CN111563047B - 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备 - Google Patents

一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111563047B
CN111563047B CN202010670689.4A CN202010670689A CN111563047B CN 111563047 B CN111563047 B CN 111563047B CN 202010670689 A CN202010670689 A CN 202010670689A CN 111563047 B CN111563047 B CN 111563047B
Authority
CN
China
Prior art keywords
biological
component
biometric
biological feature
feature
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.)
Active
Application number
CN202010670689.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111563047A (zh
Inventor
郑建旭
昌文婷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd filed Critical Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Priority to CN202010670689.4A priority Critical patent/CN111563047B/zh
Priority to CN202310646709.8A priority patent/CN116756007A/zh
Publication of CN111563047A publication Critical patent/CN111563047A/zh
Priority to TW110115080A priority patent/TWI842991B/zh
Priority to EP21182260.6A priority patent/EP3940562B1/en
Priority to US17/362,171 priority patent/US11436338B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN111563047B publication Critical patent/CN111563047B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/50Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
    • G06F21/57Certifying or maintaining trusted computer platforms, e.g. secure boots or power-downs, version controls, system software checks, secure updates or assessing vulnerabilities
    • G06F21/577Assessing vulnerabilities and evaluating computer system security
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668Software testing
    • G06F11/3672Test management
    • G06F11/3684Test management for test design, e.g. generating new test cases
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00Controls for manipulators
    • B25J13/08Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1694Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697Vision controlled systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/0099Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor comprising robots or similar manipulators
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/04Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/045Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using logic state machines, consisting only of a memory or a programmable logic device containing the logic for the controlled machine and in which the state of its outputs is dependent on the state of its inputs or part of its own output states, e.g. binary decision controllers, finite state controllers
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/36User authentication by graphic or iconic representation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993Evaluation of the quality of the acquired pattern
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13Sensors therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1382Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • G06V40/1394Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using acquisition arrangements
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1628Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/1633Programme controls characterised by the control loop compliant, force, torque control, e.g. combined with position control
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/25Pc structure of the system
    • G05B2219/25252Microprocessor
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/25Pc structure of the system
    • G05B2219/25268PLD programmable logic device
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/03Indexing scheme relating to G06F21/50, monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms
    • G06F2221/034Test or assess a computer or a system

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

本说明书实施例公开了一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备,该方法包括获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。

Description

一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备。
背景技术
生物识别(如指纹识别、掌纹识别等)中往往采用相应的生物识别算法实现,生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,机器学习算法的结果概率性较强。
在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中,通常可以采用人工测试的方式,即召集多个不同的测试志愿者,然后,通过上述测试志愿者分别进行上述生物识别测试,直到所有的测试志愿者均完成测试,从而得到测试结果,但是,由于生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,而机器学习算法的特点是结果的概率性较强,在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中需要进行大量的尝试,从而需要消耗较多的人力资源,并且测试周期会很长,而且通过人工测试也会使得每次人工操作的误差较大,且很难复现,因此,需要提供一种更优的生物识别测试方案,从而可以对生物识别进行更高效和更准确的测试。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种更优的生物识别测试方案,从而可以对生物识别进行更高效和更准确的测试。
为了实现上述技术方案,本说明书实施例是这样实现的:
本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试方法,所述方法包括:获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试装置,所述装置包括:组件获取模块,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。攻击测试模块,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。测试结果确定模块,获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例提供的一种生物特征识别的攻击测试设备,所述生物特征识别的攻击测试设备包括: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:获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例还提供了一种存储介质,其中,所述存储介质用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
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为本说明书一种生物特征识别的攻击测试方法实施例;
图2A为本说明书一种生物特征识别的测试设备的结构示意图;
图2B为本说明书一种生物特征组件的结构示意图;
图2C为本说明书一种生物特征识别攻击测试页面的结构示意图;
图3为本说明书另一种生物特征识别的攻击测试方法实施例;
图4为本说明书一种处于多个不同的位置姿态的生物特征组件所覆盖的区域与进行生物特征识别的攻击测试对应的区域的关系示意图;
图5为本说明书一种生物特征识别的攻击测试装置实施例;
图6为本说明书一种生物特征识别的攻击测试设备实施例。
具体实施方式
本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书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说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,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,都应当属于本说明书保护的范围。
实施例一
如图1所示,本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试方法,该方法的执行主体可以为生物特征识别的测试设备,如图2A所示,该测试设备可以包括主控子设备和机械臂等,其中的主控子设备可以是终端设备或服务器,其中,该服务器可以是独立的一个服务器,还可以是由多个服务器构成的服务器集群等,该服务器可以是如金融业务或网络购物业务等的后台服务器,也可以是某应用程序的后台服务器等。该终端设备可以如手机或平板电脑等移动终端设备,还可以如个人计算机等设备。本说明书实施例中以主控子设备为终端设备为例进行详细说明,对于服务器的情况,可以参见下述相关内容,在此不再赘述。其中的机械臂可以与主控子设备相连接,主控子设备可以向机械臂发送控制指令,机械臂可以基于该控制指令执行相应的操作,机械臂上还可以设置有摄像组件(如摄像头等),通过摄像组件可以对机械臂的操作的准确性进行校准和反馈,并可以通过摄像组件确定或查找需要操作的对象等。该方法具体可以包括以下步骤:
在步骤S102中,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,该生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。
其中,生物识别设备可以是能够对某一种或多种生物特征进行识别的设备,例如,生物识别设备可以为指纹识别设备或掌纹识别设备等,指纹识别设备可以是包括通过采集光信号得到指纹图像的光学指纹传感器,或通过采集电容信号得到指纹图像的电容指纹传感器等的设备,具体可以包括但不限于个人计算机、手机、交易机具(如售卖机等)和各类可穿戴设备(如智能手环或智能手表等)等,还可以是设置有上述传感器的其它设备等。生物特征识别攻击可以是通过预定的识别方式对用户的生物特征进行识别的过程,并对上述过程进行攻击,以验证生物识别设备的识别能力,例如对生物识别设备的指纹识别进行攻击,以此来验证生物识别设备的指纹识别能力,再例如,对生物识别设备的掌纹识别进行攻击,以此来验证生物识别设备的掌纹识别能力等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不作限定。生物特征组件可以是进行上述攻击测试所需要使用的样本或案例组件,生物特征组件可以包括一个或多个,每个生物特征组件可以包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件等,导电部件可以包括如导电油墨、导电硅胶等导电材料构建的可以用于进行生物特征测试的部件,导电部位可以起到导电作用。特征附着部件可以是用于承载或附着生物特征的部件。
在实施中,生物识别(如指纹识别、掌纹识别等)中往往采用相应的生物识别算法实现,生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,机器学习算法的结果概率性较强。在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中,通常可以采用人工测试的方式,即召集多个不同的测试志愿者,然后,通过上述测试志愿者分别进行上述生物识别测试,直到所有的测试志愿者均完成测试,从而得到测试结果,但是,由于生物识别算法中应用到的机器学习算法较多,而机器学习算法的特点是结果的概率性较强,在对生物识别设备的生物识别能力进行测试的过程中需要进行大量的尝试,从而需要消耗较多的人力资源,并且测试周期会很长,而且通过人工测试也会使得每次人工操作的误差较大,且很难复现,因此,需要提供一种更优的生物识别测试方案,从而可以对生物识别进行更高效和更准确的测试。本说明书实施例提供一种可实现的技术方案,具体可以包括以下内容:
为了更好的对生物特征识别进行攻击测试,可以针对不同的测试志愿者分别采集其生物特征图像,例如,对于指纹识别,可以分别获取每个测试志愿者的多个不同手指的图像和每个手指的多个不同姿态的图像,并可以基于每个手指的多个不同姿态的图像构建生物特征组件,具体地,由于承载上述图像所用的如纸张、透明薄膜等都不具有导电性,通过手工的方式来进行生物特征识别攻击时,由于手指的导电性可以触发生物识别设备的触摸屏进行生物特征识别,但如果利用机械臂触发生物识别设备的触摸屏进行生物特征识别,则无法触发生物识别设备的触摸屏进行生物特征识别,因此,可以选取相应的材料用于附着上述生物特征的图像,选取的上述材料可以为特征附着部件。此外,为了使得上述图像中生物特征被生物识别设备所采集,可以设置导电部件,通过在生物特征组件中设置导电部件,可以使得一些本身不具有导电功能而仅能依靠人工方式进行测试的生物特征组件具备导电功能,从而可以有效避免了采用人工方式进行检测过程中,测试周期较长、人工操作误差较大等现象的出现。
需要说明的是,对于上述部件和相应的结构,可以将特征附着部件和导电部件进行组合(如粘贴等),使得特征附着部件和导电部件组合成为一个整体,从而得到生物特征组件。此外,对于上述部件和相应的结构,还可以设置基板,该基板可以将特征附着部件和导电部件相组合成为一个整体,从而得到相应生物特征组件(如图2B所示),可以将上述方式构建的生物特征组件加入到生物特征库中进行保存。
为了提高测试效率,可以根据生物特征识别和生物特征识别攻击测试的处理机制,预先通过相应的编程语言开发测试页面,如图2C所示,该测试页面中可以包括待测试的生物识别设备(或用户)的信息的输入框、生物特征识别的选择框、测试时长、测试开始时间、生物特征组件的数量、测试结果输出框、确定按键和取消按键等。当需要对某生物识别设备进行生物特征识别攻击时,测试人员可以确定该生物识别设备(或相应的用户),然后,可以获取生物识别设备(或相应的用户)的相关信息,如用户的图像或指纹图像等。可以将获取的上述相关信息输入到生物识别设备(或用户)的信息的输入框中,输入完成后,测试人员还可以根据实际情况,通过生物特征识别的选择框选择需要进行的生物特征识别过程,并可以设置测试时长、测试开始时间、测试用例的数量等,上述设置完成后,测试人员可以启动测试过程,即测试人员可以点击上述页面中的确定按键,此时,测试设备可以从生物识别设备(或用户)的信息的输入框中获取待测试的生物识别设备(或用户)的相关信息,此外,还可以获取如生物特征识别的测试类型、测试时长、测试开始时间和生物特征组件的数量等。可以对生物识别设备的相关信息和上述获取的其它信息进行分析,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
例如,生物特征识别的选择框中选择的指纹识别,测试开始时间为当前时刻立即开始,测试时长和测试用例的数量可以不做限定,待测试的生物识别设备的信息可以为生物识别设备的名称等标识,则可以基于生物识别设备(或相应的用户)的标识,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
在步骤S104中,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过该导电部件将该特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
其中,识别区域可以是生物识别设备进行是生物特征识别的过程中能够对生物特征进行有效识别的区域,例如,以指纹识别为例,可以将生物识别设备中输入指纹数据的区域作为识别区域等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在实施中,测试设备中的主控子设备确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件后,可以对得到的生物特征组件进行分析,确定其中包含的生物特征组件的数量,以及检测生物识别设备当前所处的位置信息,然后,可以向机械臂发送生物特征组件的位置信息,机械臂可以基于生物特征组件的位置信息,通过摄像组件查找上述生物特征组件所在的位置,然后,机械臂可以到达查找的位置拾取生物特征组件,其中,如果生物特征组件包括多个,则机械臂可以根据每个生物特征组件所在的位置,拾取相应的生物特征组件等。机械臂拾取相应的生物特征组件后,测试人员可以将生物识别设备放置或固定在指定位置,或者,主控子设备可以向机械臂发送设置生物识别设备的指令,机械臂可以通过摄像组件查找生物识别设备,然后,可以拾取生物识别设备,并可以将其放置或固定在指定位置。
主控子设备可以确定生物识别设备的识别区域,完成后,可以控制机械臂将上述生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,此时,尽管生物特征组件被放置在生物识别设备的识别区域内,但是,如果生物特征组件不能与识别区域进行充分接触,生物特征组件将无法触发生物识别设备进行生物特征识别,基于此,主控子设备可以向机械臂发送控制指令,从而控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,通过对生物特征组件进行按压操作,生物特征组件中的导电部件会触发生物识别设备进行生物特征识别,此时,生物特征组件通过该导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备。生物识别设备可以将对该生物特征组件中输入的生物特征进行识别处理,得到相应的识别结果。
需要说明的是,主控子设备还可以控制机械臂调整生物特征组件的位置姿态,从而使得生物特征组件可以处于多个不同的位置姿态,其中,多个不同的位置姿态可以基于多个不同的维度确定,例如二维的位置姿态、三维的位置姿态或五维的位置姿态等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。针对每一个位置姿态,生物识别设备可以启动其生物识别传感器采集识别区域中的生物特征组件中的生物特征,同时可以记录识别的结果。
在步骤S106中,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
其中,对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果可以包括攻击成功率、生物特征识别准确度等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在实施中,可以从生物识别设备中获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并可以对上述生物特征组件对应的攻击测试结果(可以包括上述生物特征组件的每个位置姿态对应的测试结果)进行统计分析,确定测试结果为攻击成功和测试结果为攻击失败的数量,然后,可以基于统计分析的结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。例如,生物特征组件包括30个,测试设备控制机械臂对其中的29个生物特征组件进行生物特征识别攻击的测试的结果为攻击失败,剩余的1个生物特征组件进行生物特征识别攻击的测试的结果为攻击成功,则对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果可以包括攻击成功率为1/30=3.3%,生物特征识别准确度为96.7%等。
本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试方法,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,这样,通过机械臂对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试,从而减少了人力资源,此外,机械臂的各种参数(如距离等)处于可控范围内,从而降低了人工测试中存在的客观误差,此外,还可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果,这样通过机械臂进行测试控制,提高了测试效率和测试的准确性。
实施例二
如图3所示,本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试方法,该方法的执行主体可以为生物特征识别的测试设备,如图2A所示,该测试设备可以包括主控子设备和机械臂等,其中的主控子设备可以是终端设备或服务器,其中,该服务器可以是独立的一个服务器,还可以是由多个服务器构成的服务器集群等,该服务器可以是如金融业务或网络购物业务等的后台服务器,也可以是某应用程序的后台服务器等。该终端设备可以如手机或平板电脑等移动终端设备,还可以如个人计算机等设备。本说明书实施例中以主控子设备为终端设备为例进行详细说明,对于服务器的情况,可以参见下述相关内容,在此不再赘述。其中的机械臂可以与主控子设备相连接,主控子设备可以向机械臂发送控制指令,机械臂可以基于该控制指令执行相应的操作,机械臂上还可以设置有摄像组件(如摄像头等),通过摄像组件可以对机械臂的操作的准确性进行校准和反馈,并可以通过摄像组件确定或查找需要操作的对象等。该方法具体可以包括以下步骤:
在步骤S302中,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,该标识基于图形码进行设置,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件。
其中,生物特征至少可以包括指纹和掌纹等。生物特征组件的标识可以用于表示该生物特征组件的身份的信息,生物特征组件的标识可以为生物特征组件的名称或编码等。图形码可以如条形码或二维码等。
在实施中,可以为每个生物特征组件设置一个标识,可以通过该标识生成相应的图形码(如条形码或二维码等),并可以将生成的图形码与生物特征组件对应存储,具体如,可以将生成的图形码设置在生物特征组件上(如将生成的图形码粘贴在生物特征组件上等)。测试设备可以获取待测试的生物识别设备的相关信息,此外,还可以获取如生物特征识别的测试类型、测试时长、测试开始时间和生物特征组件的数量等。可以对生物识别设备的相关信息和上述获取的其它信息进行分析,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,并可以获取确定的生物特征组件的标识。
在步骤S304中,基于上述标识,通过机械臂上设置的摄像组件扫描图形码的方式,控制机械臂从特征组件库中获取该标识对应的生物特征组件,将获取的生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
其中,特征组件库可以是用于放置不同生物特征组件的区域,或可以是存储生物特征组件相关信息的数据库等。
在实施中,当需要查找或获取某生物特征组件时,可以启动机械臂上设置的摄像组件,并可以通过该摄像组件扫描每个生物特征组件上设置的图形码,并通过对扫描到的图形码进行分析,确定该图形码对应的生物特征组件的标识。可以基于确定的生物特征组件的标识与获取的对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识进行比对,如果两者相匹配,则可以认定确定的生物特征组件的标识即为获取的对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,此时,可以控制机械臂从特征组件库中获取该标识对应的生物特征组件,并可以将获取的生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。如果两者不匹配,则可以通过上述方式获取下一个生物特征组件的图形码执行上述处理过程,直到得到对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件为止。
需要说明的是,上述实现方式仅是一种可选的实现方式,在实际应用中还可以包括多种不同的实现方式,具体可以根据实际情况设定。
在步骤S306中,获取当前环境信息,该环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度。
其中,环境信息也可以不仅仅包括上述信息,还可以包括其它相关信息,具体可以根据实际情况设定。
在实施中,测试设备中还可以设置有温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器等,可以通过上述传感器分别获取当前的温度、湿度和光照强度,即可以通过温度传感器检测当前的温度,通过湿度传感器检测当前的湿度,通过光照强度传感器检测当前的光照强度,可以将上述各个传感器检测到的温度、湿度和光照强度等提供给测试设备,从而测试设备可以获取到当前的环境信息。
在步骤S308中,基于预设的基准环境信息,对当前环境信息进行调整,得到对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试的环境信息。
其中,基准环境信息可以是预先设定的作为标准使用的环境的信息,不同的生物特征识别攻击测试,基准环境信息可以不同,例如指纹识别攻击测试对应的基准环境信息与掌纹识别攻击测试对应的基准环境信息可以不同。
在实施中,考虑到不同的环境对生物特征识别会产生一定的影响,例如不同的温度会对指纹识别部件的灵敏度产生影响,具体如,若环境温度低于预设温度阈值,则指纹识别部件的灵敏度会明显下降等,为了消除因环境的变化而造成不同的生物特征识别攻击测试结果,可以预先设定统一的环境信息(即基准环境信息),该基准环境信息可以是基于对生物特征识别部件的影响最小或能够使得生物特征识别部件的稳定性最好的环境对应的环境信息等,具体可以根据实际情况设定。
通过上述方式设定基准环境信息后,在获取到当前的环境信息时,可以通过该基准环境信息对当前环境信息进行调整,使得当前的环境信息与基准环境信息相匹配,例如,基准环境信息可以包括温度范围为10摄氏度~25摄氏度,当前环境信息可以为温度-10摄氏度,则可以对当前的温度进行调整,使其温度的数值处于10摄氏度~25摄氏度范围内等,最终可以得到进行生物特征识别攻击测试的环境信息。后续处理中可以均处于上述环境信息下进行,即可以将进行生物特征识别攻击测试的环境信息固定,从而消除因环境的变化而造成的不同的生物特征识别攻击测试结果。
在步骤S310中,在对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
在实施中,在对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,可以控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,上述步骤S310中的控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试的具体处理过程可以参见上述实施例一中步骤S104的具体处理过程,在此不再赘述。
此外,上述步骤S310的具体处理过程还可以不仅仅限于上述实施例一中步骤S104的具体处理过程,还可以通过其它多种不同的方式实现,其中,对于上述步骤S310中控制机械臂对生物特征组件进行按压操作的具体处理可以通过多种不同的方式实现,以下提供一种可选的处理方式,具体可以包括以下内容:控制机械臂基于预定的按压参数对生物特征组件进行按压操作,按压参数包括机械臂对生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
在实施中,可以根据实际情况设定机械臂对生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数对应的基准数值,基于设定的按压力度参数和按压角度参数对应的基准数值,可以设定对生物特征组件进行按压操作的按压参数。当需要控制机械臂模拟手指或手掌向生物识别设备输入生物特征时,可以将上述设定的按压参数提供给机械臂,机械臂可以通过得到的按压参数对生物特征组件进行按压操作,通过设定相同的按压参数将生物特征组件中的生物特征输入到生物识别设备中,因此,可以保证每个生物特征组件在进行生物特征识别的攻击测试时的生物特征组件的输入变量的一致性,以提高对生物识别设备的攻击测试的准确性,也可以保证在对多个生物特征组件对应的测试结果进行比较时的准确性。
另外,对于上述步骤S310中控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内的具体处理过程可以通过多种不同的方式实现,以下提供三种可选的处理方式,具体可以包括以下方式一~方式三。
方式一:通过摄像组件和预定的图像识别算法,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,具体处理可以参见下述步骤A2~步骤A6的处理。
在步骤A2中,通过机械臂上设置的摄像组件获取包括生物识别设备的识别区域在内的第一图像,以及包括生物特征组件在内的第二图像。
在实施中,机械臂上可以设置有摄像组件(如摄像头等),可以启动机械臂上设置的摄像组件,并可以拍摄包括生物识别设备的识别区域和预定的基准位置在内的第一图像,同样的,可以拍摄包括上述生物特征组件和预定的基准位置在内的第二图像。
在步骤A4中,基于获取的第一图像、第二图像和预定的图像识别算法,分别确定识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息。
其中,识别区域相对于预定的基准位置的位置信息可以是二维的位置信息,也可以是三维的位置信息,还可以是地理位置信息等,具体可以根据实际情况设定。
在实施中,对于获取的第一图像、第二图像,可以使用预定的图像识别算法分别对第一图像和第二图像进行分析,确定识别区域的轮廓、大小等相关信息,以及生物特征组件的轮廓、大小等相关信息,并可以进一步确定识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息。其中,机械臂上设置的摄像组件在拍摄第一图像和第二图像的过程中,可以通过不同的颜色或其它标记方式标记第一图像和第二图像中的不同对象(包括生物识别设备的识别区域、生物特征组件、预定的基准位置等),并可以通过不同的颜色或其它标记方式标记预定的基准位置与识别区域,以及预定的基准位置与生物特征组件之间的距离,例如,可以使用特殊颜色范围标识二维的坐标轴信息,具体如可以是使用白色框或黑色框表示二维的坐标轴信息,使用绿色框表示生物特征组件的位置,使用红色框表示生物特征组件中生物特征所在的位置,使用蓝色框表示生物识别设备的识别区域的位置,使用黄色框表示生物特征组件中图形码所在的位置等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。这样,可以利用二维图像和颜色相结合的方式完整标识生物识别设备的识别区域和生物特征组件的三维定位,便于机械臂规划移动轨迹,并精准定位生物识别设备的识别区域和生物特征组件。
在步骤A6中,基于识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内。
在实施中,通过上述方式得到识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息后,可以基于上述位置信息,对机械臂的移动轨迹进行规划,然后,可以将规划后的移动轨迹提供给机械臂,机械臂可以拾取生物特征组件,并可以将该生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内。
方式二:生物特征组件还包括定位部件,通过定位部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,具体处理可以参见下述步骤B2~步骤B8的处理。
在步骤B2中,分别向生物特征组件的定位部件和生物识别设备发送定位信号。
其中,生物识别设备中也可以包含定位部件,该定位部件可以是预定定位系统的定位部件(如GPS的定位部件或北斗卫星导航系统的定位部件),也可以如基于毫米波、WiFi、蓝牙、NFC等实现的定位部件,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。定位信号中可以包括如测试设备的标识、当前的时间、生物特征组件的定位部件和生物识别设备的标识等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在步骤B4中,分别接收生物特征组件的定位部件和生物识别设备返回的上述定位信号对应的响应信号。
其中,响应信号中可以包括如测试设备的标识、响应信号发送的时间、生物特征组件的定位部件和生物识别设备的标识等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在步骤B6中,基于定位信号和响应信号对应的相关信息,分别确定识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息。
在实施中,测试设备可以根据定位信号和响应信号对应的相关信息(如定位信号中当前的时间,响应信号中的响应信号发送的时间等),以及信号传播的速度等计算识别区域相对于预定的基准位置的距离和生物特征组件相对于预定的基准位置的距离,进而可以确定识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息。
在步骤B8中,基于识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和生物特征组件相对于预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内。
上述步骤B8的具体处理过程可以参见上述方式一中步骤A6的具体处理过程,在此不再赘述。
方式三:通过摄像组件和预定的图像识别算法,基于多次进行位置调整的方式,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,具体处理可以参见下述步骤C2~步骤C4的处理。
在步骤C2中,控制机械臂将生物特征组件放置在预选区域内,该预选区域为包括生物识别设备的识别区域在内的区域或与该识别区域相邻的区域。
在实施中,可以控制机械臂以移动的随机性将生物特征组件放置在包括生物识别设备的识别区域在内的区域内,或者,可以控制机械臂以移动的随机性将生物特征组件放置在该识别区域相邻的区域内,从而减少某一时间点上测试设备的处理压力。
在步骤C4中,基于机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制机械臂通过至少一次的将生物特征组件向该识别区域移动的方式,将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内。
在实施中,可以启动机械臂上设置的摄像组件拍摄包括生物识别设备的识别区域和生物特征组件在内的图像,可以通过预定的图像识别算法对上述拍摄的图像进行分析,确定生物特征组件是否被放置在生物识别设备的识别区域内,如果确定生物特征组件未被放置在生物识别设备的识别区域内,则测试设备可以控制机械臂以预设的步进距离(如1厘米或5毫米等),将生物特征组件向生物识别设备的识别区域移动。然后,再次启动机械臂上设置的摄像组件拍摄包括生物识别设备的识别区域和生物特征组件在内的图像,并可以通过预定的图像识别算法对上述拍摄的图像进行分析,确定生物特征组件是否被放置在生物识别设备的识别区域内,如果确定生物特征组件被放置在生物识别设备的识别区域内,则可以继续执行后续处理,如果确定生物特征组件未被放置在生物识别设备的识别区域内,则测试设备可以控制机械臂继续以预设的步进距离,将生物特征组件向生物识别设备的识别区域移动,之后,可以重复上述处理,直到生物特征组件被放置在生物识别设备的识别区域内为止。
上述步骤C4的具体处理过程可以通过多种不同的方式实现,以下提供一种可选的处理方式,具体可以包括以下步骤C42~步骤C46的处理。
在步骤C42中,通过机械臂上设置的摄像组件获取包括生物特征组件与该识别区域的图像。
在步骤C44中,基于获取的包括生物特征组件与该识别区域的图像,通过预定的图像识别算法确定生物特征组件与该识别区域之间的位置关系信息。
其中,生物特征组件与该识别区域之间的位置关系信息可以包括如生物特征组件与该识别区域之间的相对距离范围、生物特征组件是否位于该识别区域内等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在步骤C46中,基于确定的位置关系信息,确定生物特征组件向该识别区域移动的距离,并控制机械臂基于确定的距离,将生物特征组件向该识别区域移动。
在实施中,可以基于确定的位置关系信息中生物特征组件与该识别区域之间的相对距离范围,确定生物特征组件向该识别区域移动的距离,例如,生物特征组件与该识别区域之间的相对距离范围为1厘米~3厘米,则可以确定生物特征组件向该识别区域移动的距离为1厘米(或2厘米、1.5厘米等),然后,可以控制机械臂基于确定的距离1厘米,将生物特征组件向该识别区域移动。
上述处理后,可以重复执行上述步骤C42~步骤C46的处理,直到生物特征组件被放置在生物识别设备的识别区域内为止。
另外,上述步骤S310的具体处理还可以通过下述方式实现,具体可以包括以下步骤D2和D4的处理。
在步骤D2中,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂调整生物特征组件在生物识别设备的识别区域内的位置姿态。
其中,生物特征组件在生物识别设备的识别区域内的位置姿态可以是指位置和摆放姿态等,其中的位置可以是地理位置坐标或根据实际情况设定的以某一点或面为起始点或起始面建立的坐标系对应的坐标等,其中的摆放姿态可以如倾斜姿态、水平姿态、倒置姿态等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在实施中,主控子设备可以确定生物识别设备的识别区域,完成后,可以控制机械臂将上述生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,此时,测试设备可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,同时可以记录测试的结果。主控子设备还可以控制机械臂调整生物特征组件的位置姿态,从而使得生物特征组件可以处于多个不同的位置姿态,其中,多个不同的位置姿态可以基于多个不同的维度确定,例如二维的位置姿态、三维的位置姿态或五维的位置姿态等,具体可以根据实际情况设定,本说明书实施例对此不做限定。
在步骤D4中,对于调整得到的生物特征组件在生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
基于上述处理,可以自动化地动态调整生物特征组件在生物识别设备的识别区域内的位置姿态,可以通过多次攻击测试,实现测试范围可以覆盖全部生物特征组件的轨迹范围,可以调整生物特征组件在生物识别设备的识别区域内的位置,使得测试范围和生物特征组件的轨迹范围比例进行动态调整,具体可以参见下述相关内容:处于多个不同的位置姿态的生物特征组件所覆盖的区域大于或等于进行生物特征识别的攻击测试对应的区域。
如图4所示,多个圆形区域为生物特征组件的轨迹范围,测试范围为方形区域的范围,显然,处于多个不同的位置姿态的生物特征组件所覆盖的区域大于或等于进行生物特征识别的攻击测试对应的区域,从而可以提高测试的准确性和全面性。
另外,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,第一生物特征组件为生物特征组件中的任意一个组件,则可以对第一生物特征组件进行如下步骤E2~步骤E6的处理。
在步骤E2中,获取基于第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,第一生物特征组件所处的位置信息。
在实施中,测试设备可以控制设置于机械臂上的摄像组件拍摄基于第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中包括第一生物特征组件在内的图像,可以通过预定的图像识别算法对上述图像进行分析处理,得到基于第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,第一生物特征组件所处的位置信息。
在步骤E4中,基于第一生物特征组件所处的位置信息,控制机械臂使用第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果。
在实施中,基于第一生物特征组件所处的位置信息,确定第一生物特征组件本次的放置位置(该放置位置可以与上述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置相同,还可以是对上述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置,通过预定的位置调整方式进行调整所得到的位置等),然后,可以控制机械臂将生物特征组件重新放置在生物识别设备的识别区域内,并控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,并可以获取第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果。
在步骤E6中,将获取的第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为生物特征组件对应的攻击测试结果。
在步骤S312中,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
需要说明的是,对于生物特征组件包括多个的情况,针对每个生物特征组件可以依次重复执行上述步骤S302~步骤S312的处理,最终可以基于每个生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试方法,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,这样,通过机械臂对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试,从而减少了人力资源,此外,机械臂的各种参数(如距离等)处于可控范围内,从而降低了人工测试中存在的客观误差,此外,还可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果,这样通过机械臂进行测试控制,提高了测试效率和测试的准确性。
此外,通过利用机械臂可以进行多种角度、多个位置姿态的变换,实现自动化的生物识别测试的目的,使得生物识别过程中出现的问题容易进行重现,同时也节省了测试中的人力资源。
实施例三
以上为本说明书实施例提供的生物特征识别的攻击测试方法,基于同样的思路,本说明书实施例还提供一种生物特征识别的攻击测试装置,如图5所示。
该生物特征识别的攻击测试装置包括:组件获取模块501、攻击测试模块502和测试结果确定模块503,其中:
组件获取模块501,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
攻击测试模块502,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
测试结果确定模块503,获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例中,所述装置还包括:
环境信息获取模块,获取当前环境信息,所述环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度;
环境调整模块,基于预设的基准环境信息,对所述当前环境信息进行调整,得到对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息;
所述攻击测试模块502,在对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述攻击测试模块502,包括:
位置姿态调整单元,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂调整所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的位置姿态;
第一攻击测试单元,对于调整得到的所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述攻击测试模块502,控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
本说明书实施例中,所述攻击测试模块502,包括:
图像获取单元,通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物识别设备的识别区域在内的第一图像,以及包括所述生物特征组件在内的第二图像;
第一位置确定单元,基于获取的所述第一图像、所述第二图像和预定的图像识别算法,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
第一控制单元,基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述生物特征组件还包括定位部件,所述攻击测试模块502,包括:
信号发送单元,分别向所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备发送定位信号;
响应接收单元,分别接收所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备返回的所述定位信号对应的响应信号;
第二位置确定单元,基于所述定位信号和所述响应信号对应的相关信息,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
第二控制单元,基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述攻击测试模块502,包括:
第三控制单元,控制所述机械臂将所述生物特征组件放置在预选区域内,所述预选区域为包括所述生物识别设备的识别区域在内的区域或与所述识别区域相邻的区域;
第二攻击测试单元,基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动的方式,将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述第二攻击测试单元,通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像;基于获取的包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像,通过预定的图像识别算法确定所述生物特征组件与所述识别区域之间的位置关系信息;基于确定的所述位置关系信息,确定所述生物特征组件向所述识别区域移动的距离,并控制所述机械臂基于确定的所述距离,将所述生物特征组件向所述识别区域移动。
本说明书实施例中,所述组件获取模块501,包括:
标识获取单元,获取对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,所述标识基于图形码进行设置;
组件获取单元,基于所述标识,通过所述机械臂上设置的摄像组件扫描图形码的方式,控制所述机械臂从特征组件库中获取所述标识对应的生物特征组件,将获取的所述生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
本说明书实施例中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,所述装置还包括:
组件位置获取模块,获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
重复测试模块,基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果;
结果确定模块,将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果。
本说明书实施例中,所述生物特征至少包括指纹和掌纹。
本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试装置,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,这样,通过机械臂对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试,从而减少了人力资源,此外,机械臂的各种参数(如距离等)处于可控范围内,从而降低了人工测试中存在的客观误差,此外,还可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果,这样通过机械臂进行测试控制,提高了测试效率和测试的准确性。
此外,通过利用机械臂可以进行多种角度、多个位置姿态的变换,实现自动化的生物识别测试的目的,使得生物识别过程中出现的问题容易进行重现,同时也节省了测试中的人力资源。
实施例四
以上为本说明书实施例提供的生物特征识别的攻击测试装置,基于同样的思路,本说明书实施例还提供一种生物特征识别的攻击测试设备,如图6所示。
所述生物特征识别的攻击测试设备可以为上述实施例提供的生物特征识别的测试设备,该测试设备可以包括主控子设备和机械臂等,其中的主控子设备可以是终端设备或服务器,其中,该服务器可以是独立的一个服务器,还可以是由多个服务器构成的服务器集群等,该服务器可以是如金融业务或网络购物业务等的后台服务器,也可以是某应用程序的后台服务器等。该终端设备可以如手机或平板电脑等移动终端设备,还可以如个人计算机等设备。
生物特征识别的攻击测试设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器601和存储器602,存储器602中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器602可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器602的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对生物特征识别的攻击测试设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器601可以设置为与存储器602通信,在生物特征识别的攻击测试设备上执行存储器602中的一系列计算机可执行指令。生物特征识别的攻击测试设备还可以包括一个或一个以上电源603,一个或一个以上有线或无线网络接口604,一个或一个以上输入输出接口605,一个或一个以上键盘606和机械臂606。
具体在本实施例中,生物特征识别的攻击测试设备包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对生物特征识别的攻击测试设备中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例中,还包括:
获取当前环境信息,所述环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度;
基于预设的基准环境信息,对所述当前环境信息进行调整,得到对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息;
所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
在对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂调整所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的位置姿态;
对于调整得到的所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,包括:
控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物识别设备的识别区域在内的第一图像,以及包括所述生物特征组件在内的第二图像;
基于获取的所述第一图像、所述第二图像和预定的图像识别算法,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述生物特征组件还包括定位部件,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
分别向所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备发送定位信号;
分别接收所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备返回的所述定位信号对应的响应信号;
基于所述定位信号和所述响应信号对应的相关信息,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
控制所述机械臂将所述生物特征组件放置在预选区域内,所述预选区域为包括所述生物识别设备的识别区域在内的区域或与所述识别区域相邻的区域;
基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动的方式,将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像;
基于获取的包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像,通过预定的图像识别算法确定所述生物特征组件与所述识别区域之间的位置关系信息;
基于确定的所述位置关系信息,确定所述生物特征组件向所述识别区域移动的距离,并控制所述机械臂基于确定的所述距离,将所述生物特征组件向所述识别区域移动。
本说明书实施例中,所述获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,包括:
获取对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,所述标识基于图形码进行设置;
基于所述标识,通过所述机械臂上设置的摄像组件扫描图形码的方式,控制所述机械臂从特征组件库中获取所述标识对应的生物特征组件,将获取的所述生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
本说明书实施例中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,还包括:
获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果;
将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果。
本说明书实施例中,所述生物特征至少包括指纹和掌纹。
本说明书实施例提供一种生物特征识别的攻击测试设备,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,这样,通过机械臂对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试,从而减少了人力资源,此外,机械臂的各种参数(如距离等)处于可控范围内,从而降低了人工测试中存在的客观误差,此外,还可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果,这样通过机械臂进行测试控制,提高了测试效率和测试的准确性。
此外,通过利用机械臂可以进行多种角度、多个位置姿态的变换,实现自动化的生物识别测试的目的,使得生物识别过程中出现的问题容易进行重现,同时也节省了测试中的人力资源。
实施例五
进一步地,基于上述图1至图4所示的方法,本说明书一个或多个实施例还提供了一种存储介质,用于存储计算机可执行指令信息,一种具体的实施例中,该存储介质可以为U盘、光盘、硬盘等,该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时,能实现以下流程:
获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果。
本说明书实施例中,还包括:
获取当前环境信息,所述环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度;
基于预设的基准环境信息,对所述当前环境信息进行调整,得到对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息;
所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
在对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂调整所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的位置姿态;
对于调整得到的所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
本说明书实施例中,所述控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,包括:
控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物识别设备的识别区域在内的第一图像,以及包括所述生物特征组件在内的第二图像;
基于获取的所述第一图像、所述第二图像和预定的图像识别算法,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述生物特征组件还包括定位部件,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
分别向所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备发送定位信号;
分别接收所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备返回的所述定位信号对应的响应信号;
基于所述定位信号和所述响应信号对应的相关信息,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
控制所述机械臂将所述生物特征组件放置在预选区域内,所述预选区域为包括所述生物识别设备的识别区域在内的区域或与所述识别区域相邻的区域;
基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动的方式,将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
本说明书实施例中,所述基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像;
基于获取的包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像,通过预定的图像识别算法确定所述生物特征组件与所述识别区域之间的位置关系信息;
基于确定的所述位置关系信息,确定所述生物特征组件向所述识别区域移动的距离,并控制所述机械臂基于确定的所述距离,将所述生物特征组件向所述识别区域移动。
本说明书实施例中,所述获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,包括:
获取对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,所述标识基于图形码进行设置;
基于所述标识,通过所述机械臂上设置的摄像组件扫描图形码的方式,控制所述机械臂从特征组件库中获取所述标识对应的生物特征组件,将获取的所述生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
本说明书实施例中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,还包括:
获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果;
将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果。
本说明书实施例中,所述生物特征至少包括指纹和掌纹。
本说明书实施例提供一种存储介质,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件,控制机械臂将生物特征组件放置在生物识别设备的识别区域内,这样,通过机械臂对生物识别设备进行生物特征识别攻击测试,从而减少了人力资源,此外,机械臂的各种参数(如距离等)处于可控范围内,从而降低了人工测试中存在的客观误差,此外,还可以控制机械臂对生物特征组件进行按压操作,以触发生物特征组件通过导电部件将特征附着部件中的生物特征输入生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,获取生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果,这样通过机械臂进行测试控制,提高了测试效率和测试的准确性。
此外,通过利用机械臂可以进行多种角度、多个位置姿态的变换,实现自动化的生物识别测试的目的,使得生物识别过程中出现的问题容易进行重现,同时也节省了测试中的人力资源。
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。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
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。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书的实施例是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程生物特征识别的攻击测试设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程生物特征识别的攻击测试设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程生物特征识别的攻击测试设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程生物特征识别的攻击测试设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
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(transitory media),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。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
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。
以上所述仅为本说明书的实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理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权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种生物特征识别的攻击测试方法,所述方法包括:
获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果;
其中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,所述方法还包括:
获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,确定所述第一生物特征组件本次的放置位置,通过确定的本次的放置位置控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试,并控制机械臂调整第一生物特征组件的位置姿态,使得所述第一生物特征组件处于多个不同的位置姿态,针对每一个位置姿态,启动生物识别传感器采集所述第一生物特征组件中的生物特征,并记录识别的结果,以此使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果,所述确定的本次的放置位置与所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置相同,或对所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置,通过预定的位置调整方式进行调整所得到的位置;
将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果;
所述控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,包括:
控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
2.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
获取当前环境信息,所述环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度;
基于预设的基准环境信息,对所述当前环境信息进行调整,得到对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息;
所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
在对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
3.根据权利要求1或2所述的方法,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试,包括:
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂调整所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的位置姿态;
对于调整得到的所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
4.根据权利要求1所述的方法,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物识别设备的识别区域在内的第一图像,以及包括所述生物特征组件在内的第二图像;
基于获取的所述第一图像、所述第二图像和预定的图像识别算法,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
5.根据权利要求1所述的方法,所述生物特征组件还包括定位部件,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
分别向所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备发送定位信号;
分别接收所述生物特征组件的定位部件和所述生物识别设备返回的所述定位信号对应的响应信号;
基于所述定位信号和所述响应信号对应的相关信息,分别确定所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息,以及所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息;
基于所述识别区域相对于预定的基准位置的位置信息和所述生物特征组件相对于所述预定的基准位置的位置信息,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
6.根据权利要求1所述的方法,所述控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,包括:
控制所述机械臂将所述生物特征组件放置在预选区域内,所述预选区域为包括所述生物识别设备的识别区域在内的区域或与所述识别区域相邻的区域;
基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动的方式,将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内。
7.根据权利要求6所述的方法,所述基于所述机械臂上设置的摄像组件和预定的图像识别算法,控制所述机械臂通过至少一次的将所述生物特征组件向所述识别区域移动,包括:
通过所述机械臂上设置的摄像组件获取包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像;
基于获取的包括所述生物特征组件与所述识别区域的图像,通过预定的图像识别算法确定所述生物特征组件与所述识别区域之间的位置关系信息;
基于确定的所述位置关系信息,确定所述生物特征组件向所述识别区域移动的距离,并控制所述机械臂基于确定的所述距离,将所述生物特征组件向所述识别区域移动。
8.根据权利要求1所述的方法,所述获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,包括:
获取对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件的标识,所述标识基于图形码进行设置;
基于所述标识,通过所述机械臂上设置的摄像组件扫描图形码的方式,控制所述机械臂从特征组件库中获取所述标识对应的生物特征组件,将获取的所述生物特征组件作为对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件。
9.根据权利要求1所述的方法,所述生物特征至少包括指纹和掌纹。
10.一种生物特征识别的攻击测试装置,所述装置包括:
组件获取模块,获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
攻击测试模块,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
测试结果确定模块,获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果;
其中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,所述装置还包括:
组件位置获取模块,获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
重复测试模块,基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,确定所述第一生物特征组件本次的放置位置,通过确定的本次的放置位置控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试,并控制机械臂调整第一生物特征组件的位置姿态,使得所述第一生物特征组件处于多个不同的位置姿态,针对每一个位置姿态,启动生物识别传感器采集所述第一生物特征组件中的生物特征,并记录识别的结果,以此使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果,所述确定的本次的放置位置与所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置相同,或对所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置,通过预定的位置调整方式进行调整所得到的位置;
结果确定模块,将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果;
其中,所述攻击测试模块,控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
11.根据权利要求10所述的装置,所述装置还包括:
环境信息获取模块,获取当前环境信息,所述环境信息包括以下中的一种或多种:温度、湿度和光照强度;
环境调整模块,基于预设的基准环境信息,对所述当前环境信息进行调整,得到对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息;
所述攻击测试模块,在对所述生物识别设备进行所述生物特征识别攻击测试的环境信息对应的环境下,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
12.根据权利要求10或11所述的装置,所述攻击测试模块,包括:
位置姿态调整单元,控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂调整所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的位置姿态;
第一攻击测试单元,对于调整得到的所述生物特征组件在所述生物识别设备的识别区域内的每个位置姿态,控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试。
13.根据权利要求10所述的装置,所述生物特征至少包括指纹和掌纹。
14.一种生物特征识别的攻击测试设备,所述生物特征识别的攻击测试设备包括:
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:
获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果;
其中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,还包括:
获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,确定所述第一生物特征组件本次的放置位置,通过确定的本次的放置位置控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试,并控制机械臂调整第一生物特征组件的位置姿态,使得所述第一生物特征组件处于多个不同的位置姿态,针对每一个位置姿态,启动生物识别传感器采集所述第一生物特征组件中的生物特征,并记录识别的结果,以此使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果,所述确定的本次的放置位置与所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置相同,或对所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置,通过预定的位置调整方式进行调整所得到的位置;
将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果;
所述控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,包括:
控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
15.一种存储介质,所述存储介质用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:
获取对生物识别设备进行生物特征识别攻击所需的生物特征组件,所述生物特征组件包括附着有生物特征的特征附着部件和导电部件;
控制机械臂将所述生物特征组件放置在所述生物识别设备的识别区域内,并控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,以触发所述生物特征组件通过所述导电部件将所述特征附着部件中的生物特征输入所述生物识别设备,以进行生物特征识别的攻击测试;
获取所述生物特征组件对应的攻击测试结果,并基于所述生物特征组件对应的攻击测试结果,确定对所述生物识别设备进行生物特征识别攻击的测试结果;
其中,如果第一生物特征组件对应的攻击测试结果为攻击成功,所述第一生物特征组件为所述生物特征组件中的任意一个组件,还包括:
获取基于所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试中,所述第一生物特征组件所处的位置信息;
基于所述第一生物特征组件所处的位置信息,确定所述第一生物特征组件本次的放置位置,通过确定的本次的放置位置控制所述机械臂使用所述第一生物特征组件进行生物特征识别的攻击测试,并控制机械臂调整第一生物特征组件的位置姿态,使得所述第一生物特征组件处于多个不同的位置姿态,针对每一个位置姿态,启动生物识别传感器采集所述第一生物特征组件中的生物特征,并记录识别的结果,以此使用所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试,并获取所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果,所述确定的本次的放置位置与所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置相同,或对所述第一生物特征组件所处的位置信息对应的位置,通过预定的位置调整方式进行调整所得到的位置;
将获取的所述第一生物特征组件重复进行生物特征识别的攻击测试对应的攻击测试结果作为所述生物特征组件对应的攻击测试结果;
所述控制所述机械臂对所述生物特征组件进行按压操作,包括:
控制所述机械臂基于预定的按压参数对所述生物特征组件进行按压操作,所述按压参数包括所述机械臂对所述生物特征组件的按压力度参数和按压角度参数。
CN202010670689.4A 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备 Active CN111563047B (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010670689.4A CN111563047B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备
CN202310646709.8A CN116756007A (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备
TW110115080A TWI842991B (zh) 2020-07-13 2021-04-27 生物特徵識別的攻擊測試方法、裝置及設備
EP21182260.6A EP3940562B1 (en) 2020-07-13 2021-06-29 Biometric recognition attack test methods, apparatuses, and devices
US17/362,171 US11436338B2 (en) 2020-07-13 2021-06-29 Biometric recognition attack test methods, apparatuses, and devices

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010670689.4A CN111563047B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310646709.8A Division CN116756007A (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111563047A CN111563047A (zh) 2020-08-21
CN111563047B true CN111563047B (zh) 2023-05-23

Family

ID=72073961

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010670689.4A Active CN111563047B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备
CN202310646709.8A Pending CN116756007A (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310646709.8A Pending CN116756007A (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11436338B2 (zh)
EP (1) EP3940562B1 (zh)
CN (2) CN111563047B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112380514B (zh) * 2020-11-13 2022-11-22 支付宝(杭州)信息技术有限公司 生物识别安全态势预测方法、装置和电子设备

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT507620B1 (de) * 2008-10-07 2014-02-15 Nanoident Technologies Ag Mobiler datenspeicher
US8555393B2 (en) * 2009-12-03 2013-10-08 Verizon Patent And Licensing Inc. Automated testing for security vulnerabilities of devices
US9208492B2 (en) 2013-05-13 2015-12-08 Hoyos Labs Corp. Systems and methods for biometric authentication of transactions
US9030440B2 (en) * 2012-05-18 2015-05-12 Apple Inc. Capacitive sensor packaging
CN105046190B (zh) * 2015-05-08 2017-12-19 苏州迈瑞微电子有限公司 指纹识别模组
CN106767995B (zh) 2015-12-30 2019-08-23 深圳市汇顶科技股份有限公司 指纹识别设备测试系统
US10262188B2 (en) 2016-02-15 2019-04-16 Qualcomm Incorporated Liveness and spoof detection for ultrasonic fingerprint sensors
US10228694B2 (en) * 2016-03-04 2019-03-12 Animusoft Corporation Drone and robot control systems and methods
US10726233B2 (en) * 2017-08-09 2020-07-28 Fingerprint Cards Ab Providing test patterns for sensor calibration
CN107995951A (zh) 2017-10-18 2018-05-04 深圳市汇顶科技股份有限公司 一种指纹模块的测试系统及测试方法
CN107656162A (zh) * 2017-10-27 2018-02-02 昆山精讯电子技术有限公司 一种指纹识别模组测试装置
CN107918327A (zh) * 2017-12-08 2018-04-17 上海摩软通讯技术有限公司 基于人造指纹的指纹测试的控制方法及系统
TW201944285A (zh) * 2018-04-13 2019-11-16 致伸科技股份有限公司 指紋辨識模組之檢測系統
CN210222160U (zh) * 2019-06-27 2020-03-31 宁波神州泰岳锐智信息科技有限公司 电子设备指纹识别模块测试机构及测试系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20220012343A1 (en) 2022-01-13
EP3940562B1 (en) 2023-12-20
TW202203028A (zh) 2022-01-16
EP3940562A1 (en) 2022-01-19
CN116756007A (zh) 2023-09-15
US11436338B2 (en) 2022-09-06
CN111563047A (zh) 2020-08-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9935946B2 (en) Method and system for tracking an electronic device at an electronic device docking station
CN110706738B (zh) 蛋白质的结构信息预测方法、装置、设备及存储介质
CN108351828A (zh) 用于设备无关的自动应用测试的技术
US11599070B2 (en) Electronic device and method for determining task including plural actions
CN104102340A (zh) 手势识别装置、手势识别方法、以及电子设备
CN105930072A (zh) 电子设备和电子设备的控制方法
CN113138925A (zh) 应用程序的功能测试方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110245547A (zh) 包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法
CN107179839A (zh) 用于终端的信息输出方法、装置及设备
EP3940561B1 (en) Biometric recognition attack test methods, apparatuses and devices
CN111563047B (zh) 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备
CN110245607A (zh) 眼球追踪方法及相关产品
CN106484614A (zh) 一种核对图片处理效果的方法、装置及移动终端
US20200272653A1 (en) Apparatus for searching for content using image and method of controlling same
CN112486394A (zh) 信息处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN105683959A (zh) 信息处理设备、信息处理方法及信息处理系统
CN110796665B (zh) 图像分割方法及相关产品
CN113365382B (zh) 灯光控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN112560612B (zh) 确定业务算法的系统、方法、计算机设备及存储介质
WO2017004998A1 (en) System for directing action of self-propelled physical object and method thereof
CN106201192A (zh) 点击事件响应方法、装置及终端
Takahashi et al. Touch-sensitive augmented reality system for development of handheld information appliances
EP4362481A1 (en) Method for displaying guide for position of camera, and electronic device
KR102025909B1 (ko) 라이프로그를 제공하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
CN116737268A (zh) 应用程序的处理方法及装置

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
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40035444

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant