CN110298328B - 测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质。该测试数据形成方法包括：解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合；对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据；生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据；以及将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据。

Description

测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质。

背景技术

随着面部识别、声纹识别、指纹识别等生物识别技术与大众生活变得日益密切，生物识别技术已应用于身份认证、支付授权、人力管理等多种场景。因此，现有技术开发了各种算法处理生物识别信息，将生物识别信息数字化为特征数据，形成唯一的身份标识，保证了应用场景下身份识别的准确性。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题。在生物识别场景下的测试过程中存在如下问题。一方面，生物特征数据由软件获取并进行数据存储，存储的是真实有效数据，且可被复用，存在生物特征数据泄露及被盗用的风险。另一方面，与生物特征数据匹配的身份信息在数据库中可能共同存储，并一一对应，如姓名、身份证号等，导致在使用过程中易于同步获取生物特征数据和身份信息，存在个人信息泄露风险。随着生物识别技术被越来越广泛地应用，大众保护个人隐私意识也愈发强烈，这导致无法获取大量真实有效的测试数据以供软件验收测试使用。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种用于获取大量真实有效的测试数据供软件验收测试使用，且不会造成身份信息和生物特征数据泄露的测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质。

本公开的一个方面提供了一种测试数据形成方法，包括：解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合；对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据；生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据；以及将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据。

本公开提供的测试数据形成方法，将生物特征数据与身份信息数据拆分和隔离，并对生物特征数据进行加密封装处理。然后将生成的虚拟身份信息数据与加密封装后的生物特征数据进行随机配对拼装，形成具有真实生物特征数据的测试数据，这样便于得到大量测试数据以供测试使用。由于生物特征数据的真实身份信息数据不可追溯，使得个体隐私信息得到有效保护。此外，加密封装后的生物特征数据也有效保证了用户的生物特征数据的安全性。

根据本公开的实施例，所述对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据包括：采用指定编码解码方式对所述生物特征数据进行解码，以获得表征生物特征的特征数字串；采用指定加密方式对所述特征数字串进行加密，以获得加密特征数字串；以及采用所述指定编码解码方式对所述加密特征数字串进行编码，获得表征所述生物特征的加密特征字符串。这样可以使得测试数据中的生物特征数为真实的生物特征数据，便于提升使用该测试数据进行测试得到的测试结果的准确性。

根据本公开的实施例，所述方法还可以包括：在获得测试数据集合之后，从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合。可以根据应用场景抽取不同的测试数据字集合，能满足各种应用场景对测试数据的需求。

根据本公开的实施例，所述从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合包括以下至少一种：基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从预设规则中确定抽取规则，并且基于所述抽取规则从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合；以及预先从所述测试数据集合中抽取多个测试数据子集合，所述多个测试数据子集合符合不同预设规则，并且基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从所述多个测试数据子集合中选取至少一个。这样便于针对不同的用户、时间和需求选取适配的测试数据子集合，提升测试数据与测试场景的契合度。

根据本公开的实施例，所述方法还可以包括如下操作：在解析所述用户信息数据集合的过程中，获得身份信息数据集合；在生成虚拟身份信息数据集合之后，将所述虚拟身份信息数据集合与所述身份信息数据集合进行混合，获得扩充身份信息数据集合；以及所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对包括：将所述扩充身份信息数据集合的数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。这样有助于提升测试数据与真实场景中使用的数据的相似度，提升测试结果的准确度。

根据本公开的实施例，所述虚拟身份信息数据集合还包括虚拟身份标识数据，其中，所述虚拟身份信息和所述虚拟身份标识之间具有一对一映射关系；以及所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对包括：将所述虚拟身份标识和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。利用虚拟身份标识进行配对有助于提升随机配对的便利性。

根据本公开的实施例，所述用户信息数据集合包括以下至少一种：身份认证过程中采集的用户信息数据；数据库中存储的用户信息数据；以及测试数据收集过程中采集的用户信息数据。这样便于大量获取具有真实生物特征数据的用户信息数据。

本公开的另一个方面提供了一种测试数据形成装置，包括第一解析模块、数据加密模块、虚拟信息生成模块和数据配对模块。其中，所述第一解析模块用于解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合；所述数据加密模块用于对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据；所述虚拟信息生成模块用于生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据；以及所述数据配对模块用于将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据。其中，各模块可以执行相应的方法的操作，在此不再一一赘述。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储装置，其中，所述存储装置用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质的应用场景；

图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用测试数据形成方法、测试数据形成装置的示例性系统架构；

图3示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的解析用户信息数据集合的示意图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的生成虚拟身份信息数据的示意图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的对生物特征数据进行加密的示意图；

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的测试数据形成方法的流程图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的抽取测试数据子集合的示意图；

图9示意性示出了根据本公开实施例的动态配对的示意图；

图10示意性示出了根据本公开实施例的指纹测试数据形成方法流程图；

图11示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成装置的框图；以及

图12示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。

本公开的实施例提供了一种测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质。该测试数据形成方法包括解析加密过程和随机配对过程。在解析加密过程中，解析用户信息数据集合得到多个生物特征数据，并分别对多个生物特征数据进行加密得到加密后的生物特征数。在完成解析加密过程之后，进入随机配对过程，将生成的虚拟身份信息和加密后的生物特征数据进行随机配对，形成测试数据。

图1示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成方法、测试数据形成装置、电子设备和介质的应用场景。

如图1所示，例如用户李明使用手机的指纹识别功能(当然还可以采用面部识别、声纹识别、瞳孔识别等功能)来验证身份时，可以得到李明的指纹特征a。李明的身份信息，如职位为工程师，性别男，年龄28岁等个人信息通常都存储在手机中，如果采集这些真实的用户信息作为测试数据，存在用户隐私信息或生物特征数据泄露的风险。但是，为了保证测试数据与应用在真实场景中使用的数据的契合度，优选使用真实的生物特征数据来保证测试数据的准确性。

根据本公开实施例，可以收集用户信息(如图1所示，还收集了张娟、赵萍等用户的用户信息，包括身份信息和生物特征数据)，并解析这些用户信息，得到多个生物特征数据。然后对生物特征数据进行加密处理，得到加密后的生物特征数据，可以避免用户的生物特征数据泄露。接着，将虚拟的用户身份信息(如图1中樊哙的身份信息)和/或解析得到的真实的身份信息与加密后的生物特征数据进行随机配对，形成测试数据。这样既可以保证测试数据与真实场景中使用的用户信息数据的契合度，还可以避免泄露用户的生物特征数据和隐私信息。

图2示意性示出了根据本公开实施例的可以应用测试数据形成方法、测试数据形成装置的示例性系统架构。需要注意的是，图2所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图2所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送信息等。终端设备101、102、103可以具有基于生物特征数据进行身份认证的功能，如具有指纹采集、声音采集和图像采集中至少一种，以获取用户的生物特征数据。此外，终端设备101、102、103上还可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等需要进行身份验证功能的应用(仅为示例)。

终端设备101、102、103包括但不限于指纹打卡器、面部识别器、智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机等等。

服务器105可以解析用户信息数据集合以得到生物特征数据，此外，还可以基于预设规则生成虚拟身份信息数据。服务器105可以为数据库服务器、后台管理服务器、服务器集群等。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的测试数据、测试数据子集合等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的测试数据形成方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的测试数据形成装置一般可以设置于服务器105中。

应该理解，终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图3示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成方法的流程图。

如图3所示，该方法可以包括操作S301～操作S307。

在操作S301，解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合。

在本身实施例中，用户信息数据集合中包括至少一个用户信息数据，每个用户信息数据中至少包括用户的生物特征数据。例如，用户的指纹特征数据、用户的指纹图片、用户的面部特征、用户的面部图像等。生物特征数据是将人脸轮廓、指纹纹路、声纹波长等人体生理特征信息通过系统算法处理转化为数字化信息的字符串。例如，所述用户信息数据集合包括以下至少一种：身份认证过程中采集的用户信息数据、数据库中存储的用户信息数据、测试数据收集过程中采集的用户信息数据。

具体地，可以基于预设规则等对用户信息数据集合进行解析，得到生物特征数据集合。例如，可以基于预设格式或标识符等从用户信息数据中获取生物特征数据。又例如，对用户信息数据库进行拆分和隔离以形成生物特征数据库和身份特征数据集合两部分。又例如，对用户提供的图像等进行特征提取得到的生物特征数据集合。用户信息数据中的生物特征数据可以是通过生物信息采集设备获取的真实生物特征数据。

图4示意性示出了根据本公开实施例的解析用户信息数据集合的示意图。

如图4所示，将采集的用户信息1001添加到用户信息数据集合1000中，然后对用户信息数据集合1000进行拆分和隔离，可以得到生物特征数据集合101和身份数据集合102。身份数据包括身份信息数据。生物特征数据集合101包括多个生物特征数据1011。此外，为了便于对身份信息数据和生物特征数据进行随机配对和拼接，可以给每个身份信息数据分别设置身份信息标识，该身份信息标识是全局唯一标识的以便于区分各用户或虚拟用户。因此，身份数据集合102可以包括身份信息数据集合1021和身份信息标识集合1022，身份信息数据集合1021可以包括多个身份信息数据，身份信息标识集合1022可以包括多个身份信息标识数据，且身份信息数据集合1021与身份信息标识集合1022之间存在一对一的映射关系。具体地，可以使用身份证号、驾驶证号等作为身份信息标识。此外，为了便于区分真实身份信息数据和虚拟身份信息数据，可以给虚拟身份信息数据的身份信息标识设置预设格式，例如，身份信息标识为900开头的18位数字等。

在操作S303，对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据。

在本实施例中，在获取生物特征数据之后，使用编码\解码和加密\解密功能对数据进行加密封装，避免用户的生物特征数被非法使用。编码\解码可以采用诸如BASE64算法、浮雕(HTML)算法、URL算法等。加密\解密可以采用诸如DES算法、AES算法、RC4算法等。需要说明的是，也可以使用其他编码\解码和加密\解密算法，在此不做限定。

在操作S305，生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据。

在本实施例中，虚拟身份信息数据指虚拟人的各种自然或社会属性特征信息，例如身高、性别、年龄、职业、岗位权限、受教育程度、经济收入等信息。可以基于预设规则生成虚拟身份信息。例如，虚拟身份信息具有统一的格式，包括：年龄、性别、身高、体重、职业、岗位、权限、金额等各类信息。具体地，年龄可以为0～100之间的随机整数，其中，年龄分布可以具有指定的分布概率，如橄榄形分布概率。性别可以为男或女。身高可以为50厘米(cm)～220cm之间的随机数，同样可以具有指定的分布概率。体重可以为2公斤(kg)～200kg之间的随机数，同样可以具有指定的分布概率，例如正态分布。职业、岗位和权限等可以分别为从现有职业目录、岗位目录和权限目录等中随机抓取的。金额可以为随机数字。例如可以使用录入存储功能生成各种身份信息数据集合信息，支持一次录入多条身份信息的批量增加和一次录入一条身份信息的单条增加。

图5示意性示出了根据本公开实施例的生成虚拟身份信息数据的示意图。

如图5所示，可以批量按照预设规则生成符合以下格式的字符串：姓名、岗位、年龄、性别、身高、体重、职业、权限、金额等各类信息，得到具有多个虚拟身份信息数据2011，以满足不同的使用场景。根据使用需求，再利用录入存储功能创建虚拟身份标识数据2012，如虚拟身份证号、虚拟护照号码等信息。例如，将虚拟信息“张三、工程师、22岁”整理形成虚拟身份信息数据2011，将虚拟信息“身份证110108*、护照号G461*等”整理集合形成虚拟身份标识数据2012，将一条虚拟身份信息数据2011和一条虚拟身份标识数据2012对应整合为一条虚拟信息数据，基于多个虚拟信息数据形成虚拟身份信息数据集合201。需要说明的是，也可以分别形成虚拟身份信息数据集合和虚拟身份标识集合，构建这两个集合之间的一对一映射关系。

在操作S307，将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据。

在本实施例中，可以将一条虚拟身份信息数据与一个加密后的生物特征数据进行随机配对并进行拼接，即可得到测试数据。其中，可以基于测试数据的预设格式对虚拟身份信息数据和加密后的生物特征数据进行拼接。例如，张三、工程师、22岁、男、176厘米、70kg、身份证110108*、护照号G461*、生物特征数据a(生物特征数据标识或生物特征数据)等。

参考图5所示，在另一个实施例中，为了便于对虚拟身份信息数据2011和生物特征数据1011进行随机配对，所述虚拟身份信息数据集合201还包括虚拟身份标识数据2012，其中，所述虚拟身份信息数据2011和所述虚拟身份标识数据2012之间具有一对一映射关系。

相应地，所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对可以包括：将所述虚拟身份标识数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。

根据本公开提供的测试数据形成方法，将生物特征数据与身份信息数据拆分和隔离，并对生物特征数据进行加密封装处理。然后将生成的虚拟身份信息数据与加密封装后的生物特征数据进行随机配对拼装，形成具有真实生物特征数据的测试数据，这样便于得到大量测试数据以供测试使用。由于生物特征数据的真实身份信息数据不可追溯，使得个体隐私信息得到有效保护。此外，加密封装后的生物特征数据也有效保证了用户的生物特征数据的安全性。

在一个实施例中，所述对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据可以包括如下操作。

首先，采用指定编码解码方式对所述生物特征数据进行解码，以获得表征生物特征的特征数字串。

然后，采用指定加密方式对所述特征数字串进行加密，以获得加密特征数字串。

接着，采用所述指定编码解码方式对所述加密特征数字串进行编码，获得表征所述生物特征的加密特征字符串。

图6示意性示出了根据本公开实施例的对生物特征数据进行加密的示意图。

如图6所示，在获取生物特征数据集合101之后，使用编码\解码和加密\解密功能对数据进行加密封装，得到加密后的生物特征数据集合601。生物特征数据的字符串加密过程可以如下：通过先解码，再加密，然后编码的方式对数据进行加密封装。例如，加密前先使用BASE64算法解码，然后使用DES算法加密，加密后再使用BASE64算法编码，将编码后的数据存储在加密后生物特征数据集合601中。这样可以有效保证特征数据在传输和存储过程中的私密性。需要说明的是，编码\解码还可采用如HTML、URL等算法，加密\解密还可采用如AES、RC4等算法，但要保证在数据处理时采用相同算法进行编码和解码。通过以上方法可以将解析出的生物特征数据，通过加密等算法生成加密后的生物特征数据。

在另一个实施例中，所述方法还可以包括如下操作。

首先，在解析所述用户信息数据集合的过程中，获得身份信息数据集合。解析所述用户信息数据集合，得到身份信息数据集合的过程可以参考获得生物特征数据集合的过程。例如，基于预设规则等从用户信息数据集合中解析出身份信息数据集合，如基于预设规则对用户信息数据进行拆分、隔离等。

例如，参考图4所示，将用户信息数据拆分成身份信息数据和身份标识数据，作为不同的数据列单独保存，并进行一一对应，身份标识数据也可以是系统分配的标识符，用来准确定位唯一身份信息数据，形成身份信息数据集合102。身份信息数据集合102包含多个身份信息数据和对应的身份标识数据。

然后，在生成虚拟身份信息数据集合之后，将所述虚拟身份信息数据集合与所述身份信息数据集合进行混合，获得扩充身份信息数据集合。混合的方法可以为将一个数据集合中的数据拷贝到另一个数据集合中，也可以是建立两个数据集合之间一对一的映射关系，在此不做限定。

所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对可以包括：将所述扩充身份信息数据集合的数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。测试数据可以如表1所示。

表1

数据名称	数据存储信息
		生物特征数据	五官轮廓、指纹纹路、声波波长等
身份信息数据	身高、性别、岗位、受教育程度等
		身份标识数据	身份证号码、护照号码、驾照号码等

需要说明的是，可以对扩充身份信息数据集合中的真实身份信息数据进行标注，以便于在用户希望用真实的用户身份信息数据进行测试以保证某些重要测试的准确度时。例如，可以基于标注信息提取出这些真实身份信息数据对应的测试数据。其中，真实身份信息随机配对的生物特征数据极大几率不是用户本人的生物特征数据，有效降低用户的身份信息数据和生物特征数据成对泄露的风险。

图7示意性示出了根据本公开另一实施例的测试数据形成方法的流程图。

如图7所示，所述方法还操作S307之后，还可以执行操作S701。

在操作S701，在获得测试数据集合之后，从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合。

例如，基于性别、年龄段、职业等抽取各种测试数据子集合。又例如，基于编码后得到的字符串中包含或排除特定字符来抽取测试数据子集合。又例如，基于解码后得到的数字串中符合一定规律来抽取测试数据子集合。又例如，基于真实的身份信息数据或虚拟身份信息数据来抽取测试数据子集合。又例如，基于身份标识数据中数字代表的地理位置来抽取测试数据子集合等。通过抽取测试子集合的方式可以满足用户对测试数据的多种需求。

在一个具体实施例中，所述从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合可以包括以下至少一种。

基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从预设规则中确定抽取规则，并且基于所述抽取规则从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合。或者，预先从所述测试数据集合中抽取多个测试数据子集合，所述多个测试数据子集合符合不同预设规则，并且基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从所述多个测试数据子集合中选取至少一个。其中，用户的属性信息可以为用户的姓名、性别、职业、年龄等属性信息。当前测试需求可以为需要测试的功能等，如需要指纹验证、声纹验证等。

在本实施例中，为进一步加强用户隐私保护，且根据测试需要提供更为准确有效的测试数据，可以给测试人员按照不同规则划定使用范围。在固定时间窗口期内，测试人员仅能使用有限范围内的生物特征数据，该规则范围可以不定期变换，防范测试人员或其他能接触到测试数据的人员定位生物特征数据，并进一步提高测试的准确性。根据需要可以设定不同的抽取规则，比如可以是表征生物特征数据的字符串为某一固定格式的数据子集合，例如字母+数字组合、全字母组合等，也可以是字符串包含特定规则的生物特征数据形成子集合，例如尾号为偶数、字母、字符等形成不同子集合，诸如此类不同规则。基于具体的规则抽取成不同的数据子集合。

图8示意性示出了根据本公开实施例的抽取测试数据子集合的示意图。

如图8所示，从加密后的生物特征数据集合601中按照不同规则抽取多个生物特征数据子集合6011、6012、6013、6014等，其中生物特征数据子集合1 6011是字符串中不包含字符++的数据子集合，生物特征数据子集合2 6012是字符串中包含字符#的数据子集合，生物特征数据子集合3 6013是字符串中只含有字母的数据子集合等。并结合时间窗口和测试需要，定期更换抽取规则或者子集合数据。

需要说明的是，抽取过程也可以发生在生物特征信息数据加密之前，在此不做限定。

图9示意性示出了根据本公开实施例的动态配对的示意图。

如图9所示，在获得了生物特征数据集合601、扩展身份信息数据集合901后，将生物特征数据集合601与扩展身份信息数据集合901利用随机方法配对拼装，形成测试数据集合900。生物特征数据集合601的生物特征数据的数量与扩展身份信息数据集合901的身份信息数据的数量可以不同，不影响配对拼装过程，但在随机配对过程中需保证一个身份信息数据只可对应一个生物特征数据，不可重复使用，对于未配对的多余数据则存储在数据集合中以备后续使用。如图9所示，在一个场景中，可以从生物特征数据集合601中选取适用的生物特征数据子集合2 6012，然后扩展身份信息数据集合901中选取与生物特征数据子集合2 6012具有的生物特征数据相同数量的身份信息数据，基于身份信息数据的身份标识数据通过动态配对功能形成一个测试数据集合900。为进一步保护生物特征数据的私密性，可以定期更新生物特征数据子集合，重复上述动态配置过程。

以下以指纹测试数据形成过程为例对本公开的技术方案作进一步说明。图10示意性示出了根据本公开实施例的指纹测试数据形成方法流程图。

如图10所示，为验证银行内部管理工作中指纹认证功能是否正常为例，形成指纹测试数据工作流程如下。

首先，采集用户信息数据，如通过指纹仪采集到用户指纹特征后，形成真实有效的指纹特征数据库。经过拆分和隔离操作，将用户信息拆分成指纹特征数据库和身份信息数据库，两个数据库之间进行隔离操作。其中，用户信息数据由指纹生物特征数据、姓名、岗位、手指头和员工编码等数据组成。

然后，将拆分出的指纹特征数据先经过BASE64解码，然后再使用DES加密，接着做BASE64编码，存储在指纹特征数据库中。经过设定规则进行抽取分组，使得指纹特征数据库内部包含指纹特征子数据库1(如指纹特征字符串中无特殊字符)、指纹特征数据子数据库2(如指纹特征字符串无大写字母)等多个指纹特征子数据库。

接着，通过随机录入方法生成虚拟身份信息数据库，包括虚拟姓名、虚拟岗位、手指、虚拟员工编码等虚拟数据，身份信息数据库作为样本库之一也随机录入。如身份信息数据包括两条数据a：张三、业务主管、左手大拇指，员工编码88888888；b：李四、客服经理、左手中指，员工编码77777777，将两条数据的多个组成部分打乱，随机录入到扩展身份信息数据库中对应数据列，以进行存储。打乱随机录入后可形成多条数据结果。例如，c：张三、客服经理、左手中指，员工编码88888888；d：李四、客服经理、左手大拇指，员工编码77777777，等等。此外，还可以根据用户需求自助创建虚拟数据，例如，e：王五、网点柜员、右手中指，员工编码11111111等。

然后，将扩展身份信息数据库和生物特征数据库做随机动态配对，并保证指纹特征数据与身份信息数据一一对应，一条身份信息数据不能对应多个指纹特征数据，一个指纹特征数据也不能对应多条身份信息数据，形成有效的指纹测试数据。对于未随机配对的指纹特征数据或身份信息数据，则作为冗余数据存储在原数据库中，以备后续再次随机配对时使用，不纳入到当前指纹测试数据库中。

通过以上方式可以有效扩大测试数据有效性范围并降低数据泄露风险。

本公开提供的测试数据形成方法，将用户信息数据集合拆分和隔离，得到生物特征数据集合和身份信息数据集合两部分，对生物特征数据进行加密封装，按照一定规则抽取生物特征数据子集合，在生成虚拟身份数据集合后，最后生物特征数据子集合和虚拟身份数据集合通过随机方法配对成虚测试数据集合。由于生物特征数据来源于真实的自然人，生物特征数据真实有效，测试场景与实际应用场景使用数据高度一致，能充分满足测试有效性需求。在保证了生物特征数据的真实性的前提下，同时有效保护用户的隐私数据，降低信息泄露风险。此外，测试人员可以随意创造虚拟身份特征数据，可以创造出现实生活中各类广为存在的身份信息数据，也可以虚拟发生概率较低的特殊数据，来满足各种需求场景的测试。这种测试数据生成方法可以应用于如经济普查数据统计、消费者需求偏好分析、客户画像大数据分析等多种领域，为科技创新和信息保护之间的矛盾提供一种行之有效的解决方案。

图11示意性示出了根据本公开实施例的测试数据形成装置的框图。

如图11所示，本公开的另一个方面提供了一种测试数据形成装置1100，该装置1100可以包括第一解析模块1110、数据加密模块1120、虚拟信息生成模块1130和数据配对模块1140。

其中，所述第一解析模块1110用于解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合。

所述数据加密模块1120用于对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据.

所述虚拟信息生成模块1130用于生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据。

所述数据配对模块1140用于将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据。

需要说明的是，装置部分实施例中各模块/单元/子单元等的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果分别与方法部分实施例中各对应的步骤的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果相同或类似。例如，所述数据加密模块1120可以执行如下操作：首先，采用指定编码解码方式对所述生物特征数据进行解码，以获得表征生物特征的特征数字串，然后，采用指定加密方式对所述特征数字串进行加密，以获得加密特征数字串，接着，采用所述指定编码解码方式对所述加密特征数字串进行编码，获得表征所述生物特征的加密特征字符串。其它模块可执行的操作参考说明书的方法相关部分，在此不再一一赘述。

根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，第一解析模块1110、数据加密模块1120、虚拟信息生成模块1130、数据配对模块1140和子集抽取模块1150中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，第一解析模块1110、数据加密模块1120、虚拟信息生成模块1130、数据配对模块1140和子集抽取模块1150中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第一解析模块1110、数据加密模块1120、虚拟信息生成模块1130、数据配对模块1140和子集抽取模块1150中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图12示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。图12示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图12所示，根据本公开实施例的电子设备1200包括处理器1201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1202中的程序或者从存储部分1208加载到随机访问存储器(RAM)1203中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1201例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1201还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1201可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 1203中，存储有电子设备1200操作所需的各种程序和数据。处理器1201、ROM 1202以及RAM 1203通过总线1204彼此相连。处理器1201通过执行ROM 1202和/或RAM1203中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 1202和RAM 1203以外的一个或多个存储器中。处理器1201也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备1200还可以包括输入/输出(I/O)接口1205，输入/输出(I/O)接口1205也连接至总线1204。电子设备1200还可以包括连接至I/O接口1205的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1207；包括硬盘等的存储部分1208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1209。通信部分1209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1210也根据需要连接至I/O接口1205。可拆卸介质1211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1208。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1211被安装。在该计算机程序被处理器1201执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1202和/或RAM 1203和/或ROM 1202和RAM 1203以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (9)

1.一种由电子设备执行的测试数据形成方法，包括：

解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合；

对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据；

生成虚拟身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据；

将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据；以及

在解析所述用户信息数据集合的过程中，获得身份信息数据集合；

在生成虚拟身份信息数据集合之后，将所述虚拟身份信息数据集合与所述身份信息数据集合进行混合，获得扩充身份信息数据集合；

所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对包括：将所述扩充身份信息数据集合的数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据包括：

采用指定编码解码方式对所述生物特征数据进行解码，以获得表征生物特征的特征数字串；

采用指定加密方式对所述特征数字串进行加密，以获得加密特征数字串；以及

采用所述指定编码解码方式对所述加密特征数字串进行编码，获得表征所述生物特征的加密特征字符串。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在获得测试数据集合之后，从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合包括以下至少一种：

基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从预设规则中确定抽取规则，并且基于所述抽取规则从所述测试数据集合中抽取符合预设规则的测试数据子集合；以及

预先从所述测试数据集合中抽取多个测试数据子集合，所述多个测试数据子集合符合不同预设规则，并且基于当前用户的属性信息、当前时间信息、当前测试需求中至少一种从所述多个测试数据子集合中选取至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述虚拟身份信息数据集合还包括虚拟身份标识数据，其中，所述虚拟身份信息数据和所述虚拟身份标识数据之间具有一对一映射关系；以及

所述将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对包括：将所述虚拟身份标识数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户信息数据集合包括以下至少一种：

身份认证过程中采集的用户信息数据；

数据库中存储的用户信息数据；以及

测试数据收集过程中采集的用户信息数据。

7.一种测试数据形成装置，包括：

第一解析模块，用于解析用户信息数据集合，获得包括至少一个生物特征数据的生物特征数据集合，并且在解析所述用户信息数据集合的过程中，获得身份信息数据集合；

数据加密模块，用于对所述至少一个生物特征数据进行加密，获得加密后的生物特征数据；

虚拟信息生成模块，用于生成虚拟身份信息数据集合，并且在生成虚拟身份信息数据集合之后，将所述虚拟身份信息数据集合与所述身份信息数据集合进行混合，获得扩充身份信息数据集合，所述虚拟身份信息数据集合包括至少一个用户的虚拟身份信息数据；以及

数据配对模块，用于将所述至少一个虚拟身份信息数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对，以形成测试数据；所述数据配对模块具体用于将所述扩充身份信息数据集合的数据和所述加密后的生物特征数据进行随机配对。

8.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现根据权利要求1～6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时实现根据权利要求1～6中任一项所述的方法。

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