本發(fā)明涉及信息安全，特別涉及一種通訊軟件的安全性自動(dòng)化驗(yàn)證方法。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，通訊軟件已成為人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦胁豢苫蛉钡囊徊糠?。無論是即時(shí)消息、視頻通話還是文件共享，通訊軟件都極大地便利了人們的溝通。然而，伴隨而來的安全隱患也日益突出，網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露、身份盜竊等事件頻頻發(fā)生，嚴(yán)重威脅用戶的個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。因此，提升通訊軟件的安全性，尤其是自動(dòng)化驗(yàn)證方法，顯得尤為重要。傳統(tǒng)的自動(dòng)化驗(yàn)證方法雖然可以提高身份驗(yàn)證的安全性，但在面對(duì)高級(jí)持續(xù)性威脅或針對(duì)性的攻擊時(shí)，其抗攻擊能力不足。攻擊者通過模仿正常用戶的行為或采用社會(huì)工程學(xué)手段繞過自動(dòng)化驗(yàn)證系統(tǒng)，從而造成安全防護(hù)措施失效。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種通訊軟件的安全性自動(dòng)化驗(yàn)證方法，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種通訊軟件的安全性自動(dòng)化驗(yàn)證方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取通訊軟件設(shè)備端口數(shù)據(jù)，并根據(jù)通訊軟件設(shè)備端口數(shù)據(jù)進(jìn)行通訊軟件設(shè)備拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建，從而獲得通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D；獲取通訊軟件安全協(xié)議數(shù)據(jù)；根據(jù)通訊軟件安全協(xié)議數(shù)據(jù)對(duì)通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)連接劃分，從而獲得通訊軟件設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)連接拓?fù)鋱D；

4、步驟s2：獲取通訊軟件運(yùn)行日志，并根據(jù)通訊軟件運(yùn)行日志數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)提取，從而獲得身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)；根據(jù)身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)分析，從而獲得身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)通訊軟件日志數(shù)據(jù)進(jìn)行通信鏈接數(shù)據(jù)提取，從而獲得通信鏈接數(shù)據(jù)；根據(jù)通信鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意鏈接檢測(cè)，從而獲得惡意鏈接數(shù)據(jù)；根據(jù)惡意鏈接數(shù)據(jù)對(duì)身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證信息泄露分析，從而身份驗(yàn)證泄露數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)身份驗(yàn)證泄露數(shù)據(jù)以及身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而獲得身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)，從而獲得自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：根據(jù)自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)對(duì)通訊軟件設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)連接拓?fù)鋱D進(jìn)行身份驗(yàn)證安全風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化，從而獲得身份驗(yàn)證安全風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化數(shù)據(jù)，并上傳至通訊軟件管理平臺(tái)，以執(zhí)行自動(dòng)化身份驗(yàn)證優(yōu)化任務(wù)。

8、本發(fā)明通過獲取通訊軟件設(shè)備的端口數(shù)據(jù)，能夠全面了解網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)設(shè)備的連接情況，從而構(gòu)建出完整的通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D。這張拓?fù)鋱D可以幫助識(shí)別設(shè)備之間的通信關(guān)系和數(shù)據(jù)流動(dòng)路徑，利用安全協(xié)議數(shù)據(jù)對(duì)拓?fù)鋱D進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)連接劃分，可以明確哪些連接存在安全隱患。這樣可以預(yù)先識(shí)別并評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，為后續(xù)的安全防護(hù)措施提供依據(jù)。通過分析通訊軟件的運(yùn)行日志，能夠提取出與身份驗(yàn)證相關(guān)的數(shù)據(jù)。這是了解用戶身份驗(yàn)證行為和模式的基礎(chǔ)，基于提取出的身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，可以識(shí)別出存在的身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)，例如異常的登錄行為或頻繁的身份驗(yàn)證失敗。這有助于提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅。通過對(duì)通訊軟件日志數(shù)據(jù)的分析，能夠提取出所有的通信鏈接信息。這些數(shù)據(jù)對(duì)了解網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)交換及其安全性至關(guān)重要，對(duì)通信鏈接進(jìn)行惡意鏈接檢測(cè)，可以識(shí)別出惡意行為或攻擊企圖，從而防止惡意鏈接對(duì)用戶造成損害，通過檢測(cè)惡意鏈接并分析其與身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，可以發(fā)現(xiàn)身份驗(yàn)證信息泄露途徑，幫助進(jìn)一步提高系統(tǒng)的安全性。將身份驗(yàn)證泄露數(shù)據(jù)與身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估用戶身份驗(yàn)證過程中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)，并識(shí)別出發(fā)生泄露的場(chǎng)景，根據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整驗(yàn)證方法，提高安全性。這種動(dòng)態(tài)的防護(hù)措施可以更加有效地應(yīng)對(duì)高級(jí)威脅，增強(qiáng)自動(dòng)化身份驗(yàn)證系統(tǒng)的抗攻擊能力。基于自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化通訊軟件設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)連接拓?fù)鋱D，提升整體網(wǎng)絡(luò)的安全性。這一過程確保了身份驗(yàn)證的安全性和可靠性，將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)上傳至通訊軟件管理平臺(tái)，可以自動(dòng)執(zhí)行相關(guān)的安全任務(wù)，實(shí)現(xiàn)安全防護(hù)的閉環(huán)管理，減少人工干預(yù)和錯(cuò)誤，提高整個(gè)系統(tǒng)的安全性和管理效率。

9、可選地，步驟s1具體為：

10、步驟s11：獲取通訊軟件設(shè)備端口數(shù)據(jù)，并根據(jù)通訊軟件設(shè)備端口數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備端口號(hào)數(shù)據(jù)提取以及通信流向數(shù)據(jù)提取，從而獲得設(shè)備端口號(hào)數(shù)據(jù)以及通信流向數(shù)據(jù)；

11、步驟s12：根據(jù)設(shè)備端口號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行通訊拓?fù)涔?jié)點(diǎn)構(gòu)建，從而獲得通訊拓?fù)涔?jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；

12、步驟s13：根據(jù)通信流向數(shù)據(jù)對(duì)通訊拓?fù)涔?jié)點(diǎn)進(jìn)行通信拓?fù)溥B接，從而獲得通信拓?fù)溥B接數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：根據(jù)通訊拓?fù)涔?jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及通信拓?fù)溥B接數(shù)據(jù)進(jìn)行通信軟件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建，從而獲得通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D；

14、步驟s15：獲取通訊軟件安全協(xié)議數(shù)據(jù)，并根據(jù)通訊軟件安全協(xié)議數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字證書數(shù)據(jù)提取，從而獲得數(shù)字證書數(shù)據(jù)；

15、步驟s16：根據(jù)數(shù)字證書數(shù)據(jù)對(duì)通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)連接劃分，從而獲得通訊軟件設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)連接拓?fù)鋱D。

16、本發(fā)明通過獲取設(shè)備的端口數(shù)據(jù)并提取出端口號(hào)信息，可以準(zhǔn)確識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)設(shè)備的端口使用情況。這有助于發(fā)現(xiàn)開放端口，識(shí)別潛在的安全漏洞，通過分析通信流向數(shù)據(jù)，能夠確定數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)路徑，幫助理解設(shè)備間的通信關(guān)系和數(shù)據(jù)傳輸情況，為后續(xù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用提取到的設(shè)備端口號(hào)數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建通訊拓?fù)涔?jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)設(shè)備或通信終端。這是建立網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D的第一步，也是后續(xù)通信連接分析的基礎(chǔ)，通過這種方法，能夠形成一個(gè)清晰的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圖譜，幫助網(wǎng)絡(luò)管理者了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的組成和節(jié)點(diǎn)分布。根據(jù)通信流向數(shù)據(jù)對(duì)已經(jīng)構(gòu)建好的拓?fù)涔?jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，形成通信拓?fù)溥B接數(shù)據(jù)。這個(gè)過程能夠明確網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的通信路徑和連接關(guān)系，通過這種連接數(shù)據(jù)，可以直觀地展示出各個(gè)設(shè)備間的通信關(guān)系，幫助識(shí)別瓶頸、潛在的安全威脅以及異常流量。綜合拓?fù)涔?jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和通信連接數(shù)據(jù)，最終形成完整的通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D。這張圖能夠全面展現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)流向，是網(wǎng)絡(luò)安全分析和管理的核心工具，通過這個(gè)拓?fù)鋱D，網(wǎng)絡(luò)管理員可以更好地理解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，并為防護(hù)措施的部署提供參考。通過分析通訊軟件的安全協(xié)議數(shù)據(jù)，提取出數(shù)字證書相關(guān)信息。這些信息對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的安全認(rèn)證和加密情況非常重要，數(shù)字證書數(shù)據(jù)能夠提供每個(gè)節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證狀態(tài)，有助于確保網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)通信節(jié)點(diǎn)都是經(jīng)過驗(yàn)證的，從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的安全性。根據(jù)數(shù)字證書數(shù)據(jù)對(duì)已生成的通訊軟件設(shè)備拓?fù)鋱D進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)連接劃分，可以識(shí)別出存在安全風(fēng)險(xiǎn)的連接。這些風(fēng)險(xiǎn)來自于不安全的通信協(xié)議、過期或不可信的證書等，生成的風(fēng)險(xiǎn)連接拓?fù)鋱D可以幫助網(wǎng)絡(luò)管理員直觀地看到哪些連接存在安全問題，并采取相應(yīng)的防護(hù)措施。這種方法能夠顯著提高網(wǎng)絡(luò)安全性，減少數(shù)據(jù)泄露和攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。

17、可選地，步驟s2具體為：

18、步驟s21：獲取通訊軟件運(yùn)行日志，并根據(jù)通訊軟件運(yùn)行日志數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)提取，從而獲得身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

19、步驟s22：根據(jù)身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證類型分類，從而獲得知識(shí)特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)以及生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

20、步驟s23：對(duì)知識(shí)特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證異常檢測(cè)，從而獲得知識(shí)特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

21、步驟s24：對(duì)生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證異常檢測(cè)，從而獲得生物特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

22、步驟s25：根據(jù)知識(shí)特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)以及生物特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)整合，從而獲得身份驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)；

23、步驟s26：根據(jù)身份驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而獲得身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。

24、本發(fā)明通過對(duì)通訊軟件運(yùn)行日志的分析，可以提取出與用戶身份驗(yàn)證相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是了解用戶行為、驗(yàn)證過程的基礎(chǔ)，能夠?yàn)楹罄m(xù)的安全分析提供重要信息，提取出的身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)為后續(xù)的驗(yàn)證類型分類和異常檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)，確保了數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。將身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)分為知識(shí)特征型(如密碼、密保問題)和生物特征型(如指紋、面部識(shí)別)兩大類，可以更加精準(zhǔn)地分析和處理不同類型的驗(yàn)證方式，分類后的數(shù)據(jù)使得系統(tǒng)能夠根據(jù)不同驗(yàn)證類型的特點(diǎn)，采取更有針對(duì)性的安全措施，提升驗(yàn)證的有效性和安全性。通過對(duì)知識(shí)特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)(如密碼輸入)的異常檢測(cè)，可以發(fā)現(xiàn)諸如頻繁的失敗嘗試、不尋常的時(shí)間或地點(diǎn)等異常行為，從而識(shí)別出潛在的安全威脅，這種檢測(cè)方法能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供早期預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)攻擊企圖(如暴力破解)。生物特征型驗(yàn)證(如指紋或面部識(shí)別)通常更為可靠，但仍受到攻擊(如偽造生物特征)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，可以識(shí)別出異常的生物特征輸入，防止偽造或非法使用，通過對(duì)生物特征數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)，可以進(jìn)一步增強(qiáng)身份驗(yàn)證系統(tǒng)的安全性，確保只有合法用戶能夠通過驗(yàn)證。將知識(shí)特征型和生物特征型的異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，可以形成一份全面的身份驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)報(bào)告。這種整合有助于全面了解系統(tǒng)面臨的安全威脅，并制定更為綜合的防護(hù)措施，整合后的數(shù)據(jù)能夠?yàn)橄到y(tǒng)管理員提供更廣泛的視角，幫助他們識(shí)別多層次、多維度的攻擊模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)?；谡系纳矸蒡?yàn)證異常數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以量化系統(tǒng)面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，幫助確定哪些驗(yàn)證方式或用戶行為存在較高的安全威脅，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果可以指導(dǎo)安全策略的優(yōu)化，比如提高對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)驗(yàn)證行為的警惕性，或調(diào)整驗(yàn)證機(jī)制，以增強(qiáng)系統(tǒng)的整體安全性。

25、可選地，步驟s23具體為：

26、步驟s231：對(duì)知識(shí)特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證位置特征提取以及驗(yàn)證時(shí)序特征提取，從而獲得知識(shí)特征型驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)以及知識(shí)特征型驗(yàn)證時(shí)序數(shù)據(jù)；

27、步驟s232：對(duì)知識(shí)特征型驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證位置統(tǒng)計(jì)，從而獲得低頻驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)；

28、步驟s233：對(duì)知識(shí)特征型驗(yàn)證時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)驗(yàn)證時(shí)間間隔統(tǒng)計(jì)，從而獲得短間隔驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

29、步驟s234：根據(jù)短間隔驗(yàn)證數(shù)據(jù)以及低頻驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證異常交集運(yùn)算，從而獲得驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)；

30、步驟s235：獲取知識(shí)特征型歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

31、步驟s236：根據(jù)驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)對(duì)知識(shí)特征型歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)聚類，從而獲得知識(shí)特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

32、本發(fā)明通過從知識(shí)特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)中提取驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)，可以幫助識(shí)別用戶通常進(jìn)行驗(yàn)證的位置，通過記錄和分析這些位置特征，系統(tǒng)可以建立用戶的正常行為模式，提取驗(yàn)證時(shí)序數(shù)據(jù)可以識(shí)別用戶在不同時(shí)間段的驗(yàn)證行為習(xí)慣。通過分析這些時(shí)序特征，可以捕捉到異常的時(shí)間行為，如過于頻繁或不規(guī)律的驗(yàn)證嘗試。對(duì)驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，能夠識(shí)別出用戶的常用驗(yàn)證位置和低頻使用位置，低頻驗(yàn)證位置提示用戶在非正常地點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，或表明驗(yàn)證請(qǐng)求來自于不熟悉的或潛在危險(xiǎn)的位置，識(shí)別出低頻位置后，系統(tǒng)可以對(duì)這些位置進(jìn)行特別關(guān)注，以防止攻擊者利用非常用位置進(jìn)行惡意驗(yàn)證嘗試。統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證操作之間的時(shí)間間隔可以幫助識(shí)別不合常理的短間隔行為。異常短的時(shí)間間隔表明某種自動(dòng)化工具正在嘗試暴力破解，通過識(shí)別這些短時(shí)間間隔，系統(tǒng)能夠更及時(shí)地響應(yīng)潛在的安全威脅，防止攻擊者快速進(jìn)行多次嘗試。通過將低頻驗(yàn)證位置數(shù)據(jù)與短間隔驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行交集運(yùn)算，可以識(shí)別出同時(shí)在低頻位置和短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行的異常驗(yàn)證嘗試，這樣的行為往往更具有攻擊性，因此需要特別關(guān)注，這種交集運(yùn)算有助于優(yōu)先識(shí)別和處理最具風(fēng)險(xiǎn)的異常行為，優(yōu)化安全資源的分配，提高系統(tǒng)整體的安全性。獲取知識(shí)特征型的歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)，可以為當(dāng)前異常驗(yàn)證行為提供參照，歷史數(shù)據(jù)可以幫助系統(tǒng)理解用戶的長(zhǎng)期行為模式，從而更準(zhǔn)確地判斷當(dāng)前行為是否異常，通過整合歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以在更大范圍內(nèi)進(jìn)行分析，提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性。根據(jù)驗(yàn)證異常數(shù)據(jù)對(duì)歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，可以將相似的異常行為歸類，這有助于識(shí)別出攻擊模式或重復(fù)發(fā)生的異常行為，幫助系統(tǒng)更好地理解和應(yīng)對(duì)復(fù)雜攻擊，聚類后的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步分類，有助于識(shí)別哪些類型的異常行為最為危險(xiǎn)，并且需要優(yōu)先處理。這一過程能夠提高系統(tǒng)的響應(yīng)效率，減少安全威脅的潛在影響。

33、可選地，步驟s24具體為：

34、步驟s241：對(duì)生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行虹膜驗(yàn)證特征提取，從而獲得虹膜驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

35、步驟s242：獲取虹膜歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

36、步驟s243：根據(jù)虹膜歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)虹膜驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行虹膜紋理驗(yàn)證匹配，從而獲得虹膜紋理驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

37、步驟s244：根據(jù)虹膜紋理驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)提取，從而獲得虹膜紋理異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

38、步驟s245：根據(jù)虹膜歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)，從而獲得驗(yàn)證時(shí)間分布數(shù)據(jù)；

39、步驟s246：根據(jù)驗(yàn)證時(shí)間分布數(shù)據(jù)對(duì)虹膜紋理異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間范圍比較，從獲得虹膜紋理異常驗(yàn)證時(shí)間數(shù)據(jù)；

40、步驟s247：根據(jù)虹膜紋理異常驗(yàn)證時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行異常聚類，從而獲得生物特征型異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

41、本發(fā)明通過從生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)中提取虹膜驗(yàn)證特征，可以獲取用戶的虹膜圖像和其特有的紋理特征，這種高精度的生物識(shí)別數(shù)據(jù)為身份驗(yàn)證提供了極高的安全性，虹膜特征具有唯一性和穩(wěn)定性，通過提取這些特征，可以極大地提升驗(yàn)證的準(zhǔn)確性，防止身份偽造。獲取虹膜的歷史驗(yàn)證數(shù)據(jù)，可以為當(dāng)前驗(yàn)證行為提供重要的歷史基準(zhǔn)。通過對(duì)比當(dāng)前的虹膜驗(yàn)證數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)，可以更好地判斷驗(yàn)證行為的合法性，歷史數(shù)據(jù)的積累和分析有助于識(shí)別出異常的驗(yàn)證行為，例如不符合常規(guī)的虹膜圖案或與歷史記錄不一致的驗(yàn)證嘗試。通過將當(dāng)前虹膜驗(yàn)證數(shù)據(jù)與歷史虹膜數(shù)據(jù)進(jìn)行紋理匹配，可以確保用戶身份的唯一性和真實(shí)性。這種匹配可以有效防止未經(jīng)授權(quán)的訪問，紋理匹配的過程可以檢測(cè)出微小的差異，防止攻擊者利用偽造的虹膜圖像試圖通過驗(yàn)證。對(duì)匹配后的虹膜紋理數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，可以識(shí)別出與正常情況不符的驗(yàn)證行為，例如紋理差異較大或驗(yàn)證失敗次數(shù)異常增多的情況，這種檢測(cè)能夠?yàn)橄到y(tǒng)提供提前預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，如惡意訪問或身份盜用企圖。通過對(duì)歷史虹膜驗(yàn)證數(shù)據(jù)的時(shí)間分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以識(shí)別出用戶通常進(jìn)行驗(yàn)證的時(shí)間段。這種分析有助于建立用戶的時(shí)間行為模式，統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以幫助識(shí)別出異常的驗(yàn)證時(shí)間，例如在非通常時(shí)間段進(jìn)行的驗(yàn)證嘗試，從而進(jìn)一步提升安全檢測(cè)能力。將虹膜紋理異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)與驗(yàn)證時(shí)間分布數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，可以識(shí)別出在不尋常時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的異常驗(yàn)證行為，這種比較能夠幫助系統(tǒng)更好地檢測(cè)出潛在的安全問題，通過時(shí)間維度的交叉驗(yàn)證，可以更精準(zhǔn)地識(shí)別出那些真正存在風(fēng)險(xiǎn)的異常驗(yàn)證行為，從而提高系統(tǒng)的防護(hù)能力。根據(jù)時(shí)間范圍內(nèi)的異常驗(yàn)證數(shù)據(jù)，對(duì)生物特征型驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，可以將相似的異常行為歸類，這有助于識(shí)別出攻擊模式，特別是那些試圖在不同時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行的重復(fù)或多次攻擊行為，聚類分析的結(jié)果可以幫助制定更有針對(duì)性的安全策略，優(yōu)先處理高風(fēng)險(xiǎn)的異常行為，進(jìn)一步提高通訊軟件的整體安全性。

42、可選地，步驟s3具體為：

43、步驟s31：根據(jù)通訊軟件日志數(shù)據(jù)進(jìn)行通信鏈接數(shù)據(jù)提取，從而獲得通信鏈接數(shù)據(jù)；

44、步驟s32：根據(jù)通信鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接特征分類，從而獲得鏈接結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)以及鏈接行為特征數(shù)據(jù)；

45、步驟s33：對(duì)鏈接結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意鏈接結(jié)構(gòu)分析，從而獲得惡意鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

46、步驟s34：對(duì)鏈接行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意鏈接行為分析，從而獲得惡意鏈接行為數(shù)據(jù)；

47、步驟s35：根據(jù)惡意鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及惡意鏈接行為數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意鏈接數(shù)據(jù)整合，從而獲得惡意鏈接數(shù)據(jù)；

48、步驟s36：根據(jù)惡意鏈接數(shù)據(jù)對(duì)身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證信息泄露分析，從而獲得身份驗(yàn)證泄露數(shù)據(jù)。

49、本發(fā)明通過從通訊軟件的日志中提取通信鏈接數(shù)據(jù)，可以全面掌握所有網(wǎng)絡(luò)通信的詳細(xì)信息，包括源ip地址、目標(biāo)ip地址、通信時(shí)間、數(shù)據(jù)量等，這為后續(xù)分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，這種提取能夠?qū)崟r(shí)記錄和監(jiān)控通信活動(dòng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異?；蚩梢傻逆溄?，為系統(tǒng)安全防護(hù)提供前瞻性數(shù)據(jù)支持。將通信鏈接數(shù)據(jù)分類為鏈接結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)和鏈接行為特征數(shù)據(jù)，能夠分別分析每個(gè)鏈接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和行為模式。這種分類使得惡意鏈接的檢測(cè)更加精準(zhǔn)和高效，分類后的數(shù)據(jù)能夠在結(jié)構(gòu)和行為兩個(gè)維度上進(jìn)行深入分析，有助于識(shí)別復(fù)雜攻擊模式，例如通過特定行為隱藏的惡意鏈接。通過分析鏈接結(jié)構(gòu)特征，可以發(fā)現(xiàn)與已知惡意鏈接類似的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或模式，例如異常的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)或鏈接路徑。這樣可以有效識(shí)別隱藏在正常通信中的潛在威脅，結(jié)構(gòu)分析能夠識(shí)別復(fù)雜或隱蔽的惡意鏈接結(jié)構(gòu)，減少誤判和漏報(bào)，提升整體安全系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。通過對(duì)鏈接行為特征的分析，可以發(fā)現(xiàn)異常的通信行為，如異常高頻的訪問請(qǐng)求、數(shù)據(jù)包大小異常或在非正常時(shí)間段的通信，這種行為分析可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)防惡意行為的發(fā)生，行為分析為系統(tǒng)提供了實(shí)時(shí)監(jiān)控的能力，當(dāng)檢測(cè)到異常行為時(shí)可以立即采取防御措施，減少潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。整合結(jié)構(gòu)和行為數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建出更完整的惡意鏈接特征畫像，通過這種綜合分析，系統(tǒng)能夠更好地識(shí)別出那些在單一維度上難以檢測(cè)的復(fù)雜威脅，整合后的惡意鏈接數(shù)據(jù)為安全管理提供了統(tǒng)一的信息來源，便于進(jìn)一步的威脅追蹤和處置。通過分析惡意鏈接與身份驗(yàn)證數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，可以識(shí)別惡意鏈接是否導(dǎo)致了用戶身份驗(yàn)證信息的泄露，這有助于理解攻擊者的策略和途徑，從而改進(jìn)防護(hù)措施，通過檢測(cè)和分析身份驗(yàn)證信息的泄露情況，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化驗(yàn)證機(jī)制，防止惡意鏈接導(dǎo)致的用戶信息泄露，提高整體身份驗(yàn)證的安全性。

50、可選地，步驟s33具體為：

51、步驟s331：根據(jù)鏈接結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接路徑特征數(shù)據(jù)提取，從而獲得鏈接路徑特征數(shù)據(jù)；

52、步驟s332：根據(jù)通訊軟件運(yùn)行日志進(jìn)行惡意鏈接歷史數(shù)據(jù)提取，從而獲得惡意鏈接歷史數(shù)據(jù)；

53、步驟s333：根據(jù)惡意鏈接歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑參數(shù)數(shù)量閾值設(shè)定以及路徑長(zhǎng)度閾值設(shè)定，從而獲得路徑參數(shù)數(shù)量閾值數(shù)據(jù)以及路徑長(zhǎng)度閾值數(shù)據(jù)；

54、步驟s334：對(duì)鏈接路徑特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊字符結(jié)構(gòu)篩查，從而獲得字符異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

55、步驟s335：根據(jù)路徑參數(shù)數(shù)量閾值數(shù)據(jù)對(duì)鏈接路徑特征數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)結(jié)構(gòu)閾值比對(duì)，從而獲得參數(shù)異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

56、步驟s336：根據(jù)路徑長(zhǎng)度閾值數(shù)據(jù)對(duì)鏈接路徑特征數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)度結(jié)構(gòu)閾值比對(duì)，從而獲得長(zhǎng)度異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

57、步驟s337：根據(jù)字符異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、參數(shù)異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及長(zhǎng)度異常鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意鏈接結(jié)構(gòu)交集合并，從而獲得惡意鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

58、本發(fā)明通過提取鏈接路徑特征數(shù)據(jù)，能夠詳細(xì)捕捉每個(gè)通信鏈接的路徑信息，包括路徑的復(fù)雜度、轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)數(shù)量、路徑參數(shù)等，這為后續(xù)的惡意鏈接分析提供了詳細(xì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，鏈接路徑特征數(shù)據(jù)的提取增加了分析維度，使得系統(tǒng)不僅能夠從行為或結(jié)構(gòu)層面進(jìn)行檢測(cè)，還可以從路徑特征上判斷鏈接的安全性。通過提取通訊軟件的運(yùn)行日志中的惡意鏈接歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以識(shí)別出之前已經(jīng)標(biāo)記或檢測(cè)出的惡意鏈接特征，此過程有助于建立惡意鏈接的特征庫(kù)，方便后續(xù)檢測(cè)，惡意鏈接歷史數(shù)據(jù)的積累與提取，能夠加速新鏈接的檢測(cè)過程，通過與歷史數(shù)據(jù)比對(duì)，可以快速識(shí)別出惡意鏈接，減少潛在的威脅。根據(jù)歷史惡意鏈接數(shù)據(jù)設(shè)定路徑參數(shù)數(shù)量閾值和路徑長(zhǎng)度閾值，建立了明確的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)可用于判斷新鏈接是否具備惡意特征，通過閾值的設(shè)定和調(diào)整，系統(tǒng)可以根據(jù)不同的安全需求和風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別靈活應(yīng)對(duì)，增強(qiáng)整體防御能力。對(duì)鏈接路徑中特殊字符的結(jié)構(gòu)進(jìn)行篩查，可以識(shí)別出使用混淆技術(shù)的惡意鏈接，這些特殊字符往往用于繞過安全檢測(cè)機(jī)制，因此此步驟能夠提升系統(tǒng)抵御高級(jí)攻擊的能力，通過特定字符結(jié)構(gòu)的篩查，可以避免將正常鏈接誤判為惡意鏈接，從而減少誤報(bào)，提高檢測(cè)的精準(zhǔn)度。通過與路徑參數(shù)數(shù)量閾值數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，系統(tǒng)能夠檢測(cè)出超出正常范圍的鏈接參數(shù)，這些異常參數(shù)往往與惡意鏈接相關(guān)聯(lián)，提前識(shí)別可以防范潛在的攻擊，參數(shù)結(jié)構(gòu)閾值的比對(duì)，使得檢測(cè)機(jī)制能夠精確定位到惡意鏈接，減少誤判的同時(shí)提升系統(tǒng)整體的安全防護(hù)能力。通過對(duì)路徑長(zhǎng)度進(jìn)行閾值比對(duì)，可以檢測(cè)出路徑長(zhǎng)度異常的鏈接，過長(zhǎng)或過短的路徑往往是攻擊者用來隱藏惡意意圖的手段，提前識(shí)別有助于阻止攻擊發(fā)生，長(zhǎng)度結(jié)構(gòu)閾值的應(yīng)用可以有效過濾出那些明顯超出正常長(zhǎng)度的鏈接，使系統(tǒng)在檢測(cè)過程中更具針對(duì)性和有效性。通過將字符異常、參數(shù)異常和長(zhǎng)度異常等多個(gè)維度的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行交集合并，系統(tǒng)可以綜合評(píng)估鏈接的惡意性，這樣的多維度交集分析提高了檢測(cè)的精度和有效性，通過交集合并后獲得的惡意鏈接結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出真正的惡意鏈接，減少誤報(bào)和漏報(bào)，為用戶提供更安全的通信環(huán)境。

59、可選地，步驟s34具體為：

60、步驟s341：對(duì)鏈接行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行重定向行為數(shù)據(jù)提取，從而獲得重定向行為數(shù)據(jù)；

61、步驟s342：根據(jù)重定向行為數(shù)據(jù)進(jìn)行重定向頻率統(tǒng)計(jì)，從而獲得高頻重定向行為數(shù)據(jù)；

62、步驟s343：根據(jù)重定向行為數(shù)據(jù)進(jìn)行重定向網(wǎng)站信譽(yù)統(tǒng)計(jì)，從而獲得低信譽(yù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)；

63、步驟s344：根據(jù)高頻重定向行為數(shù)據(jù)以及低信譽(yù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意重定向行為交集運(yùn)算，從而獲得惡意重定向行為數(shù)據(jù)；

64、步驟s345：根據(jù)惡意重定向行為數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意重定向鏈接特征提取，從而獲得惡意重定向鏈接數(shù)據(jù)；

65、步驟s346：根據(jù)惡意重定向鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行釣魚行為檢測(cè)，從而獲得惡意鏈接行為數(shù)據(jù)。

66、本發(fā)明通過提取鏈接行為特征數(shù)據(jù)中的重定向行為數(shù)據(jù)，可以詳細(xì)了解鏈接是否涉及到重定向操作。這有助于識(shí)別潛在的惡意重定向行為，這一過程能夠收集到關(guān)于鏈接重定向的全面數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析提供詳盡的信息來源。通過統(tǒng)計(jì)重定向行為的頻率，可以發(fā)現(xiàn)頻繁進(jìn)行重定向的鏈接，高頻重定向通常是惡意鏈接的特征之一，例如，用于繞過檢測(cè)或欺騙用戶，頻率統(tǒng)計(jì)幫助系統(tǒng)識(shí)別出那些異常高頻的重定向行為，這些行為隱藏著惡意意圖，提高了檢測(cè)的敏感性。通過統(tǒng)計(jì)重定向網(wǎng)站的信譽(yù)，可以識(shí)別出信譽(yù)較低的網(wǎng)站，這些低信譽(yù)網(wǎng)站往往是惡意活動(dòng)的源頭或跳轉(zhuǎn)的目標(biāo)，信譽(yù)統(tǒng)計(jì)使得系統(tǒng)能夠集中關(guān)注那些信譽(yù)較低的網(wǎng)站，減少了對(duì)正常網(wǎng)站的誤報(bào)，提升了檢測(cè)效率。通過對(duì)高頻重定向行為數(shù)據(jù)和低信譽(yù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行交集運(yùn)算，可以準(zhǔn)確識(shí)別出惡意重定向行為，這種綜合分析幫助過濾出真正的惡意重定向鏈接，交集運(yùn)算能夠排除正常的重定向行為，將焦點(diǎn)集中在那些具有惡意特征的重定向上，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。通過對(duì)惡意重定向行為數(shù)據(jù)提取鏈接特征，可以揭示出這些鏈接的具體特征，如url結(jié)構(gòu)、目標(biāo)域名等，這有助于更深入地分析和識(shí)別惡意鏈接，提取的特征數(shù)據(jù)可以用于創(chuàng)建惡意鏈接的特征庫(kù)，提升系統(tǒng)對(duì)類似惡意行為的識(shí)別能力。通過根據(jù)惡意重定向鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行釣魚行為檢測(cè)，可以發(fā)現(xiàn)那些嘗試通過欺騙手段竊取用戶信息的惡意鏈接，這些鏈接通常偽裝成合法網(wǎng)站以誘騙用戶輸入敏感信息，對(duì)釣魚行為的檢測(cè)和識(shí)別能夠有效防止用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中遭遇詐騙，保護(hù)用戶的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全。

67、可選地，步驟s4具體為：

68、步驟s41：根據(jù)身份驗(yàn)證泄露數(shù)據(jù)進(jìn)行憑證泄露時(shí)間統(tǒng)計(jì)，從而獲得憑證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)；

69、步驟s42：根據(jù)身份驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行身份驗(yàn)證失敗頻率統(tǒng)計(jì)，從而獲得高頻身份驗(yàn)證失敗數(shù)據(jù)；

70、步驟s43：根據(jù)高頻身份驗(yàn)證失敗數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)，從而獲得高頻身份驗(yàn)證失敗時(shí)間數(shù)據(jù)；

71、步驟s44：根據(jù)憑證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)以及高頻身份驗(yàn)證失敗時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間分布重疊度計(jì)算，從而獲得身份驗(yàn)證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)；

72、步驟s45：根據(jù)身份驗(yàn)證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而獲得身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)；

73、步驟s46：根據(jù)身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)，從而獲得自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)。

74、本發(fā)明通過統(tǒng)計(jì)憑證泄露的時(shí)間，可以追蹤到具體的泄露發(fā)生時(shí)點(diǎn)。這有助于確定泄露事件的發(fā)生窗口，從而為后續(xù)分析提供時(shí)間維度的信息，統(tǒng)計(jì)憑證泄露的時(shí)間數(shù)據(jù)可以揭示出泄露事件的時(shí)間模式，通過統(tǒng)計(jì)身份驗(yàn)證失敗的頻率，可以識(shí)別出那些頻繁發(fā)生的失敗事件，這通常指示出潛在的安全問題，如暴力破解攻擊或賬戶濫用，高頻身份驗(yàn)證失敗數(shù)據(jù)可以幫助設(shè)定安全閾值，比如在一定次數(shù)的失敗后觸發(fā)警報(bào)或鎖定賬戶，以防止惡意攻擊。對(duì)高頻身份驗(yàn)證失敗事件的時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以識(shí)別出攻擊發(fā)生的具體時(shí)間段，這有助于分析攻擊模式和評(píng)估是否有特定的時(shí)間點(diǎn)更容易受到攻擊，通過了解失敗事件的時(shí)間分布，系統(tǒng)可以優(yōu)化安全策略，比如在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間段增加監(jiān)控或強(qiáng)化身份驗(yàn)證措施。通過將憑證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)與高頻身份驗(yàn)證失敗時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間分布重疊度計(jì)算，可以識(shí)別出存在的相關(guān)性，這有助于發(fā)現(xiàn)泄露事件與身份驗(yàn)證失敗之間的潛在關(guān)系，重疊度計(jì)算可以揭示出是否有重疊的時(shí)間窗口，這種重疊通常指示出系統(tǒng)在特定時(shí)間段內(nèi)同時(shí)面臨憑證泄露和驗(yàn)證失敗的風(fēng)險(xiǎn)?；谏矸蒡?yàn)證泄露時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以綜合考慮時(shí)間上的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)程度，評(píng)估出具體的泄露風(fēng)險(xiǎn)，這種評(píng)估有助于了解泄露事件的嚴(yán)重性和影響范圍，通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，系統(tǒng)可以制定針對(duì)性的應(yīng)對(duì)策略，比如加強(qiáng)特定時(shí)間段的監(jiān)控，增強(qiáng)身份驗(yàn)證機(jī)制，提高系統(tǒng)的整體安全性。根據(jù)身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)，可以實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化身份驗(yàn)證策略，這確保了在檢測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)能夠立即采取行動(dòng)，保護(hù)用戶賬戶安全，自動(dòng)化保護(hù)措施能夠減少對(duì)人工干預(yù)的依賴，提高響應(yīng)速度，確保在面對(duì)不斷變化的安全威脅時(shí)，能夠迅速適應(yīng)和防御。

75、可選地，步驟s46具體為：

76、步驟s461：根據(jù)身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估閾值設(shè)定，從而獲得風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估閾值數(shù)據(jù)；

77、步驟s462：根據(jù)通訊軟件運(yùn)行日志進(jìn)行用戶登錄行為特征提取，從而獲得用戶登錄行為數(shù)據(jù)；

78、步驟s463：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估閾值數(shù)據(jù)以及用戶登錄行為數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化登錄監(jiān)控模型構(gòu)建，從而獲得自動(dòng)化登錄監(jiān)控模型；

79、步驟s464：根據(jù)自動(dòng)化登錄監(jiān)控模型對(duì)用戶登錄行為數(shù)據(jù)進(jìn)行登錄監(jiān)控，從而獲得自動(dòng)化登錄監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；

80、步驟s465：根據(jù)自動(dòng)化登錄監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征提取，從而獲得登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

81、步驟s466：根據(jù)登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行用戶警報(bào)保護(hù)通知，從而獲得用戶警報(bào)保護(hù)通知數(shù)據(jù)；

82、步驟s467：根據(jù)登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行賬號(hào)臨時(shí)保護(hù)鎖定，從而獲得賬號(hào)臨時(shí)保護(hù)鎖定數(shù)據(jù)；

83、步驟s468：根據(jù)用戶警報(bào)保護(hù)通知數(shù)據(jù)以及賬號(hào)臨時(shí)保護(hù)鎖定數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)整合，從而獲得自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)數(shù)據(jù)。

84、本發(fā)明通過根據(jù)身份驗(yàn)證泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)設(shè)定閾值，可以明確哪些條件下的身份驗(yàn)證被認(rèn)為是高風(fēng)險(xiǎn)。這有助于在遇到類似情況時(shí)，快速做出響應(yīng)，設(shè)置合適的風(fēng)險(xiǎn)閾值能有效防止過度警報(bào)和漏報(bào)，確保在真正需要采取行動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)檢測(cè)并處理潛在風(fēng)險(xiǎn)。提取用戶登錄行為特征可以幫助系統(tǒng)理解正常用戶的登錄模式和行為，這些特征包括登錄時(shí)間、頻率、地點(diǎn)等，通過分析這些特征，系統(tǒng)可以建立正常行為的基準(zhǔn)線，從而有效識(shí)別異常行為，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估閾值和用戶登錄行為數(shù)據(jù)構(gòu)建自動(dòng)化登錄監(jiān)控模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶登錄行為，自動(dòng)識(shí)別潛在的高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，模型能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高系統(tǒng)對(duì)異常登錄行為的檢測(cè)能力和響應(yīng)速度。利用自動(dòng)化登錄監(jiān)控模型對(duì)用戶登錄行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，能夠即時(shí)發(fā)現(xiàn)異常登錄行為并采取措施，增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性，實(shí)時(shí)監(jiān)控可以有效識(shí)別并防止惡意登錄，降低賬戶被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)用戶的賬戶安全。通過提取登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征，可以量化每次登錄行為的風(fēng)險(xiǎn)程度，這些評(píng)分可以幫助系統(tǒng)評(píng)估每個(gè)登錄嘗試的風(fēng)險(xiǎn)水平，高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分特征可以幫助系統(tǒng)優(yōu)先處理最危險(xiǎn)的登錄行為，確保對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)采取最嚴(yán)厲的防護(hù)措施。根據(jù)登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)出用戶警報(bào)通知，可以及時(shí)告知用戶其賬戶存在的安全風(fēng)險(xiǎn)，這樣用戶可以及時(shí)采取措施，比如更改密碼或進(jìn)行其他安全設(shè)置，通知能夠提升用戶的安全意識(shí)，促使他們?cè)诎l(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)主動(dòng)防范，提高整體賬戶安全性。根據(jù)登錄高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)賬戶進(jìn)行臨時(shí)保護(hù)鎖定，能夠防止進(jìn)一步的惡意攻擊或未經(jīng)授權(quán)的訪問，臨時(shí)鎖定措施能夠在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估未完全確認(rèn)之前限制對(duì)賬戶的訪問，從而降低潛在的安全威脅。通過整合用戶警報(bào)保護(hù)通知數(shù)據(jù)和賬號(hào)臨時(shí)保護(hù)鎖定數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建一個(gè)全面的自動(dòng)化驗(yàn)證身份保護(hù)方案，這種整合確保了多層次的安全保護(hù)措施，整合后的數(shù)據(jù)能夠提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)管理方案，自動(dòng)化處理身份驗(yàn)證中的各種風(fēng)險(xiǎn)，提升系統(tǒng)的防御效率和響應(yīng)能力。