小心你的钱包被盗!移动支付软件真的需要担心安全吗?

本文深入探讨了移动支付中的安全机制,重点介绍了基于生物信息的支付验证方式,如指纹识别和面部识别,以及在线人脸识别系统的原理和技术。文章还讨论了支撑这些技术的硬件和软件加密技术,展示了科技公司如何保障移动支付的安全。

众所周知,目前的移动支付大多通过指纹解锁、面容解锁完成支付,并不需要类似于银行U盾保护式的安全验证。这些锁,真的安全吗?
在我看来,这个世界上没有绝对安全的“锁”,但“锁“是保护安全必不可少的利器。
眼下最普遍也最便捷的,莫过于以手机存储生物信息作为“钥匙”的锁,例如安卓手机的“指纹识别锁”和苹果手机的“面部识别锁”。手机厂商通过采集我们的生物信息,在手机系统内部建立TEE(可信计算环境)。TEE就像是手机芯片里的保险箱,具有强大的安全保护能力,所有的生物信息都会存储在其中。当我们进行移动支付时,首次都需要通过输入密码的方式信任手机和手机里的特定生物信息,每次支付时,手机都会先比对生物信息是否准确,准确后提交支付信息至支付软件如支付宝、微信钱包等。在这里插入图片描述

另一类应用较广的,则是以在线人脸识别系统为核心的锁。
其主要使用场景是是支付宝的人脸登陆、人脸支付。许多人会好奇,我的手机本身并没有支付级别安全性的人脸锁,怎么能用支付宝人脸支付呢——这就是支付宝自己的黑科技。
在人注视摄像系统的时候,人的脸会有不同方向的动作,根据采集到的动作图像,支付宝的系统能够迅速计算和搭建出人脸的立体数据,和系统中保存的数据进行比对确认。这也是为什么第一次使用时,要通过扭头、眨眼睛、张嘴巴的方式采集信息,就是为了确保信息的准确性。
目前能使用这一技术的系统逐步增多,在支付领域主要为阿里的人脸支付、无人超市和微信人脸支付等。在这里插入图片描述

这两种技术的根基,离不开硬件厂商的相机技术、加密技术和互联网公司的加密技术、人脸识别算法技术。正是这些公司在安全技术上的不懈耕耘,给我们提供了移动支付便利、安全的环境。未来你认为移动支付会向什么样的方向发展?会出现虹膜支付、声波支付吗?在这里插入图片描述

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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