CN111985922B - 基于区块链离线支付的信息分配方法及数字金融服务平台 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种基于区块链离线支付的信息分配方法及数字金融服务平台，可以基于历史收集的大量交易过程记录信息列表的异常情况针对性地确定对应的多个不同的加解密策略，并将对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下，从而使得完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于分配的某个指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付，可以进一步提高离线支付过程中的安全性。

Description

基于区块链离线支付的信息分配方法及数字金融服务平台
技术领域
本申请涉及区块链离线支付技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链离线支付的信息分配方法及数字金融服务平台。
背景技术
随着移动互联网技术和数字货币运营的发展，数字货币会逐渐成为作为今后新的主力支付方式，不仅可以支持在线支付，也可以如当前的现金交易一般支持离线网络状态下的离线支付。
然而，在离线网络状态下进行线下支付的安全性仍旧是需要亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于区块链离线支付的信息分配方法及数字金融服务平台，可以基于历史收集的大量交易过程记录信息列表的异常情况针对性地确定对应的多个不同的加解密策略，并将对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下，从而使得完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于分配的某个指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付，可以进一步提高离线支付过程中的安全性。
根据本申请的第一方面，提供一种基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，应用于数字金融服务平台，所述数字金融服务平台与支付交易服务终端和数字金融服务终端通信连接，所述方法包括：
获取历史支付过程中每个支付交易服务终端或者每个数字金融服务终端的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表，其中，所述交易过程记录信息列表包括连续的预设数量个交易过程记录信息，所述交易异常记录列表包括连续的预设数量个交易异常记录；
根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下；
基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素；
根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表的步骤，包括：
针对所述交易过程记录信息列表中的每个交易过程记录信息，从该交易过程记录信息对应的交易映射存储区中获取对应的结构化记录模板内容，其中，所述结构化记录模板内容中包括与该交易过程记录信息对应的每个交易过程记录单元的异常识别信息；
根据每个交易过程记录信息所对应的结构化记录模板内容，生成每个交易过程记录信息所对应的交易异常记录。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表的步骤，包括：
通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络确定所述交易过程记录信息列表的至少一个交易关系网成员节点，并确定每个所述交易关系网成员节点的关系网识别分类；
根据所述关系网识别分类确定所述交易关系网成员节点的参考特征影响因子；
获取所述交易特征匹配网络对应的单一特征匹配单元的第一匹配解析标识符以及对应的全局特征匹配单元的第二匹配解析标识符，其中，所述单一特征匹配单元对于交易关系网成员节点的匹配顺序先于所述全局特征匹配单元；
对所述第一匹配解析标识符和所述第二匹配解析标识符进行优先级比较，得到所述第一匹配解析标识符与所述第二匹配解析标识符之间的目标优先级损失参数；
当所述目标优先级损失参数大于预设损失参数时，将大于所述预设损失参数的损失参数区间分为第一设定损失区间和第二损失参数区间，所述第二损失参数区间大于所述第一设定损失区间；
若所述目标优先级损失参数所处的损失参数区间为所述第一设定损失区间，则确定所述单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子和第二参考特征影响因子；
若所述目标优先级损失参数所处的损失参数区间为所述第二损失参数区间，则确定所述单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子；
将参考特征影响因子位于参考特征影响因子范围内的交易关系网成员节点分配给所述单一特征匹配单元进行信息匹配，并将参考特征影响因子未处于参考特征影响因子范围内的交易特征分配给所述全局特征匹配单元进行信息匹配，从而得到匹配后的交易特征标签。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将参考特征影响因子位于参考特征影响因子范围内的交易关系网成员节点分配给所述单一特征匹配单元进行信息匹配的步骤，包括：
获取交易关系网成员节点对应的观测交易波动元素列表，所述观测交易波动元素列表中包括多个观测交易波动元素；
将相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，生成聚类后的目标观测交易波动元素列表；
将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合，并通过所述单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配；
其中，在生成聚类后的目标观测交易波动元素列表的步骤之后，还包括：
当检测到所述目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量满足预设数量时，执行将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤；
当检测到所述目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，执行将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤；
所述通过所述单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配的步骤，包括：
根据所述目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取所述目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将所述被观测交易的标签解析类别、所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征加载至所述单一特征匹配单元，基于所述被观测交易的标签解析类别对所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行信息匹配；或者
根据所述目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取所述目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将所述被观测交易的标签解析类别和融合后的目标观测交易波动元素列表加载至所述单一特征匹配单元，基于所述被观测交易的标签解析类别对所述融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤，包括：
获取目标观测交易波动元素列表中每个观测交易波动元素对应的多个区分力系数特征，以及每个区分力系数特征对应的非线性相关的样本特征；
将多个区分力系数特征与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到线性相关的样本特征；
将多个非线性相关的样本特征与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标非线性相关的样本特征，对所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行融合，得到所述目标观测交易波动元素列表。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表的步骤，包括：
通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取所述交易异常记录列表的交易异常线性特征，其中，所述交易异常线性特征中记录有支付交易服务终端上发起过交易的交易服务对象在多个异常检测规则上的特征向量；
确定多个所述交易异常线性特征中的第一交易异常线性特征为目标交易异常线性特征，并为每个所述目标交易异常线性特征创建一个候选交易异常线性特征列表，将多个所述交易异常线性特征中的交易异常线性特征聚类至与该交易异常线性特征之间特征强度最小的所述目标交易异常线性特征所记录的所述候选交易异常线性特征列表；
从所述候选交易异常线性特征列表中重新确定一个所述交易异常线性特征为所述目标交易异常线性特征，其中，重新确定的所述交易异常线性特征与所述候选交易异常线性特征列表中除重新确定的所述交易异常线性特征以外的所述交易异常线性特征之间的平均值小于第二交易异常线性特征与所述候选交易异常线性特征列表中除所述第二交易异常线性特征以外的所述交易异常线性特征之间的平均值，所述第二交易异常线性特征为所述候选交易异常线性特征列表中除重新确定的所述交易异常线性特征以外的所述交易异常线性特征；
在聚类之前所述目标交易异常线性特征与聚类之后确定的所述目标交易异常线性特征不相同的情况下，执行为每个重新确定的所述目标交易异常线性特征创建一个所述候选交易异常线性特征列表并将多个所述交易异常线性特征中的交易异常线性特征聚类至与该交易异常线性特征之间特征强度最小的所述目标交易异常线性特征所记录的所述候选交易异常线性特征列表的步骤，直至聚类之前所述目标交易异常线性特征与聚类之后确定的所述目标交易异常线性特征相同；
在聚类之前所述目标交易异常线性特征与聚类之后确定的所述目标交易异常线性特征相同的情况下，将多个所述候选交易异常线性特征列表作为多个所述交易异常线性特征列表，其中，一个所述交易异常线性特征列表中任意两个所述交易异常线性特征之间的特征强度小于一个所述交易异常线性特征列表中所述交易异常线性特征与另一个所述交易异常线性特征列表中所述交易异常线性特征之间的特征强度，其中，所述交易异常线性特征列表中保存有同一类型的所述交易异常线性特征；
在所述交易异常线性特征列表中查找目标异常检测规则上的特征向量相同的目标交易异常线性特征，其中，多个异常检测规则包括所述目标异常检测规则；
在所述目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度达到设定匹配度的情况下，将所有目标交易异常线性特征进行汇总得到交易异常解析标签列表；
多个异常检测规则的特征向量包括交易服务对象的规则偏离度、交易服务对象所访问的访问协议层特征以及交易服务对象所访问的访问站点，其中，在所述交易异常线性特征列表中查找目标异常检测规则上的特征向量相同的目标交易异常线性特征包括：在所述交易异常线性特征列表中查找交易服务对象的规则偏离度相同的所述目标交易异常线性特征，在所述交易异常线性特征列表中查找交易服务对象所访问的访问协议层特征相同的所述目标交易异常线性特征，在所述交易异常线性特征列表中查找交易服务对象所访问的访问站点相同的目标交易异常线性特征。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度通过以下方式确定：
获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度，其中，多个异常检测规则的特征向量包括交易服务对象的规则偏离度；
计算所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度与所述目标类型的已知交易异常特征的规则偏离度之间的匹配度；
所述获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度的步骤，包括：
在所述目标交易异常线性特征为所访问的访问协议层特征相同的交易异常线性特征的情况下，获取所述目标交易异常线性特征的特征强度与所述交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、所述目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问协议层特征和所述目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二强度权重，在所述第一强度权重大于第一权重、且所述第二强度权重大于第二权重的情况下，获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度；或者
在所述目标交易异常线性特征为所访问的访问站点相同的交易异常线性特征的情况下，获取所述目标交易异常线性特征的特征强度与所述交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、所述目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问站点和所述目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二权重，在所述第一强度权重大于第一权重、且所述第二强度权重大于第二权重的情况下，获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的步骤，包括：
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过第一交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第一交易主题关联信息，其中，所述第一交易主题模型属于所述交易特征匹配网络；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过所述第一交易主题模型所包括的风险指标网络获取第一风险指标特征信息；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于所述第一交易主题关联信息以及所述第一风险指标特征信息，通过所述第一交易主题模型所包括的临时风险网络获取第一临时风险信息；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于所述第一临时风险信息以及所述交易特征标签，通过所述第一交易主题模型所包括的第一风险指标网络获取第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签；
基于所述交易异常解析标签列表，针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过第二交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第二交易主题关联信息，其中，所述第二交易主题模型属于所述交易特征匹配网络；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过所述第二交易主题模型所包括的风险指标网络获取第二风险指标特征信息；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于所述第二交易主题关联信息以及所述第二风险指标特征信息，通过所述第二交易主题模型所包括的临时风险网络获取第二临时风险信息；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于所述第二临时风险信息以及所述交易异常解析标签，通过所述第二交易主题模型所包括的第二风险指标网络获取第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签；
对预设数量个第一风险指标解析信息以及预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息；
基于所述预设数量个目标风险指标解析信息，通过子风险拆分单元所包括的第一拆分网络获取预设数量个第一子风险指标解析信息，其中，所述子风险拆分单元属于所述交易特征匹配网络；
基于所述预设数量个第一子风险指标解析信息，通过所述子风险拆分单元所包括的第二拆分网络获取预设数量个第二子风险指标解析信息；
根据所述预设数量个第二子风险指标解析信息确定预设数量个风险网络节点，其中，每个风险网络节点对应于一个目标风险指标解析信息；
根据所述预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点，确定临时风险通信触发信息；
基于所述临时风险通信触发信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的所述分类网络获取所述交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的步骤，包括：
基于所述交易特征标签列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第一风险指标网络获取预设数量个第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签；
基于所述交易异常解析标签列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二风险指标网络获取预设数量个第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签；
对所述预设数量个第一风险指标解析信息以及所述预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息；
基于所述预设数量个目标风险指标解析信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的子风险拆分单元获取临时风险通信触发信息，其中，所述临时风险通信触发信息为根据所述预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点确定的，每个目标风险指标解析信息对应于一个风险网络节点；
基于所述临时风险通信触发信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的所述分类网络获取所述交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
根据本申请的第二方面，提供一种基于区块链离线支付的信息分配装置，应用于与在线通信终端通信连接的数字金融服务终端，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取历史支付过程中每个支付交易服务终端或者每个数字金融服务终端的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表，其中，所述交易过程记录信息列表包括连续的预设数量个交易过程记录信息，所述交易异常记录列表包括连续的预设数量个交易异常记录；
确定模块，用于根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下；
第二获取模块，用于基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素；
分配模块，用于根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
第三方面，本发明实施例还提供一种基于区块链离线支付的信息分配系统，所述基于区块链离线支付的信息分配系统包括数字金融服务平台以及与所述数字金融服务平通信连接的支付交易服务终端和数字金融服务终端通信连接；
所述数字金融服务平台用于获取历史支付过程中每个支付交易服务终端或者每个数字金融服务终端的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表，其中，所述交易过程记录信息列表包括连续的预设数量个交易过程记录信息，所述交易异常记录列表包括连续的预设数量个交易异常记录；
所述数字金融服务平台用于根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下；
所述数字金融服务平台用于基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素；
所述数字金融服务平台用于根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
第四方面，本发明实施例还提供一种数字金融服务终端，所述数字金融服务终端包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个在线通信终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于区块链离线支付的信息分配方法。
第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的基于区块链离线支付的信息分配方法。
基于上述任一方面，本申请可以基于历史收集的大量交易过程记录信息列表的异常情况针对性地确定对应的多个不同的加解密策略，并将对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下，从而使得完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于分配的某个指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付，可以进一步提高离线支付过程中的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的基于区块链离线支付的信息分配系统的应用场景示意图；
图2示出了本申请实施例所提供的基于区块链离线支付的信息分配方法的流程示意图；
图3示出了本申请实施例所提供的基于区块链离线支付的信息分配装置的功能模块示意图；
图4示出了本申请实施例所提供的用于执行上述的基于区块链离线支付的信息分配方法的数字金融服务终端的组件结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是本发明一种实施例提供的基于区块链离线支付的信息分配系统10的交互示意图。基于区块链离线支付的信息分配系统10可以包括数字金融服务平台100以及与所述数字金融服务平台100通信连接的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300。图1所示的基于区块链离线支付的信息分配系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于区块链离线支付的信息分配系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。
本实施例中，基于区块链离线支付的信息分配系统10中的数字金融服务平台100、支付交易服务终端200和数字金融服务终端300可以通过配合执行以下方法实施例所描述的基于区块链离线支付的信息分配方法，具体数字金融服务平台100、支付交易服务终端200和数字金融服务终端300的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。
基于本申请提供的技术方案的发明构思出发，本申请提供的数字金融服务平台100可以应用在例如智慧医疗、智慧城市管理、智慧工业互联网、通用业务监控管理等可以应用大数据技术或者是云计算技术等的场景中，再比如，还可以应用在包括但不限于新能源汽车系统管理、智能云办公、云平台数据处理、云游戏数据处理、云直播处理、云汽车管理平台、区块链金融数据服务平台等，但不限于此。
为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本发明实施例提供的基于区块链离线支付的信息分配方法的流程示意图，本实施例提供的基于区块链离线支付的信息分配方法可以由图1中所示的数字金融服务平台100执行，下面对该基于区块链离线支付的信息分配方法进行详细介绍。
步骤S110，获取历史支付过程中每个支付交易服务终端200或者每个数字金融服务终端300的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表。
步骤S120，根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下。
步骤S130，基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素。
步骤S140，根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
本实施例中，交易过程记录信息列表具体可以包括连续的预设数量个交易过程记录信息，交易异常记录列表具体可以包括连续的预设数量个交易异常记录。其中，本申请发明人研究发现，交易异常行为的特点是将交易异常记录融合到原始交易过程记录信息与所关联的交易过程记录信息对应的交易映射存储区，因此基于此种设计，可以便于结合上述特征信息进行后续的操作。
本实施例中，交易过程记录信息可以理解为支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发起交易进程中产生的大数据信息，包括但不限于支付操作信息、支付验证信息等等，交易异常记录可以理解为支付交易服务终端200和数字金融服务终端300在存在交易异常行为时所发起交易进程中与该交易异常行为对应的节点相关的交易异常上传信息，这些上传信息可以预先在支付交易服务终端200和数字金融服务终端300配置相应的模板，例如在发起针对服务A的交易进程中，在节点A1过程存在交易异常情况，此时发送的上传报告信息可以包括服务A、节点A1过程以及节点A1过程对应的数据传输记录信息，数据传输记录信息可以包括但不限于数据传输协议信息、数据调用服务信息以及具体传输的数据内容字段等。
本实施例中，交易特征标签列表包括预设数量个交易特征标签，交易异常解析标签列表包括预设数量个交易异常解析标签，具体特征提取方式将在后文进行详细的示例性阐述。
本实施例中，指定加解密策略离线令牌信息可以包括不同交易元素的加解密策略，在实际实施过程中，交易元素可以根据在离线支付交易过程中的交易环境进行动态变化，也就是说，在实际的离线支付过程中，加解密策略是实时变化的，而不是固定不变的，并且其变化的依据与不同的交易环境相关，由此可以提高离线支付过程中的安全性。
本实施例中，在步骤S140中，获取交易过程记录信息所对应的强化加密元素，可以根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
例如，根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300所同步发送的随机分配请求，获取该预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300所要求的安全等级需求，然后基于该安全等级需求下的交易元素匹配相关联的强化加密元素，确定对应的指定加解密策略离线令牌信息，从而向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。
例如，可以通过数字金融服务平台100分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送指定加解密策略离线令牌信息，并且按照该指定加解密策略离线令牌信息作为支付交易服务终端200和数字金融服务终端30在离线区块链网络状态下的身份安全认证依据进行离线支付，从而提高离线支付过程中的安全性，降低信息盗取和信息截取的概率，当支付交易服务终端200和数字金融服务终端30在切换到在线区块链网络状态后，数字金融服务平台100分别获取第一离线支付账单列表和第二离线支付账单列表后上传到对应的区块链系统中进行内容更新，由此可以实时同步离线支付账单。
譬如，在在线区块链网络状态下，数字金融服务平台100分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送支付交易服务终端200和数字金融服务终端300确认的指定加解密策略离线令牌信息。
然后，支付交易服务终端200在离线区块链网络状态下，与数字金融服务终端300建立离线交易通信通道，基于指定加解密策略离线令牌信息中当前交易元素对应的加解密策略对本次向数字金融服务终端300发起的交易服务的交易传输数据进行加密获得加密交易传输数据，并通过离线交易通信通道向数字金融服务终端300发送加密交易传输数据。
然后，数字金融服务终端300通过交易通信通道获取加密交易传输数据，并基于指定加解密策略离线令牌信息中当前交易元素对应的加解密策略对加密交易传输数据进行解密后，获得解密交易传输数据，根据解密交易传输数据进行支付验证处理后，将支付结果发送给支付交易服务终端200。
然后，支付交易服务终端200根据支付结果生成对应的支付账单，并将支付账单进行预存储，以获得离线区块链网络状态下的第一离线支付账单列表，同时将支付账单发送给数字金融服务终端300，使得数字金融服务终端300将支付账单进行预存储，以获得离线区块链网络状态下的第二离线支付账单列表。
然后，当支付交易服务终端200和数字金融服务终端300在切换到在线区块链网络状态后，数字金融服务平台100分别获取第一离线支付账单列表和第二离线支付账单列表，并将第一离线支付账单列表和第二离线支付账单列表上传到对应的区块链系统中进行内容更新。
例如在本实施例中，当前交易元素可以用于表示本次交易服务对应的预设交易元素，预设交易元素与本次交易服务所对应的交易环境信息相关，例如交易环境信息可以是指交易地址标识（可以通过交易服务中的标识码来确定，而无需连接网络）、交易时间标识、交易商品类型标识等在每次离线交易过程中可能产生动态变化的标识，然后基于这些交易环境信息与预先配置的匹配规则确定本次交易服务对应的预设交易元素，从而便于后续的离线过程中的加密和解密。
本实施例中，交易通信通道可以是但不限于基于NFC的交易通信通道、基于蓝牙技术的交易通信通道等。
此外，在一种可能的实现方式中，为了进一步提高离线支付过程中的安全性，当数字金融服务终端300在基于指定加解密策略离线令牌信息中当前交易元素对应的加解密策略对加密交易传输数据进行解密时解密失败时，或者接收到的交易传输数据不存在指定加解密策略离线令牌信息中当前交易元素对应的加解密策略时，结束本次交易服务。又例如，当支付交易服务终端200在预设时间段内未接收到支付结果时，结束本次交易服务。
基于上述步骤，本实施例可以基于历史收集的大量交易过程记录信息列表的异常情况针对性地确定对应的多个不同的加解密策略，并将对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下，从而使得完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300基于分配的某个指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付，可以进一步提高离线支付过程中的安全性。
在一种可能的实现方式中，对于步骤S110而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。
子步骤S111，针对交易过程记录信息列表中的每个交易过程记录信息，从该交易过程记录信息对应的交易映射存储区中获取对应的结构化记录模板内容。
本实施例中，结构化记录模板内容中具体可以包括与该交易过程记录信息对应的每个交易过程记录单元的异常识别信息。
子步骤S112，根据每个交易过程记录信息所对应的结构化记录模板内容，生成每个交易过程记录信息所对应的交易异常记录。
在一种可能的实现方式中，对于步骤S120而言，在根据强化加密元素以及以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集确定对应的多个不同的加解密策略的过程中，可以通过以下示例性的实施方式来实现，详细描述如下。
子步骤S121，从每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集中获取多个异常响应对象，并从多个异常响应对象分别提取对应的异常响应解析向量.
子步骤S122，根据提取的异常响应解析向量确定各个异常响应对象之间的异常可疑映射实体，并根据计算出的各个异常响应对象之间的异常可疑映射实体，构建对应的加解密封装实体。
子步骤S123，根据构建的加解密封装实体，分别确定各个异常响应对象所对应的加解密封装密钥关系。
子步骤S124，根据各个异常响应对象所对应的加解密封装密钥关系以及多个强化加密元素之间的元素层级关系，确定对应的多个不同的加解密策略。
例如，可以获取各个异常响应对象所对应的加解密封装密钥关系匹配的加解密封装密钥序列，然后根据多个强化加密元素之间的元素层级关系将加解密封装密钥序列分别层叠映射到多个强化加密元素中，从而可以确定对应的多个不同的加解密策略。
在一种可能的实现方式中，对于步骤S130而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。
子步骤S131，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络确定交易过程记录信息列表的至少一个交易关系网成员节点，并确定每个交易关系网成员节点的关系网识别分类。
子步骤S132，根据关系网识别分类确定交易关系网成员节点的参考特征影响因子。
子步骤S133，获取交易特征匹配网络对应的单一特征匹配单元的第一匹配解析标识符以及对应的全局特征匹配单元的第二匹配解析标识符，其中，单一特征匹配单元对于交易关系网成员节点的匹配顺序先于全局特征匹配单元。
子步骤S134，对第一匹配解析标识符和第二匹配解析标识符进行优先级比较，得到第一匹配解析标识符与第二匹配解析标识符之间的目标优先级损失参数。
子步骤S135，当目标优先级损失参数大于预设损失参数时，将大于预设损失参数的损失参数区间分为第一设定损失区间和第二损失参数区间，第二损失参数区间大于第一设定损失区间。
子步骤S136，若目标优先级损失参数所处的损失参数区间为第一设定损失区间，则确定单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子和第二参考特征影响因子。
子步骤S137，若目标优先级损失参数所处的损失参数区间为第二损失参数区间，则确定单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子。
子步骤S138，将参考特征影响因子位于参考特征影响因子范围内的交易关系网成员节点分配给单一特征匹配单元进行信息匹配，并将参考特征影响因子未处于参考特征影响因子范围内的交易特征分配给全局特征匹配单元进行信息匹配，从而得到匹配后的交易特征标签。
基于上述步骤，本实施例通过确定交易关系网成员节点的关系网识别分类，监测不同的特征匹配单元之间形成的队列损失参数，在队列损失参数达到一定条件时，根据队列损失参数将不同参考特征影响因子的交易关系网成员节点分配至不同的特征匹配单元进行并行处理，缓解特征匹配单元的匹配压力，极大的提升了匹配效率。
作为一种可能的示例，在子步骤S138中，具体可以通过以下详细的实施方式来实现。
（1）获取交易关系网成员节点对应的观测交易波动元素列表，观测交易波动元素列表中包括多个观测交易波动元素。
（2）将相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，生成聚类后的目标观测交易波动元素列表。
（3）将目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合，并通过单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配。
进一步地，在生成聚类后的目标观测交易波动元素列表之后，当检测到目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量满足预设数量时，执行将目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤。
再例如，当检测到目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，执行将目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤。
进一步地，在通过单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配的过程中，具体可以根据目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将被观测交易的标签解析类别、线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征加载至单一特征匹配单元，基于被观测交易的标签解析类别对线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行信息匹配。
再例如，在另一种示例中，本实施例还可以根据目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将被观测交易的标签解析类别和融合后的目标观测交易波动元素列表加载至单一特征匹配单元，基于被观测交易的标签解析类别对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配。
进一步地，在将目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的过程中，具体可以获取目标观测交易波动元素列表中每个观测交易波动元素对应的多个区分力系数特征，以及每个区分力系数特征对应的非线性相关的样本特征，然后将多个区分力系数特征与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到线性相关的样本特征，从而可以将多个非线性相关的样本特征与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标非线性相关的样本特征，对线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行融合，得到目标观测交易波动元素列表。
在一种可能的实现方式中，仍旧对于步骤S130而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。
子步骤S1391，通过交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常记录列表的交易异常线性特征。
本实施例中，交易异常线性特征中记录有支付交易服务终端200上发起过交易的交易服务对象在多个异常检测规则上的特征向量。
子步骤S1392，根据所述交易异常记录列表的交易异常线性特征确定与目标异常检测规则上的特征向量对应的目标交易异常线性特征。
子步骤S1393，在目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度达到设定匹配度的情况下，将所有目标交易异常线性特征进行汇总得到交易异常解析标签列表。
在一种可能的实现方式中，对于子步骤S1392而言，譬如可以通过以下子步骤进一步实现。
子步骤S13921，确定多个交易异常线性特征中的第一交易异常线性特征为目标交易异常线性特征，并为每个目标交易异常线性特征创建一个候选交易异常线性特征列表，将多个交易异常线性特征中的交易异常线性特征聚类至与该交易异常线性特征之间特征强度最小的目标交易异常线性特征所记录的候选交易异常线性特征列表。
子步骤S13922，从候选交易异常线性特征列表中重新确定一个交易异常线性特征为目标交易异常线性特征。
本实施例中，重新确定的交易异常线性特征与候选交易异常线性特征列表中除重新确定的交易异常线性特征以外的交易异常线性特征之间的平均值小于第二交易异常线性特征与候选交易异常线性特征列表中除第二交易异常线性特征以外的交易异常线性特征之间的平均值，第二交易异常线性特征为候选交易异常线性特征列表中除重新确定的交易异常线性特征以外的交易异常线性特征。
子步骤S13923，在聚类之前目标交易异常线性特征与聚类之后确定的目标交易异常线性特征不相同的情况下，执行为每个重新确定的目标交易异常线性特征创建一个候选交易异常线性特征列表并将多个交易异常线性特征中的交易异常线性特征聚类至与该交易异常线性特征之间特征强度最小的目标交易异常线性特征所记录的候选交易异常线性特征列表的步骤，直至聚类之前目标交易异常线性特征与聚类之后确定的目标交易异常线性特征相同。
子步骤S13924，在聚类之前目标交易异常线性特征与聚类之后确定的目标交易异常线性特征相同的情况下，将多个候选交易异常线性特征列表作为多个交易异常线性特征列表。
本实施例中，一个交易异常线性特征列表中任意两个交易异常线性特征之间的特征强度小于一个交易异常线性特征列表中交易异常线性特征与另一个交易异常线性特征列表中交易异常线性特征之间的特征强度，其中，交易异常线性特征列表中保存有同一类型的交易异常线性特征。
子步骤S13925，在交易异常线性特征列表中查找目标异常检测规则上的特征向量相同的目标交易异常线性特征，其中，多个异常检测规则包括目标异常检测规则。
本实施例中，通过引入用户行为聚类方法，对获取的交易异常线性特征进行聚类得到交易异常线性特征列表，在交易异常线性特征列表中查找目标异常检测规则上的特征向量相同的目标交易异常线性特征，在目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度达到第一设定匹配度的情况下，将目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象作为一种目标类型的交易异常特征，即结合交易异常线性特征的特征匹配技术识别交易异常特征，可以对交易异常特征的识别准确率较低的问题，进而提高交易异常特征识别准确率。
作为一种可能的实现方式，譬如，上述的多个异常检测规则的特征向量具体可以包括交易服务对象的规则偏离度、交易服务对象所访问的访问协议层特征以及交易服务对象所访问的访问站点。
其中，示例性地，在交易异常线性特征列表中查找目标异常检测规则上的特征向量相同的目标交易异常线性特征包括：在交易异常线性特征列表中查找交易服务对象的规则偏离度相同的目标交易异常线性特征，在交易异常线性特征列表中查找交易服务对象所访问的访问协议层特征相同的目标交易异常线性特征，在交易异常线性特征列表中查找交易服务对象所访问的访问站点相同的目标交易异常线性特征。
在一种可能的实现方式中，对于子步骤S1393中，目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度具体可以通过以下方式确定：
子步骤S13931，获取目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度。其中，多个异常检测规则的特征向量包括交易服务对象的规则偏离度。
例如，在目标交易异常线性特征为所访问的访问协议层特征相同的交易异常线性特征的情况下，获取目标交易异常线性特征的特征强度与交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问协议层特征和目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二强度权重，在第一强度权重大于第一权重、且第二强度权重大于第二权重的情况下，获取目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度。
再例如，在目标交易异常线性特征为所访问的访问站点相同的交易异常线性特征的情况下，获取目标交易异常线性特征的特征强度与交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问站点和目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二权重，在第一强度权重大于第一权重、且第二强度权重大于第二权重的情况下，获取目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度。
子步骤S13932，计算目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度与目标类型的已知交易异常特征的规则偏离度之间的匹配度。
在一种可能的实现方式中，仍旧对于步骤S130而言，在基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的过程中，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。
（1）针对交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过第一交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第一交易主题关联信息，其中，第一交易主题模型属于交易特征匹配网络。
（2）针对交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过第一交易主题模型所包括的风险指标网络获取第一风险指标特征信息。
（3）针对交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于第一交易主题关联信息以及第一风险指标特征信息，通过第一交易主题模型所包括的临时风险网络获取第一临时风险信息。
（4）针对交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于第一临时风险信息以及交易特征标签，通过第一交易主题模型所包括的第一风险指标网络获取第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签。
（5）基于交易异常解析标签列表，针对交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过第二交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第二交易主题关联信息，其中，第二交易主题模型属于交易特征匹配网络。
（6）针对交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过第二交易主题模型所包括的风险指标网络获取第二风险指标特征信息。
（7）针对交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于第二交易主题关联信息以及第二风险指标特征信息，通过第二交易主题模型所包括的临时风险网络获取第二临时风险信息。
（8）针对交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于第二临时风险信息以及交易异常解析标签，通过第二交易主题模型所包括的第二风险指标网络获取第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签。
（9）对预设数量个第一风险指标解析信息以及预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息。
（10）基于预设数量个目标风险指标解析信息，通过子风险拆分单元所包括的第一拆分网络获取预设数量个第一子风险指标解析信息，其中，子风险拆分单元属于交易特征匹配网络。
（11）基于预设数量个第一子风险指标解析信息，通过子风险拆分单元所包括的第二拆分网络获取预设数量个第二子风险指标解析信息。
（12）根据预设数量个第二子风险指标解析信息确定预设数量个风险网络节点，其中，每个风险网络节点对应于一个目标风险指标解析信息。
（13）根据预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点，确定临时风险通信触发信息。
（14）基于临时风险通信触发信息，获取交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
在另一种可能的实现方式中，仍旧对于步骤S130而言，在基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的过程中，还可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。
（1）基于交易特征标签列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一风险指标网络获取预设数量个第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签。
（2）基于交易异常解析标签列表，通过交易特征匹配网络所包括的第二风险指标网络获取预设数量个第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签。
（3）对预设数量个第一风险指标解析信息以及预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息。
（4）基于预设数量个目标风险指标解析信息，通过交易特征匹配网络所包括的子风险拆分单元获取临时风险通信触发信息，其中，临时风险通信触发信息为根据预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点确定的，每个目标风险指标解析信息对应于一个风险网络节点。
（5）基于临时风险通信触发信息，获取交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
基于同一发明构思，请参阅图3，示出了本申请实施例提供的基于区块链离线支付的信息分配装置400的功能模块示意图，本实施例可以根据上述数字金融服务平台100执行的方法实施例对基于区块链离线支付的信息分配装置400进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图3示出的基于区块链离线支付的信息分配装置400只是一种装置示意图。其中，基于区块链离线支付的信息分配装置400可以包括第一获取模块410、确定模块420、第二获取模块430以及分配模块440，下面分别对该基于区块链离线支付的信息分配装置400的各个功能模块的功能进行详细阐述。
第一获取模块410，用于获取历史支付过程中每个支付交易服务终端200或者每个数字金融服务终端300的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表，其中，所述交易过程记录信息列表包括连续的预设数量个交易过程记录信息，所述交易异常记录列表包括连续的预设数量个交易异常记录。可以理解，该第一获取模块410可以用于执行上述步骤S110，关于该第一获取模块410的详细实现方式可以参照上述对步骤S110有关的内容。
确定模块420，用于根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下。可以理解，该确定模块420可以用于执行上述步骤S120，关于该确定模块420的详细实现方式可以参照上述对步骤S120有关的内容。
第二获取模块430，用于基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素。可以理解，该第二获取模块430可以用于执行上述步骤S130，关于该第二获取模块430的详细实现方式可以参照上述对步骤S130有关的内容。
分配模块440，用于根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端200和数字金融服务终端300基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付。可以理解，该分配模块440可以用于执行上述步骤S140，关于该分配模块440的详细实现方式可以参照上述对步骤S140有关的内容。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，第一获取模块410可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上第一获取模块410的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。
图4示出了本发明实施例提供的用于实现上述的基于区块链离线支付的信息分配方法的数字金融服务平台100的硬件结构示意图，如图4所示，数字金融服务平台100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。
在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述机器可读存储介质120存储的计算机执行指令（例如图3中所示的基于区块链离线支付的信息分配装置400包括的第一获取模块410、确定模块420、第二获取模块430以及分配模块440），使得处理器110可以执行如上方法实施例的基于区块链离线支付的信息分配方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的在线通信终端200进行数据收发。
处理器110的具体实现过程可参见上述数字金融服务平台100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是全局特征匹配单元(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
机器可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基于区块链离线支付的信息分配方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。
本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或数字金融服务终端上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和列表的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过互动业务实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的数字金融服务终端或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (9)

1.一种基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，应用于数字金融服务平台，所述数字金融服务平台与支付交易服务终端和数字金融服务终端通信连接，所述方法包括：
获取历史支付过程中每个支付交易服务终端或者每个数字金融服务终端的交易过程记录信息列表，并根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表，其中，所述交易过程记录信息列表包括连续的预设数量个交易过程记录信息，所述交易异常记录列表包括连续的预设数量个交易异常记录；
根据所述交易异常记录列表中每个交易异常记录以及每个交易异常记录所对应预先记录的异常接收指令集信息，确定对应的多个不同的加解密策略，并将所述对应的多个不同的加解密策略分配给每个加解密策略离线令牌信息的不同交易元素下；
基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表，基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表，并且基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素；
根据每个预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端所同步发送的随机分配请求以及所述强化加密元素，分别向完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端发送所述随机分配请求确认的指定加解密策略离线令牌信息，以使得所述完成预先业务安全认证的支付交易服务终端和数字金融服务终端基于所述指定加解密策略离线令牌信息进行离线支付；
所述根据所述交易过程记录信息列表获取交易异常记录列表的步骤，包括：
针对所述交易过程记录信息列表中的每个交易过程记录信息，从该交易过程记录信息对应的交易映射存储区中获取对应的结构化记录模板内容，其中，所述结构化记录模板内容中包括与该交易过程记录信息对应的每个交易过程记录单元的异常识别信息；
根据每个交易过程记录信息所对应的结构化记录模板内容，生成每个交易过程记录信息所对应的交易异常记录。
2.根据权利要求1所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述基于所述交易过程记录信息列表，通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络获取交易特征标签列表的步骤，包括：
通过交易特征匹配网络所包括的第一子网络确定所述交易过程记录信息列表的至少一个交易关系网成员节点，并确定每个所述交易关系网成员节点的关系网识别分类；
根据所述关系网识别分类确定所述交易关系网成员节点的参考特征影响因子；
获取所述交易特征匹配网络对应的单一特征匹配单元的第一匹配解析标识符以及对应的全局特征匹配单元的第二匹配解析标识符，其中，所述单一特征匹配单元对于交易关系网成员节点的匹配顺序先于所述全局特征匹配单元；
对所述第一匹配解析标识符和所述第二匹配解析标识符进行优先级比较，得到所述第一匹配解析标识符与所述第二匹配解析标识符之间的目标优先级损失参数；
当所述目标优先级损失参数大于预设损失参数时，将大于所述预设损失参数的损失参数区间分为第一设定损失区间和第二损失参数区间，所述第二损失参数区间大于所述第一设定损失区间；
若所述目标优先级损失参数所处的损失参数区间为所述第一设定损失区间，则确定所述单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子和第二参考特征影响因子；
若所述目标优先级损失参数所处的损失参数区间为所述第二损失参数区间，则确定所述单一特征匹配单元需要处理的参考特征影响因子范围包括第一参考特征影响因子；
将参考特征影响因子位于参考特征影响因子范围内的交易关系网成员节点分配给所述单一特征匹配单元进行信息匹配，并将参考特征影响因子未处于参考特征影响因子范围内的交易特征分配给所述全局特征匹配单元进行信息匹配，从而得到匹配后的交易特征标签。
3.根据权利要求2所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述将参考特征影响因子位于参考特征影响因子范围内的交易关系网成员节点分配给所述单一特征匹配单元进行信息匹配的步骤，包括：
获取交易关系网成员节点对应的观测交易波动元素列表，所述观测交易波动元素列表中包括多个观测交易波动元素；
将相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，生成聚类后的目标观测交易波动元素列表；
将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合，并通过所述单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配；
其中，在生成聚类后的目标观测交易波动元素列表的步骤之后，还包括：
当检测到所述目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量满足预设数量时，执行将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤；
当检测到所述目标观测交易波动元素列表的观测交易波动元素数量不满足预设数量时，在预设时间内等待相同观测交易波动元素属性的观测交易波动元素进行聚类，执行将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤；
所述通过所述单一特征匹配单元对融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配的步骤，包括：
根据所述目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取所述目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将所述被观测交易的标签解析类别、所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征加载至所述单一特征匹配单元，基于所述被观测交易的标签解析类别对所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行信息匹配；或者
根据所述目标观测交易波动元素列表中的观测交易波动元素属性，获取所述目标观测交易波动元素列表对应的被观测交易的标签解析类别，将所述被观测交易的标签解析类别和融合后的目标观测交易波动元素列表加载至所述单一特征匹配单元，基于所述被观测交易的标签解析类别对所述融合后的目标观测交易波动元素列表进行信息匹配。
4.根据权利要求3所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述将所述目标观测交易波动元素列表的线性相关的样本特征和非线性相关的样本特征进行融合的步骤，包括：
获取目标观测交易波动元素列表中每个观测交易波动元素对应的多个区分力系数特征，以及每个区分力系数特征对应的非线性相关的样本特征；
将多个区分力系数特征与预设互动组件的每个预设组件节点进行匹配处理，得到线性相关的样本特征；
将多个非线性相关的样本特征与预设业务控件的每个预设控件节点进行匹配处理，得到目标非线性相关的样本特征，对所述线性相关的样本特征和目标非线性相关的样本特征进行融合，得到所述目标观测交易波动元素列表。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述基于所述交易异常记录列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取交易异常解析标签列表的步骤，包括：
通过所述交易特征匹配网络所包括的第二子网络获取所述交易异常记录列表的交易异常线性特征，其中，所述交易异常线性特征中记录有支付交易服务终端上发起过交易的交易服务对象在多个异常检测规则上的特征向量；
根据所述交易异常记录列表的交易异常线性特征确定与目标异常检测规则上的特征向量对应的目标交易异常线性特征；
在所述目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度达到设定匹配度的情况下，将所有目标交易异常线性特征进行汇总得到交易异常解析标签列表。
6.根据权利要求5所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述目标交易异常线性特征记录的交易服务对象与目标类型的已知交易异常特征之间的匹配度通过以下方式确定：
获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度，其中，多个异常检测规则的特征向量包括交易服务对象的规则偏离度；
计算所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度与所述目标类型的已知交易异常特征的规则偏离度之间的匹配度；
所述获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度的步骤，包括：
在所述目标交易异常线性特征为所访问的访问协议层特征相同的交易异常线性特征的情况下，获取所述目标交易异常线性特征的特征强度与交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、所述目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问协议层特征和所述目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二强度权重，在所述第一强度权重大于第一权重、且所述第二强度权重大于第二权重的情况下，获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度；或者
在所述目标交易异常线性特征为所访问的访问站点相同的交易异常线性特征的情况下，获取所述目标交易异常线性特征的特征强度与所述交易异常线性特征列表中交易异常线性特征的特征强度之间的第一强度权重、所述目标交易异常线性特征的特征强度与所访问的访问站点和所述目标交易异常线性特征相同的交易调用频次之间的第二权重，在所述第一强度权重大于第一权重、且所述第二强度权重大于第二权重的情况下，获取所述目标交易异常线性特征中记录的交易服务对象的规则偏离度。
7.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的步骤，包括：
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过第一交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第一交易主题关联信息，其中，所述第一交易主题模型属于所述交易特征匹配网络；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，通过所述第一交易主题模型所包括的风险指标网络获取第一风险指标特征信息；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于所述第一交易主题关联信息以及所述第一风险指标特征信息，通过所述第一交易主题模型所包括的临时风险网络获取第一临时风险信息；
针对所述交易特征标签列表中的每个交易特征标签，基于所述第一临时风险信息以及所述交易特征标签，通过所述第一交易主题模型所包括的第一风险指标网络获取第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签；
基于所述交易异常解析标签列表，针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过第二交易主题模型所包括的交数据集市网络获取第二交易主题关联信息，其中，所述第二交易主题模型属于所述交易特征匹配网络；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，通过所述第二交易主题模型所包括的风险指标网络获取第二风险指标特征信息；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于所述第二交易主题关联信息以及所述第二风险指标特征信息，通过所述第二交易主题模型所包括的临时风险网络获取第二临时风险信息；
针对所述交易异常解析标签列表中的每个交易异常解析标签，基于所述第二临时风险信息以及所述交易异常解析标签，通过所述第二交易主题模型所包括的第二风险指标网络获取第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签；
对预设数量个第一风险指标解析信息以及预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息；
基于所述预设数量个目标风险指标解析信息，通过子风险拆分单元所包括的第一拆分网络获取预设数量个第一子风险指标解析信息，其中，所述子风险拆分单元属于所述交易特征匹配网络；
基于所述预设数量个第一子风险指标解析信息，通过所述子风险拆分单元所包括的第二拆分网络获取预设数量个第二子风险指标解析信息；
根据所述预设数量个第二子风险指标解析信息确定预设数量个风险网络节点，其中，每个风险网络节点对应于一个目标风险指标解析信息；
根据所述预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点，确定临时风险通信触发信息；
基于所述临时风险通信触发信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的分类网络获取所述交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
8.根据权利要求1所述的基于区块链离线支付的信息分配方法，其特征在于，所述基于所述交易特征标签列表以及所述交易异常解析标签列表，获取所述交易过程记录信息所对应的强化加密元素的步骤，包括：
基于所述交易特征标签列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第一风险指标网络获取预设数量个第一风险指标解析信息，其中，每个第一风险指标解析信息对应于一个交易特征标签；
基于所述交易异常解析标签列表，通过所述交易特征匹配网络所包括的第二风险指标网络获取预设数量个第二风险指标解析信息，其中，每个第二风险指标解析信息对应于一个交易异常解析标签；
对所述预设数量个第一风险指标解析信息以及所述预设数量个第二风险指标解析信息进行匹配处理，得到匹配的预设数量个目标风险指标解析信息，其中，每个目标风险指标解析信息包括一个第一风险指标解析信息以及一个第二风险指标解析信息；
基于所述预设数量个目标风险指标解析信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的子风险拆分单元获取临时风险通信触发信息，其中，所述临时风险通信触发信息为根据所述预设数量个目标风险指标解析信息以及预设数量个风险网络节点确定的，每个目标风险指标解析信息对应于一个风险网络节点；
基于所述临时风险通信触发信息，通过所述交易特征匹配网络所包括的分类网络获取所述交易过程记录信息列表所对应的强化加密元素。
9.一种数字金融服务平台，其特征在于，所述数字金融服务平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个支付交易服务终端和数字金融服务终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-8中任意一项的基于区块链离线支付的信息分配方法。
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