一种交易加密方法和POSP系统

    公开(公告)号:CN112532567A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201910885070.2

    申请日:2019-09-19

    Inventor: 李海滨 赵波锋

    Abstract: 本发明公开了一种交易加密方法,涉及金融交易领域。本发明的交易加密方法,包括:接收POS终端的第一报文数据,所述第一报文数据由交易数据经公钥加密得到;从数据库中调用与所述公钥对应的私钥,由所述私钥对所述第一报文数据解密后得到第二报文数据;将所述第二报文数据加密为第三报文数据后返回POS终端。相对现有技术中,本发明的交易加密方法中,接收POS终端的第一报文数据为由交易数据经公钥加密得到的数据,返回POS终端的第三报文数据也会加密数据,从而降低POSP服务器与POS终端之间的交易数据被泄漏的概率。

    一种加密系统、方法、服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN111917680A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201910374545.1

    申请日:2019-05-07

    Inventor: 李海滨 赵波锋

    Abstract: 本发明实施例公开了一种加密系统、方法及服务器,以解决现有技术存在的如何保证移动支付应用用于实现业务逻辑的代码的安全性的问题。加密系统包括:应用安装包加密单元,基于块加密方法对移动支付应用的数据文件进行加密,以得到加密数据文件;数据文件中包含业务逻辑代码;存储单元,存储移动支付应用的指定文件和安装包;指定文件至少包括由应用安装包单元得到的加密数据文件;安装包中包括:移动支付应用的除指定文件外的其他文件;提供单元,响应于移动终端发送的移动支付应用下载请求,向移动终端提供存储单元存储的安装包;响应于移动终端在运行移动支付应用时发送的文件下载请求,向移动终端提供存储单元存储的指定文件。

    一种人脸图片检测方法及装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107729796A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201610663327.6

    申请日:2016-08-11

    CPC classification number: G06K9/00228 G06K9/00288 G06K9/6269

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种人脸图片检测方法及装置,包括:根据cascade分类器,判断待检测图片是否为人脸图片,若根据cascade分类器确定待检测图片为人脸图片,则根据CNN分类器,判断待检测图片是否为人脸图片,若根据CNN分类器确定待检测图片为人脸图片,则确定待检测图片为人脸图片。本发明实施例首先通过cascade分类器过滤掉非人脸图片,因此降低了CNN分类器检测的图片数量,可以有效提高CNN分类器的整体速度;并且在CNN分类器检测之前由cascade分类器进行检测,因而可以有效提高检测的准确度。

    一种属性分类器的应用方法及装置

    公开(公告)号:CN107729909B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201610655960.0

    申请日:2016-08-11

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种属性分类器的应用方法及装置,包括:根据目标属性分类器对应的级别,确定所述目标属性分类器对应的卷积神经网络CNN模型中的卷积核和池化单位,其中,相同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量相同,不同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量不相同;根据获取到的训练样本数据及确定的所述CNN模型中的卷积核和池化单位,对所述目标属性分类器进行训练,得到训练后的目标属性分类器。本发明实施例,针对一个属性对应的级别,来选择相应的卷积核和池化单位,从而可以训练得到多个级别不同的属性分类器,从而可以实现更加有效地对不同的属性进行准确的分类。

    一种属性分类器的应用方法及装置

    公开(公告)号:CN107729909A

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201610655960.0

    申请日:2016-08-11

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种属性分类器的应用方法及装置,包括:根据目标属性分类器对应的级别,确定所述目标属性分类器对应的卷积神经网络CNN模型中的卷积核和池化单位,其中,相同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量相同,不同级别的属性分类器对应的CNN模型中的卷积核数量不相同;根据获取到的训练样本数据及确定的所述CNN模型中的卷积核和池化单位,对所述目标属性分类器进行训练,得到训练后的目标属性分类器。本发明实施例,针对一个属性对应的级别,来选择相应的卷积核和池化单位,从而可以训练得到多个级别不同的属性分类器,从而可以实现更加有效地对不同的属性进行准确的分类。

    密码设备纳管方法、平台、电子设备和计算机存储介质

    公开(公告)号:CN118779898A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410841313.3

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本申请提供一种密码设备纳管方法、平台、电子设备和计算机存储介质,该方法应用于信息安全领域,所述方法包括:获取多个密码设备之间的拓扑关系图;采用分割算法对拓扑关系图进行分割,得到多个密码设备集合;每个密码设备集合包括一个或者多个密码设备;确定多个密码设备集合与多个纳管中心的对应关系,根据对应关系,构建层级纳管模型;根据层级纳管模型实现对多个密码设备集合中各密码设备的管理。如此,可以提升密码设备的纳管效率。

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