本發(fā)明涉及信息技術(shù)和法律服務(wù)，特別涉及一種基于大模型的身份驗(yàn)證的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，法律服務(wù)行業(yè)逐漸向在線化和智能化方向轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的法律服務(wù)大多依賴線下實(shí)體機(jī)構(gòu)提供，用戶需要親自前往法律服務(wù)機(jī)構(gòu)進(jìn)行咨詢、簽訂法律文書等操作，這一過程不僅耗時耗力，還存在用戶身份驗(yàn)證復(fù)雜、文書簽訂環(huán)節(jié)缺乏安全保障等問題。為了提高法律服務(wù)的效率，確保用戶身份的真實(shí)性，提供個性化的法律文書簽訂服務(wù)，亟需開發(fā)一種新型的技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程法律文書簽訂。

2、然而，傳統(tǒng)的法律服務(wù)在身份驗(yàn)證和個性化服務(wù)方面存在諸多不足。用戶身份的準(zhǔn)確驗(yàn)證對于保障法律服務(wù)的安全性至關(guān)重要，同時，提供貼合用戶需求的個性化服務(wù)能夠顯著提升用戶體驗(yàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述缺陷，本發(fā)明解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于大模型的身份驗(yàn)證的方法，能夠利用大模型處理用戶的法律咨詢請求，結(jié)合生物特征驗(yàn)證方法驗(yàn)證用戶身份，提供個性化的相關(guān)法律服務(wù)，從而增加法律服務(wù)的安全性和個性化，提升用戶的安全使用體驗(yàn)。

2、本發(fā)明第一方面提供了一種基于大模型的身份驗(yàn)證的方法，所述方法用于大模型對話下的請求訪問的用戶身份驗(yàn)證，包括：s101：采集請求者的人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取。

3、s102：將特征提取后的人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量，生成會話標(biāo)識符，并將所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)綁定或者解綁。

4、s103：根據(jù)所述會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，將所述請求數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，發(fā)送給大模型。s104：所述大模型接收所述請求數(shù)據(jù)，并存儲所述請求數(shù)據(jù)，解密該請求數(shù)據(jù)同時存儲所述請求數(shù)據(jù)中的人臉數(shù)據(jù)。

5、s105：判斷所述人臉數(shù)據(jù)，是否與大模型存儲的用戶身份一致。s106：如果所述人臉數(shù)據(jù)所述人臉數(shù)據(jù)一致，接收此次請求，并響應(yīng)。s107：如果不一致，返回步驟s102。

6、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述步驟s102中將特征提取后的人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量，生成會話標(biāo)識符，包括，將所述人臉數(shù)據(jù)的特征向量寫入會話標(biāo)識符中。

7、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述步驟s102中將所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)綁定或者解綁，包括：用戶請求訪問發(fā)出時，生成會話標(biāo)識符時，綁定所述會話標(biāo)識符與人臉數(shù)據(jù)，并將綁定結(jié)果以數(shù)字或者代碼記入所述會話標(biāo)識符。

8、大模型系統(tǒng)判斷所述人臉數(shù)據(jù)與存儲的用戶身份不一致時解綁所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)，并將解綁結(jié)果一數(shù)字或者代碼記入所述會話標(biāo)識符，中止會話。

9、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述步驟s103中根據(jù)所述會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，包括判斷所述會話標(biāo)識符是否與請求者人臉數(shù)據(jù)綁定，如果所述會話標(biāo)識符與所述請求者人臉數(shù)據(jù)綁定，則根據(jù)會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)。如果所述會話標(biāo)識符與請求者人臉數(shù)據(jù)解綁，不構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，會話終止。所述請求數(shù)據(jù)包括會話標(biāo)識符和此次請求指令。

10、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述會話標(biāo)識符還包括時間戳。

11、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述步驟s106還包括：

12、s106：設(shè)定第一時間周期，判斷當(dāng)前時間與會話時間戳的差值是否小于所述第一時間周期，如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值小于所述第一時間周期，會話繼續(xù)；如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值大于等于所述第一時間周期，此次會話視為過期，銷毀此次會話標(biāo)識符，同時回到步驟s101。

13、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述步驟s106還包括：設(shè)定第二時間周期，所述第二時間周期小于所述第一時間周期，判斷當(dāng)前時間與會話時間戳的差值是否等于所述第二時間周期，如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值等于所述第二時間周期，返回步驟s101；如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值不等于所述第二時間周期，繼續(xù)會話。

14、本發(fā)明第二方面提供了一種基于大模型的身份驗(yàn)證的系統(tǒng)，包括：

15、采集模塊：用于采集請求者的人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取。

16、生成模塊；用于將特征提取后的人臉數(shù)據(jù)數(shù)字胡并轉(zhuǎn)換為特征向量，生成會話標(biāo)識符，并將所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)綁定或者解綁。

17、發(fā)送模塊：用于根據(jù)所述會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，將所述請求數(shù)據(jù)加密，發(fā)送給大模型。接收模塊：用于接收所述請求數(shù)據(jù)，并存儲所述請求數(shù)據(jù)，解密該請求數(shù)據(jù)同時存儲所述請求數(shù)據(jù)中的人臉數(shù)據(jù)。

18、判斷模塊：判斷所述人臉數(shù)據(jù)，是否與大模型存儲的用戶身份一致。

19、響應(yīng)模塊：如果所述人臉數(shù)據(jù)所述人臉數(shù)據(jù)一致，接收此次請求，并響應(yīng)；如果不一致，解綁會話標(biāo)識符與請求者人臉數(shù)據(jù)。

20、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述會話標(biāo)識符還包括時間戳。

21、根據(jù)本發(fā)明的一個實(shí)施例，所述系統(tǒng)還包括：第一設(shè)定模塊，用于設(shè)定第一設(shè)定第一時間周期，判斷當(dāng)前時間與會話時間戳的差值是否小于所述第一時間周期，如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值小于所述第一時間周期，會話繼續(xù)；如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值大于等于所述第一時間周期，此次會話視為過期，銷毀此次會話標(biāo)識符，返回采集模塊采集人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取。

22、第二設(shè)定模塊，設(shè)定第二時間周期，所述第二時間周期小于所述第一時間周期，判斷當(dāng)前時間與會話時間戳的差值是否等于所述第二時間周期，如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值等于所述第二時間周期，返回采集模塊采集人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取；如果當(dāng)前時間與會話時間戳的差值不等于所述第二時間周期，繼續(xù)會話。

23、本發(fā)明第三方面提供了一種智能設(shè)備，包括發(fā)送器、接收器、存儲器和處理器；所述存儲器用于存儲計(jì)算機(jī)指令；所述處理器用于運(yùn)行所述存儲器存儲的所述計(jì)算機(jī)指令實(shí)現(xiàn)以上基于大模型的身份驗(yàn)證的方法。

24、本發(fā)明第四方面提供了一種存儲介質(zhì)，包括：可讀存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令存儲在所述可讀存儲介質(zhì)中；所述計(jì)算機(jī)指令用于實(shí)現(xiàn)以上所述基于大模型的身份驗(yàn)證的方法。

25、本發(fā)明提供的有益效果：通過特殊的生物特征驗(yàn)證方法，確保用戶身份的真實(shí)性，防止未授權(quán)的訪問，同時能夠?qū)崿F(xiàn)為用戶提供更好的個性化服務(wù)，包括這種身份驗(yàn)證的方法，完全減少了人工參與，降低服務(wù)成本同時，讓用戶有更好的服務(wù)體驗(yàn)，同時提高了服務(wù)效率。

技術(shù)特征：

1.基于大模型的身份驗(yàn)證的方法，其特征在于，所述方法用于大模型對話下的請求訪問的用戶身份驗(yàn)證，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s102中將特征提取后的人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量，生成會話標(biāo)識符，包括，將所述人臉數(shù)據(jù)的特征向量寫入會話標(biāo)識符中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s102中將所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)綁定或者解綁，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟s103中根據(jù)所述會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，包括判斷所述會話標(biāo)識符是否與請求者人臉數(shù)據(jù)綁定，如果所述會話標(biāo)識符與所述請求者人臉數(shù)據(jù)綁定，則根據(jù)會話標(biāo)識符構(gòu)建請求數(shù)據(jù)；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述會話標(biāo)識符還包括時間戳。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟s106還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述步驟s106還包括：

8.基于大模型的身份驗(yàn)證的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述會話標(biāo)識符還包括時間戳。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于大模型的身份驗(yàn)證的方法和系統(tǒng)，采集請求者的人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征提取，將特征提取后的人臉數(shù)據(jù)數(shù)字轉(zhuǎn)換為特征向量，生成會話標(biāo)識符，并將所述會話標(biāo)識符與請求者的人臉數(shù)據(jù)綁定。構(gòu)建請求數(shù)據(jù)，將所述請求數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，發(fā)送給大模型，判斷所述人臉數(shù)據(jù)，是否與大模型存儲的用戶身份是否一致，如果一致接收此次請求，并繼續(xù)會話；如果不一致，中止會話，并將此次請求的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。利用大模型處理用戶的法律咨詢請求，結(jié)合生物特征驗(yàn)證方法驗(yàn)證用戶身份，提供個性化的相關(guān)法律服務(wù)，從而增加法律服務(wù)的安全性和個性化，提升用戶的安全使用體驗(yàn)。

技術(shù)研發(fā)人員：吳怡,安廣泉,唐德彬,張哲蒙,李茂盛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：重慶大牛認(rèn)知科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9