全管理装置400的功能单元组成框图。该网络安全管理装置400应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,该网络安全管理装置400包括第一获取单元401、第二获取单元402和加密单元403,其中,
第一获取单元401,用于获取预设网络;
第二获取单元402,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号;
加密单元403,用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密。
可以看出,本申请实施例中所描述的网络安全管理装置,应用于电子设备,可获取预设网络,在用户关注预设内容时,获取与预设内容对应的第一脑电波信号,通过第一脑电波信号生成加密密码,依据加密密码对预设网络进行加密,可以通过脑电波对网络进行加密,提升了网络安全性。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成密码方面,所述加密单元403具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码。
在一个可能的示例中,在所述通过所述第一脑电波信号生成加密密码方面,所述加密单元403具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第二解析,得到至少一个特征值,每一特征值用于表述所述预设内容在一个维度的特征,每一维度对应唯一编码方式,每一特征值对应一个时间点;
按照时间先后顺序确定所述至少一个特征值的编码顺序;
依据所述编码顺序、所述编码方式对所述至少一个特征值进行编码,得到一个组合编码,将所述组合编码作为加密密码。
在一个可能的示例中,图4所示的装置还可以包括解密单元(图中未示出),具体如下:
所述第一获取单元401,还具体用于获取加密后的所述预设网络;
所述第二获取单元402,还具体用于在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号;
所述解密单元,用于通过所述第二脑电波信号生成解密密码;将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值;以及在所述匹配值大于或等于所述第一预设阈值时,解密所述预设网络。
在一个可能的示例中,所述解密单元还具体用于:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;
在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括电子设备。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如上述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (9)
1.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器,以及与所述处理器连接的脑电波部件,其中:
所述处理器,用于获取预设网络;
所述脑电波部件,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号,所述第一脑电波信号为冥想所述预设内容时候的脑电波信号;
所述处理器,还用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密;
其中,在所述通过所述第一脑电波信号生成密码方面,所述处理器具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码;
其中,所述对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容,包括:
对所述第一脑电波信号进行预处理,得到参考脑电波信号,所述预处理至少包括信号分离,所述信号分离用于从多个用户的脑电波信号中分离出指定用户的脑电波信号;
对所述参考脑电波信号进行模数转换,得到数字脑电波信号;
提取所述数字脑电波信号的特征值,得到至少一个特征值,每一特征值对应一个内容标识;
按照预设的内容标识与内容之间的对应关系,确定所述至少一个特征值对应的内容,得到至少一个内容;
将所述至少一个内容进行合成,得到所述预设内容。
2.根据权利要求1所述的电子设备,其特征在于,
所述处理器,还具体用于获取加密后的所述预设网络;
所述脑电波部件,还具体用于在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号;
所述处理器,还具体用于通过所述第二脑电波信号生成解密密码;将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值;以及在所述匹配值大于或等于第一预设阈值时,解密所述预设网络。
3.根据权利要求2所述的电子设备,其特征在于,所述处理器还具体用于:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;
在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
4.一种网络安全管理方法,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,所述方法包括:
获取预设网络;
在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号,所述第一脑电波信号为冥想所述预设内容时候的脑电波信号;
通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密;
其中,所述通过所述第一脑电波信号生成密码,包括:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码;
其中,所述对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容,包括:
对所述第一脑电波信号进行预处理,得到参考脑电波信号,所述预处理至少包括信号分离,所述信号分离用于从多个用户的脑电波信号中分离出指定用户的脑电波信号;
对所述参考脑电波信号进行模数转换,得到数字脑电波信号;
提取所述数字脑电波信号的特征值,得到至少一个特征值,每一特征值对应一个内容标识;
按照预设的内容标识与内容之间的对应关系,确定所述至少一个特征值对应的内容,得到至少一个内容;
将所述至少一个内容进行合成,得到所述预设内容。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述通过所述第一脑电波信号对所述预设网络进行加密之后,所述方法还包括:
获取加密后的所述预设网络;
在用户关注目标内容时,获取与所述目标内容对应的第二脑电波信号;
通过所述第二脑电波信号生成解密密码;
将所述加密密码与所述解密密码进行匹配,得到匹配值;
在所述匹配值大于或等于第一预设阈值时,解密所述预设网络。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述匹配值小于第二预设阈值时,提示用户解密失败,所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值;
在所述匹配值大于或等于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时,提示用户输入非脑电波验证信息。
7.一种网络安全管理装置,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备包括脑电波部件,其中,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取预设网络;
第二获取单元,用于在用户关注预设内容时,获取与所述预设内容对应的第一脑电波信号,所述第一脑电波信号为冥想所述预设内容时候的脑电波信号;
加密单元,用于通过所述第一脑电波信号生成加密密码,依据所述加密密码对所述预设网络进行加密;
其中,在所述通过所述第一脑电波信号生成密码方面,所述加密单元单元具体用于:
对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容;
将所述预设内容作为加密密码;
其中,在所述对所述第一脑电波信号进行第一解析,得到所述预设内容方面,所述加密单元具体用于:
对所述第一脑电波信号进行预处理,得到参考脑电波信号,所述预处理至少包括信号分离,所述信号分离用于从多个用户的脑电波信号中分离出指定用户的脑电波信号;
对所述参考脑电波信号进行模数转换,得到数字脑电波信号;
提取所述数字脑电波信号的特征值,得到至少一个特征值,每一特征值对应一个内容标识;
按照预设的内容标识与内容之间的对应关系,确定所述至少一个特征值对应的内容,得到至少一个内容;
将所述至少一个内容进行合成,得到所述预设内容。
8.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求4-6任一项所述的方法中的步骤的指令。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求4-6任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810204640.2A CN108601021B (zh) | 2018-03-13 | 2018-03-13 | 网络安全管理方法及相关产品 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810204640.2A CN108601021B (zh) | 2018-03-13 | 2018-03-13 | 网络安全管理方法及相关产品 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108601021A CN108601021A (zh) | 2018-09-28 |
CN108601021B true CN108601021B (zh) | 2021-06-04 |
Family
ID=63626215
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810204640.2A Expired - Fee Related CN108601021B (zh) | 2018-03-13 | 2018-03-13 | 网络安全管理方法及相关产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108601021B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101030852A (zh) * | 2007-01-30 | 2007-09-05 | 天津市阿波罗信息技术有限公司 | 含有人体信息的高度安全的加密解密方法 |
CN201063641Y (zh) * | 2007-01-30 | 2008-05-21 | 天津市阿波罗信息技术有限公司 | 含有人体信息的高度安全的加密解密装置 |
CN103810780A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-05-21 | 苏州大学 | 基于脑机交换技术的密码锁及其加密解密方法 |
CN106843480A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-13 | 深圳市魔眼科技有限公司 | 基于脑电波的访问方法及头戴式虚拟现实设备 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8942431B2 (en) * | 2012-06-24 | 2015-01-27 | Neurologix Security Group Inc | Biometrics based methods and systems for user authentication |
-
2018
- 2018-03-13 CN CN201810204640.2A patent/CN108601021B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101030852A (zh) * | 2007-01-30 | 2007-09-05 | 天津市阿波罗信息技术有限公司 | 含有人体信息的高度安全的加密解密方法 |
CN201063641Y (zh) * | 2007-01-30 | 2008-05-21 | 天津市阿波罗信息技术有限公司 | 含有人体信息的高度安全的加密解密装置 |
CN103810780A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-05-21 | 苏州大学 | 基于脑机交换技术的密码锁及其加密解密方法 |
CN106843480A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-13 | 深圳市魔眼科技有限公司 | 基于脑电波的访问方法及头戴式虚拟现实设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
脑电信号在身份识别技术中的应用研究;周黄玲;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20120815(第8期);第7-24页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108601021A (zh) | 2018-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108509033B (zh) | 信息处理方法及相关产品 | |
CN106963372B (zh) | 一种脑电-肌电信号融合装置及融合方法 | |
CN108491076B (zh) | 显示控制方法及相关产品 | |
CN108391164B (zh) | 视频解析方法及相关产品 | |
CN108334766B (zh) | 电子装置、解锁方法及相关产品 | |
CN108519811B (zh) | 截图方法及相关产品 | |
CN107656612B (zh) | 基于p300-ssvep的大指令集脑-机接口方法 | |
WO2016115835A1 (zh) | 人体特征数据的处理方法及装置 | |
CN108494952B (zh) | 语音通话处理方法及相关设备 | |
CN108392201B (zh) | 大脑训练方法及相关设备 | |
Ahmed et al. | Object classification from randomized EEG trials | |
CN110477914A (zh) | 基于Android的情绪激励与脑电信号情绪识别系统 | |
Monsy et al. | EEG‐based biometric identification using frequency‐weighted power feature | |
CN108494955B (zh) | 网络连接控制方法及相关产品 | |
CN108415564A (zh) | 电子装置、设备控制方法及相关产品 | |
CN108601021B (zh) | 网络安全管理方法及相关产品 | |
CN108260012B (zh) | 电子装置、视频播放控制方法及相关产品 | |
CN105187441B (zh) | 一种用户身份识别认证的方法及终端 | |
CN108399006B (zh) | 信号处理方法及相关产品 | |
CN113918912A (zh) | 一种基于脑纹识别的身份认证方法、系统、设备及介质 | |
CN108449757B (zh) | 网络连接控制方法及相关产品 | |
CN108144291A (zh) | 基于脑电波的游戏控制方法及相关产品 | |
WO2019161720A1 (zh) | 信息推送方法及相关产品 | |
CN110278323B (zh) | 网络隐藏管理方法及相关产品 | |
CN114201041B (zh) | 一种基于脑机接口的人机交互指挥方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18 Applicant after: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS Corp.,Ltd. Address before: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18 Applicant before: GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS Corp.,Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210604 |