CN111026446A

CN111026446A - 锁屏方法、锁屏系统、数据处理方法及设备

Info

Publication number: CN111026446A
Application number: CN201811173786.1A
Authority: CN
Inventors: 靳玉康; 马艳玲; 韦正球
Original assignee: Alibaba Group Holding Ltd
Current assignee: Alibaba Group Holding Ltd
Priority date: 2018-10-09
Filing date: 2018-10-09
Publication date: 2020-04-17

Abstract

本申请实施例提供一种锁屏方法、锁屏系统、数据处理方法及设备。其中，锁屏方法包括如下的步骤：获取第一设备的第一多维信息；获取第二设备的第二多维信息；基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。本申请各实施例提供的技术方案，结合两个设备的多维信息判断是否满足锁屏条件，并在满足锁屏条件时向两个设备中的一个设备发送锁屏指令以控制该设备锁屏；以在用户忘记手动锁屏时，实现对设备的自动锁屏。

Description

锁屏方法、锁屏系统、数据处理方法及设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种锁屏方法、锁屏系统、数据处理方法及设备。

背景技术

锁屏即锁定屏幕，以保护数据安全，还能防止误操作等。通常情况下，用户在不使用电脑或手机时会将电脑或手机的屏幕锁定以处于锁屏状态；用户需要使用时再对电脑或手机等进行解锁。

企业信息泄露问题日益严重，工作人员在工作和生活中的一些小习惯已经成为信息泄露的源头。在这些源头中，电脑锁屏问题尤其需要重视及解决。工作人员离开电脑后忘记锁屏，若电脑上当前正显示着重要信息，则很有可能发生信息泄漏。本申请旨在解决员工人离开电脑但未锁屏的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的锁屏方法、锁屏系统、数据处理方法及设备。

在本申请的一个实施例中，提供了一种锁屏方法。该方法包括：

获取第一设备的第一多维信息；

获取第二设备的第二多维信息；

基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；

所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。

在本申请的另一实施例中，提供了一种锁屏系统。该锁屏系统包括：

第一设备，用于将自身的第一多维信息发送至服务端；

第二设备，用于将自身的第二多维信息发送至服务端；

服务端，用于基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种锁屏方法。该方法包括：

获取自身的第一多维信息；

将所述第一多维信息发送至第二设备，以由所述第二设备基于分析模型对所述第一多维信息及所述第二设备的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；

接收到所述第二设备在所述分析结果为满足锁屏条件时发送的锁屏指令后，执行锁屏操作。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种锁屏系统。该锁屏系统，包括：

第一设备，用于获取自身的第一多维信息，将所述第一多维信息发送至第二设备；

第二设备，用于获取自身的第二多维信息，基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备发送锁屏指令；

所述第一设备，还用于在接收到所述锁屏指令后，执行锁屏操作。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种锁屏方法。该方法，包括：

获取自身的第一多维信息；

接收第二设备发送的第二多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种锁屏系统。该锁屏系统包括：

第一设备，用于获取自身的第一多维信息；接收第二设备发送的所述第二设备的第二多维信息；基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作；

第二设备，用于向所述第一设备发送所述第二多维信息。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种数据处理方法。该数据处理方法，包括：

第一设备，获取第一位置信息、第一网络接入信息及用户操作事件监听信息，其中，所述第一位置信息表示所述第一设备的位置，所述第一网络接入信息包括表征所述第一设备的网络接入状况的至少一个网络参数；

所述第一设备，获取参考位置信息及第二网络接入信息，其中，所述参考位置信息表示第二设备的位置，所述第二网络接入信息包括表征所述第二设备的网络接入状况的至少一个网络参数；

所述第一设备，根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种服务端设备。该服务端设备包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以用于：

获取第一设备的第一多维信息；

获取第二设备的第二多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，控制所述通信组件向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

获取自身的第一多维信息；

控制所述通信组件将所述第一多维信息发送至第二设备，以由所述第二设备基于分析模型对所述第一多维信息及所述第二设备的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；

通过所述通信组件接收到所述第二设备在所述分析结果为满足锁屏条件时发送的锁屏指令后，执行锁屏操作。

在本申请的又一实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

所述通信组件，与所述处理器耦合，用于接收第二设备发送的所述第二设备的第二多维信息；

获取自身的第一多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

在本申请的又一个实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备包括：处理器及存储器；其中，

所述存储器，用于存储程序；

获取第一位置信息、第一网络接入信息及用户操作事件监听信息，其中，所述第一位置信息表示第一设备的位置，所述第一网络接入信息包含表征所述第一设备的网络接入状况的至少一个网络参数；

获取参考位置信息及第二网络接入信息，其中，所述参考位置信息表示第二设备的位置，所述第二网络接入信息包括表征所述第二设备的网络接入状况的至少一个网络参数；

根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

本申请实施例提供的一技术方案，结合两个设备的多维信息判断是否满足锁屏条件，并在满足锁屏条件时向两个设备中的一个设备发送锁屏指令以控制该设备锁屏；以在用户忘记手动锁屏时，实现对设备的自动锁屏。

本申请实施例提供的另一技术方案，基于第一设备和第二设备的位置信息之间的关系、第一设备和第二设备的网络接入信息的关系以及用户操作事件监听信息，第一设备执行预设操作；实现了对第一设备的自动控制，第一设备执行预设操作更加便利，高效。

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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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1为本申请一实施例提供的锁屏系统的结构示意图；

图2为本申请一实施例提供的锁屏方法的流程示意图；

图3为本申请一实施例提供的锁屏方法的信令示意图；

图4为本申请另一实施例提供的锁屏系统的结构示意图；

图5为本申请另一实施例提供的锁屏方法的流程示意图；

图6为本申请另一实施例提供的锁屏方法的信令示意图；

图7为本申请又一实施例提供的锁屏方法的流程示意图；

图8为本申请又一实施例提供的锁屏方法的信令示意图；

图9为本申请一实施例提供的数据处理方法的流程示意图；

图10为本申请一实施例提供的锁屏装置的结构示意图；

图11为本申请另一实施例提供的锁屏装置的结构示意图；

图12为本申请又一实施例提供的锁屏装置的结构示意图；

图13为本申请一实施例提供的服务端设备的结构示意图；

图14为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图；

图15为本申请另一实施例提供的电子设备的结构示意图；

图16为本申请又一实施例提供的电子设备的结构示意图；

图17为本申请又一实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中有一种实现方式是：根据终端的位置状态，终端的运行状态自动触发锁屏，能简化用户在使用终端过程中的锁屏操作。例如，在不方便按锁屏键时，将终端颠倒就可以锁屏。现有技术中另一种实现方式是：监测预设时长内是否有用户操作，若超过预设时长未监听到用户操作事件，则触发锁屏。上述两种现有实现方式，均利用终端自身的信息，对终端进行锁屏；用于判定锁屏的信息单一，锁屏效果欠佳。

目前，移动终端在日常生活中的扮演了越来越重要的作用。日常，在企业工作的员工都会配有一个PC(Personal Computer，个人计算机)，员工还会携带至少一部手机。大多数情况下，员工会随身携带手机。若能利用手机等移动终端与PC的相关信息，来控制PC锁屏，更加合理，且锁屏效果更加。由此，本申请提供了如下各实施例。

在本申请的说明书、权利要求书及上述附图中描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行。操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

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，都属于本申请保护的范围。

在介绍本申请各实施例提供的锁屏方法之前，先对本申请各实施例提供的所述方法所基于的系统架构进行说明。

如图1所示，本申请一实施例提供的锁屏系统的结构示意图。如图1所示，本实施例提供的所述锁屏系统包括：第一设备102、第二设备103及服务端101。其中，

第一设备102，用于将自身的第一多维信息发送至服务端101；

第二设备103，用于将自身的第二多维信息发送至服务端101；

服务端101，用于基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备102和所述第二设备103中的一个设备发送锁屏指令。

本实施例提供的技术方案，结合两个设备的多维信息判断是否满足锁屏条件，并在满足锁屏条件时向两个设备中的一个设备发送锁屏指令以控制该设备锁屏；以在用户忘记手动锁屏时，实现对设备的自动锁屏。

所谓“多维信息”可简单理解为设备在一定的时刻或一定的时间内产生的包含多类型数据，再及时发送至服务端的信息。比如，设备为手机，用户拿着手机坐在工位上，然后拿着手机离开工位，此时设备的位置发生变化，即设备的位置信息可作为设备的多维信息中的一类数据；用户拿着手机离开工位时，设备由静止状态变为运动状态，此时设备处于运动状态的信息作为设备的多维信息中的另一类数据；用户拿着手机离开工位一段距离后切换接入网络，此时设备的网络接入信息作为设备的多维信息中的又一类数据。

由于本申请各实施例提供的技术方案是为了实现对设备的自动锁屏，控制设备锁屏依据的信息应该是两个设备最新产生或当前时段内产生的多维信息，这样才具有一定参考价值。

这里需要说明的是：上述实施例中第一设备102可以是：PC机、笔记本电脑等等。第二设备103可以是：手机、穿戴式电子设备(如智能手表等)。上述服务端101可以通过常规服务器、虚拟服务器或其他设备，本实施例对此不作具体限定。

其中，第一设备和第二设备可为预先建立了关联关系的设备对。服务端在获取到第一设备发送的第一多维信息以及第二设备发送的第二多维信息后，可在确定第一设备和第二设备为预先建立关联关系的设备对后，再基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析以得到是否满足锁屏条件的分析结果。这里需要说明的是：建立设备对的过程可参见现有技术中的相关内容，此处不再赘述。

在一种可实现的技术方案中，建立关联关系的设备对的第一设备的设备标识和第二设备的设备标识可关联存储在服务端；第一设备发送第一多维信息时，可将自身的设备标识携带在其中；第二设备发送第二多维信息时，可将自身的设备标识携带在其中；由此服务端可根据第一设备的设备标识和第二设备的设备标识，在本地通过查询来确定第一设备和第二设备是否为关联设备。

本实施例提供的所述锁屏系统中各组成单元，如服务端、第一设备、第二设备的具体工作流程及之间的信令交互将在以下各实施例中作进一步的说明。

图2示出了本申请一实施例提供的锁屏方法的流程示意图。本实施例提供的所述锁屏方法适用于服务端。如图2所示，本实施例提供的所述方法，包括：

201、获取第一设备的第一多维信息。

202、获取第二设备的第二多维信息。

203、基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果。

204、所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。

上述201中，所述第一多维信息可周期性或实时获取，本实施例对此不作具体限定。其中，所述第一多维信息可包括但不限于如下的至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

上述202中，所述第二多维信息可周期性或实时获取，同样的，本实施例对此不作具体限定。其中，所述第二多维信息可包括但不限于如下的至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

这里需要补充的是：上述网络接入信息可以是接入无线网络名称(如wifi名称)、网络设备信息等等；位置信息可以是GPS(Global Positioning System，全球定位系统)信息；运动状态监测信息可以姿态信息，该姿态信息可以是设置在设备内的角加速度传感器类的传感器测得。用户触摸触摸屏、滑动鼠标、敲击键盘的操作均会触发用户操作事件；或者，用户的语音指令等也可触发用户操作事件。

上述203中，分析模型可为经训练完成的机器学习模型。具体的，所述机器学习模型可选用支持向量机(support vector machine，简称SVM))或其他分类器(如朴素贝叶斯或者深度学习相关的算法)实现，本实施例对此不作具体限定。上述步骤203的具体实现过程将在下文中有详细说明。

上述204可具体采用如下步骤实现：

2041、根据所述第一设备和所述第二设备的设备信息，分别识别所述第一设备和所述第二设备的设备类型；

2042、向所述第一设备和所述第二设备中设备类型为设定类型的设备发送所述锁屏指令。

假设第一设备为PC，第二设备为手机。设定类型为PC类型，则本实施例中即向PC发送锁屏指令，以使PC执行锁屏操作。

本实施例中步骤203可利用机器学习模型来实现。即在一种可实现的技术方案中，上述步骤203中“基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果”，可具体包括如下步骤：

2031、将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果。

2032、所述计算结果大于或等于第一阈值时，得到满足所述锁屏条件的分析结果。

其中，所述第一阈值可以是一个预先设定的数值，该数值可以是经验值，本实施例对此不作具体限定。

上述2031中，在输入所述机器学习模型之前，可根据所述第一多维信息和第二多维信息确定一些预设特征。

在一种可实现的技术方案中，步骤2031可包括如下步骤：

S1、根据所述第一多维信息和所述第二多维信息，确定至少一个特征项。

其中，S1可具体包括如下至少一项：

根据所述第一多维信息包含的所述第一设备的网络接入信息以及所述第二多维信息包含的所述第二设备的网络接入信息，确定所述第一设备和所述第二设备是否在同一局域网下的特征项；

根据所述第一多维信息中包含的第一预设时长内的位置信息，确定所述第一设备在所述第一预设时长内位置是否变化的特征项；

根据所述第一多维信息中包含的运动状态监测信息，确定所述第一设备是否处于运动状态的特征项；

根据所述第二多维信息中包含的第二预设时长内的用户操作事件监听信息，确定所述第二设备在所述第二预设时长内是否监听到用户操作事件的特征项；

根据所述第一多维信息中包含的所述第一设备的位置信息及所述第二多维信息中包含的所述第二设备的位置信息，确定所述第一设备与所述第二设备间距离的特征项。

例如表1所示的特征项：

表1特征项表

其中，表1的特征项的定义如下：

上述第二阈值可具体为：1m、2m等，本实施例对此不作具体限定。

这里需要说明的是：上述表1中是以第一设备为手机，第二设备为PC机为例，列举的适于手机与PC设备对的特征项。针对其他设备类型的设备对，特征项的设定可能会与上述表1中的特征项不同。具体实施时，可根据具体设备的设备特点，设置各特征项。

S2、将所述至少一个特征项作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到所述判定结果。

进一步的，本实施例提供的所述方法还包括：

205、获取所述第一设备在历史时段内的第一离线信息。

206、获取所述第二设备在所述历史时段内的第二离线信息。

207、根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定训练集。

208、使用所述训练集对支持向量机进行数据训练，得到所述机器学习模型。

上述205和206中的第一离线信息和第二离线信息为同一历史时段内的信息。

其中，所述第一离线信息可包括但不限于如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。同样的，所述第二离线信息可包括但不限于如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

上述207、可具体采用如下步骤实现：

2071、根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定至少一个离线特征项。

2072、对所述至少一个离线特征项进行数据打标，得到标记值。

例如，对至少一个离线特征项构成的特征Feature进行数据打标，标记需要锁屏的特征flag为1，不需要锁屏的为0。最终定义训练数据为train_data＝{Feature,Flag}。其中，对特征Feature进行的打标可人为进行，也可系统自动完成。

2073、将所述至少一个离线特征项及所述标记值作为训练数据列入所述训练集。

上述实施例提供技术方案可简单分为三个部分，离线训练、多维信息预测和数据上报三个部分。离线训练的主要功能是根据收集的数据，进行模型训练，生成模型文件；多维信息预测的主要功能是根据第一设备和第二设备上报的多维信息，进行锁屏分析。如果分析结果为需要锁屏，则控制其中一个设备锁屏。下面以PC与手机两个设备为例进行说明。

一、离线训练阶段

主要功能是根据手机端和PC端历史上报的离线信息，进行标注和特征生成，然后训练生成模型。如下表1示出了基于手机端和PC端的离线信息确定出的几个特征项的实例。

表1特征项表

本定义表1的特征如下：

二、多维预测阶段

如图3所示，整个的预测锁屏阶段主要分为以下几个步骤：

Step1：建立用户级别的手机-PC对，并且分别安装数据采集模块以多维采集手机和PC的多维信息。

Step2：手机和PC分别采集到的多维信息，向服务端(分析模块)发送。

参见图3所示，本实施例提供的是分析模块设置服务端的实现方式。实际上，分析模块还可设置在手机或PC上。这里需要补充的是：分析模块设置在手机或PC上的实现方式将在下述实施例中分别展开说明。分析模块设置手机或PC上可简单理解为：手机或PC具有根据采集到的手机和PC的多维信息判定是否满足锁屏条件的功能。

在具体实施时，所述分析模块可以是集成在服务端、手机或PC上的一个具有嵌入式程序的硬件，也可以是安装在服务端、手机和PC中的一个应用软件，还可以是嵌入在服务端、手机和PC操作系统中的工具软件等，本申请实施例对此不作限定。

Step3：分析模块将接收到的手机和PC的多维信息组织成特征，并且使用机器学习模型进行计算得到计算结果；若计算结果大于或等于第一阈值，则得到满足锁屏条件的分析结果。

手机和PC的多维信息组成的特征作为机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到所述计算结果。

Step4：满足锁屏条件时，则服务端向PC发送锁屏指令。

Step5：PC接收到锁屏指令后完成锁屏。

这里需要补充的是：所述分析模块可采用支持向量机(support vector machine，简称SVM))或其他分类器(如朴素贝叶斯或者深度学习相关的算法)实现，本实施例对此不作具体限定。

现有技术介绍的方法是利用端上的信息，对端本身进行锁屏，或者利用用户的聊天交互信息对本身端进行锁屏。本实施例提供方案的最大不同是，移动端在日常生活中扮演了越来越重要的作用，利用用户移动端，例如，手机等设备与PC端本身的相关信息，预测PC锁屏，效果更佳。利用移动端与PC端定时采集的信息，预测PC端锁屏，将固定复杂的PC端特征简单化，并且利用手机端能够方便获取的位置特征，来预测人与PC端的位置关系，来预测PC端锁屏，更加合理。

本申请提供的技术方案还可基于图4所示的系统架构实现。如图4所示，所述锁屏系统包括：第一设备102和第二设备103。本实施例与上述图1所示实施例区别在于无需服务端的参与。具体的，

第一设备102，用于获取自身的第一多维信息，将所述第一多维信息发送至第二设备103；

第二设备，用于获取自身的第二多维信息，基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备102发送锁屏指令；

所述第一设备102，还用于在接收到所述锁屏指令后，执行锁屏操作。

其中，第一设备102可以是：PC机、笔记本电脑等等。第二设备103可以是：手机、穿戴式电子设备(如智能手表等)。

本实施例提供的所述锁屏系统中各组成单元，如第一设备、第二设备的具体工作流程及之间的信令交互将在以下各实施例中作进一步的说明。

图5示出了本申请另一实施例提供的锁屏方法的流程示意图。本实施例提供的所述方法的执行主体可以为第一设备。具体的，如图5所示，所述方法包括：

301、获取自身的第一多维信息。

302、将所述第一多维信息发送至第二设备，以由所述第二设备基于分析模型对所述第一多维信息及所述第二设备的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果。

303、接收到所述第二设备在所述分析结果为满足锁屏条件时发送的锁屏指令后，执行锁屏操作。

有关上述301～303可参见上述各实施例中的内容，此处不再赘述。同样的，所述第一多维信息包括如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。所述第二多维信息包括如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

进一步的，本实施例提供的所述方法还包括如下步骤：

建立与所述第二设备之间的关联关系，以与所述第二设备组成设备对。

其中，第一设备和第二设备之间建立关联关系的过程可采用现有技术实现，例如，手机与PC可以通过WAPI(无线局域网鉴别和保密基础结构)建立无线连接以组成设备对。

下面以第一设备为PC，第二设备为手机为例，对本申请实施例提供的所述方法进行说明。PC与手机为预先建立关联关系的设备对。

如图6所示，所述锁屏方法包括：

401、PC获取自身的第一多维信息，并将第一多维信息发送至手机。

402、手机基于分析模型对第一多维信息及所述手机的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果。

403、分析结果为满足锁屏条件时，手机向PC发送锁屏指令。

404、PC根据锁屏指令，执行锁屏操作。

继续参见图4所示的系统锁屏系统。如图4所示，所述锁屏系统包括：第一设备102和第二设备103。本实施例提供的方案中，第一设备和第二设备的功能与上述实施例中的不同。本实施例中第一设备中配置有分析模块，由自身确定是否执行锁屏操作。具体的，

第一设备102，用于获取自身的第一多维信息；接收第二设备103发送的所述第二设备的第二多维信息；基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作；

第二设备103，用于向所述第一设备102发送所述第二多维信息。

图7示出了本申请又一实施例提供的锁屏方法的流程示意图。如图7所示，本实施例提供的所述方法的执行主体为第一设备。具体的，所述锁屏方法包括：

501、获取自身的第一多维信息。

502、接收第二设备发送的第二多维信息。

503、基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果。

504、所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

上述502中，第二多维信息为第二设备实时产生的信息。

上述503中、所述分析模型为经训练完成的机器学习模型。相应的，基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果，可具体包括：

5031、将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果；

5032、所述计算结果大于或等于第一阈值时，得到满足所述锁屏条件的分析结果。

有关上述5031和5032的内容，可参见上述实施例中的相应内容，此处不再赘述。

进一步的，所述机器学习模型的训练过程可参见上述各实施例中的相应内容，此处不再赘述。

进一步的，上述步骤502、“接收第二设备发送的所述第二设备的第二多维信息”之后，还包括：

S1、获取所述第二设备的设备信息。

S2、根据所述设备信息，确定所述第二设备是否为与自身建立设备对的关联设备。

S3、确定出所述第二设备为与自身建立设备对的关联设备时，再触发基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析的步骤。

下面以PC与手机的为例，对上述图7所示的实施例进行进一步的说明。

如图8所示，锁屏方法包括：

801、PC获取自身的第一多维信息。

802、手机获取自身的第二多维信息，并将第二多维信息发送至PC。

803、PC基于分析模型对第一多维信息及所述手机的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果。

804、分析结果为满足锁屏条件时，PC执行锁屏操作。

图9示出了本申请一实施例提供的数据处理方法的流程示意图。如图9所示，所述数据处理方法包括如下步骤：

901、第一设备，获取第一位置信息、第一网络接入信息及用户操作事件监听信息，其中，所述第一位置信息表示所述第一设备的位置，所述第一网络接入信息包括表征所述第一设备的网络接入状况的至少一个网络参数。

902、所述第一设备，获取参考位置信息及第二网络接入信息，其中，所述参考位置信息表示第二设备的位置，所述第二网络接入信息包括表征所述第二设备的网络接入状况的至少一个网络参数。

903、所述第一设备，根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

上述901和902中的网络参数可以是接入无线网络名称(wifi名称)、网络设备信息等等。

上述902中，所述参考位置信息可以是第一设备从服务端侧获取到的，也可以是第二设备发送的。

上述903中，预设操作可以锁屏操作、播放操作、解屏操作等等，本实施例对此不作具体限定。例如，用户携带第二设备(如手机)离开第一设备(如PC机)所述在的第一位置，第一设备根据第一位置信息和第二设备的参考位置信息，确定用户已离开，此时第一设备执行锁屏操作。又例如，用户携带第二设备(如手机)靠近第一设备(如PC机)所在的第一位置，第一设备根据第一位置信息及第二设备的参考位置信息，确定用户回来，此时第一设备执行解锁操作。又例如，用户离开时第一设备(如PC机时)暂停了正在播放的视频。用户携带第二设备(如手机)靠近第一设备(如PC机)所在的第一位置，第一设备根据第一位置信息及第二设备的参考位置信息，确定用户回来；此时第一设备(如PC机)执行视频播放操作。

本实施例提供的技术方案，基于第一设备和第二设备的位置信息之间的关系、第一设备和第二设备的网络接入信息的关系以及用户操作事件监听信息，第一设备执行预设操作；实现了对第一设备的自动控制，第一设备执行预设操作更加便利，高效。

在一种可实现的技术方案中，上述步骤903“根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作”可具体包括如下步骤：

9031、根据所述第一位置信息及所述参考位置信息，确定所述第一设备与所述第二设备之间的距离；

9032、根据所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下；

9033、根据所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

在一种可实现的方案中，上述9033可包括如下步骤：

基于分析模型，对所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

其中，所述分析模型可为机器学习模型，机器学习模型可采用支持向量机(support vector machine，简称SVM))或其他分类器(如朴素贝叶斯或者深度学习相关的算法)实现。

以预设操作为锁屏操作为例，用户携带着第二设备离开自己办公室到楼道内，通过上述距离判断，办公室内第一设备与第二设备的距离小于预设距离，此时若不执行锁屏操作，还是会存在信息泄露的风险。由此，还可通过判断第一设备与第二设备是否在同一区域内来确定是否执行锁屏操作。例如，办公场所的每个独立办公室，划分为一个区域；每一个或多个办公隔间划分为一个区域；同一项目组所在办公区划分为一个区域；等等。相应的，上述步骤903“根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系，执行预设操作”可具体包括如下步骤：

9031’、根据所述第一位置信息及所述参考位置信息，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一区域内；

9032’、根据所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下；

9032’、根据所述第一设备与所述第二设备是否在同一区域内的确定结果、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

同样地，在一种可实现的技术方案中，上述9032’可包括如下步骤：

基于分析模型，对所述确定结果、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

上述9031’中，可根据所述第一位置信息，确定所述第一设备所在区域；根据参考位置信息，确定所述第二设备所在区域；然后，通过比较所述第一设备所在区域及所述第二设备所在区域，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一区域内。

进一步的，本实施例提供的所述方法还包括如下步骤：

904、所述第一设备，获取第二设备的运动状态监测信息。

其中，所述运动状态监测信息可由第二设备内的运动监测模块(如陀螺仪)监测得到。以第二设备为手机为列，用户带着手机走动时，监测第二设备处于运动状态；用户将手机放置在桌上或其他承载面上，监测第二设备处于静止状态。

相应的，上述903具体为如下步骤：

所述第一设备，根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系、所述用户操作事件监听信息以及所述运动状态监测信息，执行预设操作。

其中，所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系可以第一位置信息和参考位置信息之间的距离，或者是第一位置信息和参考位置信息是否在同一设定区域内；等等。第一网络接入信息及第二网络接入信息的关系可以是否在同一局域网内。

基于所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系、所述用户操作事件监听信息以及所述运动状态监测信息，确定出多个作为机器学习模型输入的特征项。将这些特征项输入机器学习模型；执行机器学习模型得到计算结果。然后，根据计算结果，执行预设操作。例如，计算结果大于或等于第一阈值，执行锁屏操作、暂停视频播放操作等。

需要说明的是：上述实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤101至步骤103的执行主体可以为设备A；又比如，步骤101和102的执行主体可以为设备A，步骤103的执行主体可以为设备B；等等。

图10示出了本申请一实施例提供的锁屏装置的结构示意图。如图10所示，所述锁屏装置包括：第一获取模块11、第二获取模块12、分析模块13及发送模块14。其中，第一获取模块11用于获取第一设备的第一多维信息；第二获取模块12用于获取第二设备的第二多维信息；分析模块13用于基于分析模块对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；发送模块14用于所述分析结果为满足锁屏条件时，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令。

进一步的，所述分析模型为经训练完成的机器学习模型；所述分析模块13还用于：将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果；所述计算结果大于或等于第一阈值时，得到满足所述锁屏条件的分析结果。

进一步的，所述分析模块13还用于：根据所述第一多维信息和所述第二多维信息，确定至少一个特征项；将所述至少一个特征项作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到所述计算结果。

进一步的，所述分析模块13还用于：

根据所述第一多维信息包含的所述第一设备的网络接入信息以及所述第二多维信息包含的所述第二设备的网络接入信息，确定所述第一设备和所述第二设备是否在同一局域网下的特征项；和/或

根据所述第一多维信息中包含的第一预设时长内的位置信息，确定所述第一设备在所述第一预设时长内位置是否变化的特征项；和/或

根据所述第一多维信息中包含的运动状态监测信息，确定所述第一设备是否处于运动状态的特征项；和/或

根据所述第二多维信息中包含的第二预设时长内的用户操作事件监听信息，确定所述第二设备在所述第二预设时长内是否监听到用户操作事件的特征项；和/或

进一步的，所述第一获取模块11还用于获取所述第一设备在历史时段内的第一离线信息；所述第二获取模块12还用于获取所述第二设备在所述历史时段内的第二离线信息。相应的，所述装置还包括：确定模块和训练模块；其中，确定模块用于根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定训练集；训练模块用于使用所述训练集对支持向量机进行数据训练，得到所述分析模型。

进一步的，所述确定模块还用于：根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定至少一个离线特征项；对所述至少一个离线特征项进行数据打标，得到标记值；将所述至少一个离线特征项及所述标记值作为训练数据列入所述训练集。

进一步的，所述分析模块13还用于根据所述第一设备和所述第二设备的设备信息，判断所述第一设备和所述第二设备是否为预先建立关联关系的设备对；相应的，所述分析模块13判断出所述第一设备和所述第二设备为预先建立关联关系的设备对时，再执行基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析的步骤。

进一步的，所述发送模块14还用于根据所述第一设备和所述第二设备的设备信息，分别识别所述第一设备和所述第二设备的设备类型；向所述第一设备和所述第二设备中设备类型为设定类型的设备发送所述锁屏指令。

这里需要说明的是：上述实施例提供的锁屏装置可实现上述各方法实施例中描述的技术方案，上述各模块或单元具体实现的原理可参见上述各方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。

图11示出了本申请另一实施例提供的锁屏装置的结构示意图。如图11所示，所述装置包括：获取模块21、发送模块22及执行模块23。其中，获取模块21用于获取自身的第一多维信息；发送模块22用于将所述第一多维信息发送至第二设备，以由所述第二设备基于分析模型对所述第一多维信息及所述第二设备的第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；执行模块23用于接收到所述第二设备在所述分析结果为满足锁屏条件时发送的锁屏指令后，执行锁屏操作。

其中，所述第一多维信息包括如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

进一步的，所述装置还包括：建立模块。该建立模块用于建立与所述第二设备之间的关联关系，以与所述第二设备组成设备对。

图12示出了本申请又一实施例提供的锁屏装置的结构示意图。如图12所示，所述装置包括：获取模块31、接收模块32、分析模块33及执行模块34。其中，所述获取模块31用于获取自身的第一多维信息；所述接收模块32用于接收第二设备发送的所述第二设备的第二多维信息；所述分析模块33用于基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述执行模块34用于在所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

进一步的，所述获取模块31还用于获取所述第二设备的设备信息；相应的，所述装置还包括确定模块；所述确定模块用于根据所述设备信息，确定所述第二设备是否为与自身建立设备对的关联设备；所述分析模块33还用于在所述确定模块确定出第二设备为与自身建立设备对的关联设备时，再执行基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析的操作。

进一步的，所述分析模型为经训练完成的机器学习模型。相应的，所述分析模块33还用于将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果；所述判定结果大于或等于第一阈值时，得到满足所述锁屏条件的分析结果。

图13示出了本申请一实施例提供的数据处理装置的结构示意图。如图13所示，所述数据出来装置包括：获取模块41及执行模块42。其中，获取模块41用于获取第一位置信息、第一网络接入信息及用户操作事件监听信息，其中，所述第一位置信息表示所述第一设备的位置，所述第一网络接入信息包括表征所述第一设备的网络接入状况的至少一个网络参数；获取参考位置信息及第二网络接入信息，其中，所述参考位置信息表示第二设备的位置，所述第二网络接入信息包括表征所述第二设备的网络接入状况的至少一个网络参数；执行模块42用于根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

本实施例提供的技术方案，基于第一设备和第二设备的位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，第一设备执行预设操作；实现了对第一设备的自动控制，第一设备执行预设操作更加便利，高效。

进一步的，所述执行模块42还用于：根据所述第一位置信息及所述参考位置信息，确定所述第一设备与所述第二设备之间的距离；根据所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下；根据所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

进一步的，所述执行模块42还用于：基于分析模型，对所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

图14示出了本申请一实施例提供的服务端设备的结构示意图。如图14所示，所述服务端设备包括：处理器52、存储器51及通信组件53，其中，

所述存储器51，用于存储程序；

所述处理器52，与所述存储器51耦合，用于执行所述存储器51中存储的所述程序，以用于：

获取第一设备的第一多维信息；

获取第二设备的第二多维信息；

上述存储器51可被配置为存储其它各种数据以支持在服务端设备上的操作。这些数据的示例包括用于在服务端设备上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器51可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

上述处理器52在执行存储器51中的程序时，除了上面的功能之外，还可实现其它功能，具体可参见前面各实施例的描述。

进一步，如图14所示，服务端设备还包括：显示器54、电源组件55、音频组件56等其它组件。图14中仅示意性给出部分组件，并不意味着服务端设备只包括图14所示组件。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述各实施例提供的锁屏方法步骤或功能。

图15示出了本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图15所示，所述电子设备包括处理器62、存储器61及通信组件63；其中，

所述存储器61，用于存储程序；

所述处理器62，与所述存储器61耦合，用于执行所述存储器61中存储的所述程序，以用于：

获取自身的第一多维信息；

上述存储器61可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器61可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

上述处理器62在执行存储器61中的程序时，除了上面的功能之外，还可实现其它功能，具体可参见前面各实施例的描述。

进一步，如图15所示，服务端设备还包括：显示器64、电源组件65、音频组件66等其它组件。图15中仅示意性给出部分组件，并不意味着服务端设备只包括图15所示组件。

图16示出了本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图17所示，所述电子设备包括处理器72、存储器71及通信组件73；其中，

所述存储器71，用于存储程序；

所述通信组件73，与所述处理器72耦合，用于接收第二设备发送的所述第二设备的第二多维信息；

所述处理器72，与所述存储器71耦合，用于执行所述存储器71中存储的所述程序，以用于：

获取自身的第一多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

上述存储器71可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。这些数据的示例包括用于在服务端设备上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器71可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

上述处理器72在执行存储器71中的程序时，除了上面的功能之外，还可实现其它功能，具体可参见前面各实施例的描述。

进一步，如图16所示，电子设备还包括：显示器74、电源组件75、音频组件76等其它组件。图16中仅示意性给出部分组件，并不意味着电子设备只包括图16所示组件。

图17示出了本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图17所示，所述电子设备包括处理器82及存储器81；其中，

所述存储器81，用于存储程序；

所述处理器82，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器81中存储的所述程序，以用于：

上述存储器81可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。这些数据的示例包括用于在服务端设备上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器81可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

上述处理器82在执行存储器81中的程序时，除了上面的功能之外，还可实现其它功能，具体可参见前面各实施例的描述。

进一步，如图17所示，电子设备还包括：通信组件83、显示器84、电源组件85、音频组件86等其它组件。图17中仅示意性给出部分组件，并不意味着电子设备只包括图17所示组件。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述各实施例提供的数据处理方法步骤或功能。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种锁屏方法，其特征在于，包括：

获取第一设备的第一多维信息；

获取第二设备的第二多维信息；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析模型为经训练完成的机器学习模型；以及

基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果，包括：

将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果；

所述计算结果大于或等于第一阈值时，得到满足所述锁屏条件的分析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一多维信息和所述第二多维信息作为机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到计算结果，包括：

根据所述第一多维信息和所述第二多维信息，确定至少一个特征项；

将所述至少一个特征项作为所述机器学习模型的输入，执行所述机器学习模型得到所述计算结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一多维信息和所述第二多维信息，确定至少一个特征项，包括如下至少一项：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述第一设备在历史时段内的第一离线信息；

获取所述第二设备在所述历史时段内的第二离线信息；

根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定训练集；

使用所述训练集对支持向量机进行数据训练，得到所述分析模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定训练集，包括：

根据所述第一离线信息和所述第二离线信息，确定至少一个离线特征项；

对所述至少一个离线特征项进行数据打标，得到标记值；

将所述至少一个离线特征项及所述标记值作为训练数据列入所述训练集。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述第一设备和所述第二设备的设备信息，判断所述第一设备和所述第二设备是否为预先建立关联关系的设备对；

所述第一设备和所述第二设备为预先建立关联关系的设备对时，再触发基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析的步骤。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，向所述第一设备和所述第二设备中的一个设备发送锁屏指令，包括：

根据所述第一设备和所述第二设备的设备信息，分别识别所述第一设备和所述第二设备的设备类型；

向所述第一设备和所述第二设备中设备类型为设定类型的设备发送所述锁屏指令。

9.一种锁屏系统，其特征在于，包括：

第一设备，用于将自身的第一多维信息发送至服务端；

第二设备，用于将自身的第二多维信息发送至服务端；

10.一种锁屏方法，其特征在于，包括：

获取自身的第一多维信息；

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一多维信息包括如下至少两种：网络接入信息、位置信息、运动状态监测信息及用户操作事件监听信息。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，还包括：

13.一种锁屏系统，其特征在于，包括：

14.一种锁屏方法，其特征在于，包括：

获取自身的第一多维信息；

接收第二设备发送的第二多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，接收第二设备发送的第二多维信息之后，还包括：

获取所述第二设备的设备信息；

根据所述设备信息，确定所述第二设备是否为与自身建立设备对的关联设备；

确定出所述第二设备为与自身建立设备对的关联设备时，再触发基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析的步骤。

16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述分析模型为经训练完成的机器学习模型；以及

17.一种锁屏系统，其特征在于，包括：

第一设备，用于获取自身的第一多维信息；接收第二设备发送的第二多维信息；基于分析模型对所述第一多维信息和所述第二多维信息进行分析，得到是否满足锁屏条件的分析结果；所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作；

第二设备，用于向所述第一设备发送所述第二多维信息。

18.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，根据所述第一位置信息和所述参考位置信息之间的关系、所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息的关系以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作，包括：

根据所述第一位置信息及所述参考位置信息，确定所述第一设备与所述第二设备之间的距离；

根据所述第一网络接入信息及所述第二网络接入信息，确定所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下；

根据所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，根据所述距离、所述第一设备与所述第二设备是否在同一局域网下以及所述用户操作事件监听信息，执行预设操作，包括：

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

21.一种服务端设备，其特征在于，包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

获取第一设备的第一多维信息；

获取第二设备的第二多维信息；

22.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

获取自身的第一多维信息；

23.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及通信组件；其中，

所述存储器，用于存储程序；

获取自身的第一多维信息；

所述分析结果为满足锁屏条件时，执行锁屏操作。

24.一种电子设备，其特征在于，包括处理器及存储器；其中，

所述存储器，用于存储程序；