本申请实施例属于人工智能领域，应用于安全验证领域中，涉及一种随机码生成方法、装置、计算机设备及存储介质，包括基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别；根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别；基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码，以便于结合人工智能模型，自动化和智能化的进行多业务场景的可指定位数、指定字符集、指定有效时间的随机码筛选生成。间的随机码筛选生成。间的随机码筛选生成。
【技术实现步骤摘要】
随机码生成方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能和安全验证
，尤其涉及一种随机码生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随机数在生活中随处可见，比如短信验证码、卡券的动态验证码、用户的初始账号密码、网站的人机验证码等等。由于各种场景的随机数要求不同，比如短信验证码长度一般是4位或6位，卡券动态验证码长度一般在十位以上，并且允许出现数字和字母，而人机验证码还允许出现汉字，因此目前缺乏一种可以自动指定位数、指定字符集、可配置随机数有效时间的多业务场景通用的随机数生成组件。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的目的在于提出一种随机码生成方法、装置、计算机设备及存储介质，以便于结合人工智能模型，自动化和智能化的进行多业务场景的可指定位数、指定字符集、指定有效时间的随机码筛选生成。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种随机码生成方法，采用了如下所述的技术方案：
[0005]一种随机码生成方法，包括下述步骤：
[0006]基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别；
[0007]根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别；
[0008]基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码。
[0009]进一步的，在所述基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤之前，所述方法还包括：
[0010]预先采集N个业务场景，其中，N为正整数；
[0011]对所述N个业务场景按照一定比例分为训练集和验证集；
[0012]基于自然语言处理技术和预设分类算法对所述训练集进行分类训练，获取预训练的分类模型；
[0013]将所述验证集输入预训练完成的分类模型，进行验证训练；
[0014]基于预设验证预估表单对验证训练结果进行灵敏度检测，判断检测结果是否满足预设灵敏度阈值，其中，所述灵敏度表示所述验证集中被分类正确的业务场景个数占所述验证集中总业务场景的比例值；
[0015]若不满足，对所述分类模型进行分类参数微调，直至所述检测结果满足预设灵敏度阈值，则所述场景类别识别模型预训练完成。
[0016]进一步的，所述基于自然语言处理技术和预设分类算法对所述训练集进行分类训练，获取预训练的分类模型的步骤，具体包括：
[0017]获取所述训练集中源代码和注释信息；
[0018]基于自然语言处理技术识别并提取所述源代码和所述注释信息中的关键字段；
[0019]使用预设分类算法对所述关键字段进行聚类分类，将聚类分类结果作为所述预训练的分类模型的分类目标结果，其中，所述预设分类算法为朴素贝叶斯算法。
[0020]进一步的，所述基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤，具体包括：
[0021]基于所述场景类别识别模型中自然语言处理技术，获取新录入的业务场景的预估标签；
[0022]根据所述预估标签和所述场景类别识别模型中朴素贝叶斯算法，预测所述新录入的业务场景对应的场景类别。
[0023]进一步的，所述根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别的步骤，具体包括：
[0024]预先设置场景类别与安全级别关联表单；
[0025]在所述对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤之后，基于所述场景类别与安全级别关联表单，确定识别出的场景类别对应的安全级别。
[0026]进一步的，所述基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码的步骤，具体包括：
[0027]预先设置安全级别与随机码生成器间的对应关系；
[0028]在所述确定所述场景类别对应的安全级别的步骤之后，基于所述安全级别与随机码生成器间的对应关系，选择所述安全级别对应的随机码生成器，进行随机码生成。
[0029]进一步的，所述基于所述安全级别与随机码生成器间的对应关系，选择所述安全级别对应的随机码生成器，进行随机码生成的步骤，具体包括：
[0030]预先设置所述随机码生成器的字符组合规则和随机码位数规则，其中，所述字符组合规则包括基于所述安全级别可选至少一种预设字符进行随机码生成，所述随机码位数规则包括基于所述随机码位数规则可选第一预设位数和第二预设位数之间的对应位数进行随机码位数设定，其中，所述预设字符包括阿拉伯数字、大小写英文字符、大小写希腊字母、标点符号、汉字；
[0031]在所述选择所述安全级别对应的随机码生成器的步骤之后，基于所述字符组合规则确定所述安全级别对应的字符组合方式，根据所述随机码位数规则确定所述安全级别对应的随机码位数；
[0032]基于所述字符组合方式和所述随机码位数，从所述字符组合方式中筛选所述随机码位数的字符，进行随机码生成。
[0033]进一步的，所述基于所述字符组合方式和所述随机码位数，从所述字符组合方式中筛选所述随机码位数的字符，进行随机码生成的步骤之后，所述方法还包括：
[0034]获取当前时间、主机ID、随机码生成的请求序列；
[0035]对所述当前时间、主机ID、请求序列和所述随机码，分别进行二进制转换；
[0036]对所述二进制转换结果进行无拼接符号的字符串序列拼接，生成预设位数的二进制目标随机数，其中，所述预设位数可以为64位；
[0037]对所述目标随机数内二进制字符进行循环左移操作、循环右移操作、进制转换操作中至少任一操作，生成二进制中间随机数；
[0038]对所述中间随机数进行十进制编码，并设置有效时长，构成不可逆向破解的随机码。
[0039]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种随机码生成装置，采用了如下所述的技术方案：
[0040]一种随机码生成装置，包括：
[0041]场景类别识别模块，用于基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别；
[0042]安全级别确定模块，用于根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别；
[0043]随机码生成模块，用于基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码。
[0044]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0045]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述所述的随机码生成方法的步骤。
[0046]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
[0047]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述所述的随机码生成方法的步骤。
[0048]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
[0049]本申请实施例所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种随机码生成方法，其特征在于，包括下述步骤：基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别；根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别；基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码。2.根据权利要求1所述的随机码生成方法，其特征在于，在所述基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤之前，所述方法还包括：预先采集N个业务场景，其中，N为正整数；对所述N个业务场景按照一定比例分为训练集和验证集；基于自然语言处理技术和预设分类算法对所述训练集进行分类训练，获取预训练的分类模型；将所述验证集输入预训练完成的分类模型，进行验证训练；基于预设验证预估表单对验证训练结果进行灵敏度检测，判断检测结果是否满足预设灵敏度阈值，其中，所述灵敏度表示所述验证集中被分类正确的业务场景个数占所述验证集中总业务场景的比例值；若不满足，对所述分类模型进行分类参数微调，直至所述检测结果满足预设灵敏度阈值，则所述场景类别识别模型预训练完成。3.根据权利要求2所述的随机码生成方法，其特征在于，所述基于自然语言处理技术和预设分类算法对所述训练集进行分类训练，获取预训练的分类模型的步骤，具体包括：获取所述训练集中源代码和注释信息；基于自然语言处理技术识别并提取所述源代码和所述注释信息中的关键字段；使用预设分类算法对所述关键字段进行聚类分类，将聚类分类结果作为所述预训练的分类模型的分类目标结果，其中，所述预设分类算法为朴素贝叶斯算法。4.根据权利要求3所述的随机码生成方法，其特征在于，所述基于预训练的场景类别识别模型，对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤，具体包括：基于所述场景类别识别模型中自然语言处理技术，获取新录入的业务场景的预估标签；根据所述预估标签和所述场景类别识别模型中朴素贝叶斯算法，预测所述新录入的业务场景对应的场景类别。5.根据权利要求1所述的随机码生成方法，其特征在于，所述根据场景类别识别结果，确定所述场景对应的安全级别的步骤，具体包括：预先设置场景类别与安全级别关联表单；在所述对新录入的业务场景进行场景类别识别的步骤之后，基于所述场景类别与安全级别关联表单，确定识别出的场景类别对应的安全级别。6.根据权利要求1所述的随机码生成方法，其特征在于，所述基于所述场景对应的安全级别选择相应的随机码生成器，生成随机码的步骤，具体包括：预先设置安全级别与随机码生成器间的对应关系；在所述确定所述场景类别对应的安全级别的步骤之后，...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓涵量，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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