本发明涉及移动互联网领域，尤其涉及在移动互联网领域的多媒体凭证的认定方法及系统。
背景技术：
：：随着互联网尤其是移动互联网的发展，网络沟通交流越来越流行，网络远程业务或无人值守业务也越来越流行，网络远程业务或无人值守业务很多场景需要用户通过提供实体凭据来证明身份或信息，实体凭据面签是最可靠的方式但是办理麻烦而且运营成本高，不适应网络业务的便捷发展趋势，一般是通过提交实体凭据的电子副本来实现，例如：实名登记或注册提供身份证照片、用户登录提供人声等，由于用户是在无人监管情况下提交的实体凭据的电子副本，而电子副本是很容易经过篡改、仿制等伪造的，例如：剪辑(photoshop，简称ps)别人的照片提交、复制或克隆别人声音提交等，篡改仿制伪造的实体凭据的电子副本存在极大的安全隐患，会给社会造成极大危害。杂凑算法(又称哈希算法、摘要算法)是一种单向算法，杂凑算法对目标信息生成一段特定长度的唯一的散列值，却不能通过这个散列值重新获得目标信息，杂凑算法广泛应用信息完整性校验。常见的杂凑算法有消息摘要算法(messagedigestalgorithm，简称md)、安全哈希算法(securehashalgorithm，简称sha)、阿根(argon)2算法、珀丽1305(poly1305)算法等。数字签名(又称公钥数字签名)可以解决否认、伪造、篡改及冒充等问题，数字签名使用非对称密码技术的公开密钥(简称公钥)和私密密钥(简称私钥)对通信传输的信息进行加解密和数字签名验证，确保所传递的信息的可靠性和完整性，常用非对称密码算法为罗恩安迪莱恩(ronrivest，adishamir，lenadleman，简称rsa)算法、椭圆曲线密码编码学(ellipticcurvescryptography，简称ecc)，ecc如ad25519。对称加密算法使用同一个密钥对数据进行加密和解密，例如：高级加密标准(advancedencryptionstandard，简称aes)、叉叉(chacha)等。二维码(2-dimensionalcode)是指在一维条码的基础上扩展出另一维具有可读性的条码，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读其中所包含的信息，它是用某种特定的几何图形按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息。常见的二维码码制标准有pdf417、qrcode、code49、code16k、codeone等，由于二维码具有容量大、容错能力强、读取容易等特点，因此通过二维码传递交换数据变得非常简单便利。为了解决上述在远程或无人监管情况下实体凭据的电子副本不可靠的问题，本发明提供一种方法和系统，给远程或无人监管情况下提供或登记实体凭据的电子副本提供更加便利和安全可靠机制，杜绝伪造实体凭据的电子副本造成社会危害。技术实现要素：鉴于上述现有在远程或无人监管情况下实体凭据的电子副本不可靠的问题，本发明实施例的目的是，利用现有广泛使用的普通移动终端、计算机等设备以及现有通信互联网络，实现一种多媒体凭证的认定方法及系统，为远程或无人监管情况下提供的摄录实体凭据(即实体凭据的电子副本)提供可靠性机制，防止伪造实体凭据的电子副本造成社会危害，解决很多业务需要面签的麻烦，降低业务运营的成本。上述目的是通过以下技术方案实现：本发明实施例提供了一种多媒体凭证的认定方法，包括：领取动态随机变量，摄录实体凭据与随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流，提交多媒体凭证流，校验多媒体凭证。上述的多媒体凭证的认定方法的领取动态随机变量进一步包括：使用随机算法生成动态随机变量，使用通信协议将随机变量发送给前端应用程序，缓存随机变量底单。上述的多媒体凭证的认定方法的动态随机变量包括但不限于：数值字符随机串、表情动作随机集、摄录操控随机集、嵌入组合随机参数等其中一项或多项。上述的数值字符随机串包括由随机数量的字符组成的字符串编码。上述的表情动作随机集包括由眨眼、微笑、皱眉、点头、摇头等表情动作中的一项或多项的集合。上述的嵌入组合随机参数包括数值字符随机串嵌入的时间参数和/或位置参数，表情动作随机集或摄录操控随机集的嵌入时间参数等，嵌入组合随机参数具体实现可以是默认或隐含的。上述的摄录操控随机集包括靠近摄录、拉远摄录、旋转摄录等中的一项或多项的集合。上述的多媒体凭证的认定方法的摄录实体凭据和随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流具体包括：拍摄实体凭据与数值字符随机串的凭证合并源的照片、根据嵌入组合随机参数拍摄实体凭据与数值字符随机串的凭证合并源的照片、摄录实体凭据与数值字符随机串和/或表情动作随机集的凭证合并源的视频或音视频、根据摄录操控随机集和/或嵌入组合随机参数摄录实体凭据与数值字符随机串和/或表情动作随机集的凭证合并源的视频或音视频、录制数值字符随机串的凭证合并源的音频、根据嵌入组合随机参数录制数值字符随机串的凭证合并源的音频等其中一项或多项。上述的拍摄实体凭据与数值字符随机串的凭证合并源的照片具体包括：组合实体凭据与数值字符随机串的载体为凭证合并源，使用摄像装置拍摄凭证合并源为照片，其中数值字符随机串的载体包括但不限于书写了数值字符随机串的纸张、显示数值字符随机串对应二维码的移动终端。上述的根据嵌入组合随机参数拍摄实体凭据与数值字符随机串的照片具体包括：根据嵌入组合随机参数组合实体凭据与数值字符随机串的载体为凭证合并源，使用摄像装置拍摄凭证合并源为照片，其中嵌入组合随机参数包括但不限于数值字符随机串的载体位于实体凭据的左边、右边、下边、上边等。上述的摄录实体凭据与数值字符随机串和/或表情动作随机集的视频或音视频具体包括：组合实体凭据与数值字符随机串的载体为凭证合并源，使用摄像装置拍摄凭证合并源为视频或音视频；或使用摄像装置拍摄实体凭据同时使用麦克风装置录制数值字符随机串语音为音视频；或使用摄像装置拍摄实体凭据和表情动作同时使用麦克风装置录制数值字符随机串语音为音视频。上述的多媒体凭证的认定方法的实体凭据包括但不限于：证件、人像、车辆、人声、地址、单据等其中一项或多项。上述的多媒体凭证的认定方法的提交多媒体凭证流进一步还可以包括：对多媒体凭证流进行摘要计算得到多媒体凭证流的信息摘要即多媒体凭证印，提交所述的多媒体凭证印。上述的多媒体凭证的认定方法的校验多媒体凭证包括：校验多媒体凭证流的缝隙时间、校验多媒体凭证流的随机变量、校验多媒体凭证印、校验多媒体凭证流生物属性等其中一项或多项。上述的多媒体凭证的认定方法的校验多媒体凭证之后进一步还可以包括：固化处理多媒体凭证流，其中，所述的固化处理包括：使用非对称密钥算法对多媒体凭证流进行数字签名或使用对称密钥算法对多媒体凭证流进行加密。本发明实施例提供了一种多媒体凭证的认定系统，包括：前端应用程序和后台服务程序，其中，前端应用程序包括：用户接口单元，用于接收输入信息、分发处理输入信息、输出处理结果，是前端应用程序衔接中心，负责与后台服务程序通信连接，随机变量提示单元，用于输出随机变量，包括输出数值字符随机串为二维码、语音播报数值字符随机串或表情动作随机集或嵌入组合随机参数或摄录操控随机集等，媒体处理单元，用于摄录实体凭据和随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流，摘要处理单元，用于对多媒体凭证流进行摘要计算得到多媒体凭证流的信息摘要即多媒体凭证印；后台服务程序包括：凭证管理中心单元，用于受理前端应用程序申请、分发处理前端应用程序申请、响应申请处理结果等，是后台服务程序衔接中心，负责与前端应用程序通信连接，随机变量处理单元，用于根据随机算法随机生成随机变量，随机变量包括但不限于：数值字符随机串、表情动作随机集、摄录操控随机集、嵌入组合随机参数等其中一项或多项，媒体处理单元，用于多媒体凭证流解压、多媒体凭证流格式转换、提取多媒体凭证流中的随机变量等其中一项或多项，校验处理单元，用于校验多媒体凭证流的缝隙时间、校验多媒体凭证流的随机变量、校验多媒体凭证印等其中一项或多项，数据存储单元，用于保存多媒体凭证信息，包括多媒体凭证流、多媒体凭证流的数字签名即多媒体凭证鉴。上述的多媒体凭证的认定系统的后台服务程序进一步还可以包括：固化处理单元，用于使用非对称密钥算法对多媒体凭证流进行数字签名或使用对称密钥算法对多媒体凭证流凭证进行加密。由上述本发明实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供了一种多媒体凭证的认定的方法及系统，在现有移动终端、计算机和通信互联网络开发和部署新的应用，充分利用现有广泛使用设备合理有效地解决了现有在远程或无人监管情况下摄录的实体凭据不可靠的问题。附图说明图1为本发明的多媒体凭证的认定系统的实施例图；图2为本发明的多媒体凭证的认定的一般步骤的实施例图；图3为本发明的音频凭证的认定步骤实施例图。具体实施方式下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述和说明。首先，介绍多媒体凭证的认定系统即本发明的应用环境和功能模块，请参阅附图1。本发明的多媒体凭证的认定的系统包括前端应用程序(application，简称app)和后台服务程序(简称后台系统)，前端app宿主包括但不限于手机、平板电脑、个人计算机等装置中的一种或多种，后台系统宿主包括但不限于计算机服务器、小型机、个人计算机、云数据中心等其中一项或多项。前端app至少包括1001用户接口单元、1002媒体处理单元、1004随机变量提示单元，前端app视具体实现进一步还可以包括1003摘要处理单元。后台系统包括1010凭证管理中心单元、1011随机变量处理单元、1012媒体处理单元、1013校验处理单元、1014数据存储单元，后台系统视具体实现进一步还可以包括1015固化处理单元。前端app一般集成实现于一体，具体实现程序为移动终端app或计算机程序或浏览器软件上运行的网页程序。后台系统是系统的管理服务中心，各个功能单元可以单独或集成实现部署，具体实现程序为互联网网站后台系统或应用服务器程序或数据库程序。1017一般单独部署，具体实现程序为数据库或磁盘数据文件。前端app和后台系统一般通过互联网等通信网络连接，采用超文本转移协议(hypertexttransferprotocol，简称http)或https等通信协议进行通信，后台系统或前端app功能单元之间根据实际部署使用本地操作系统调用接口或传输控制协议/因特网互联协议(transmissioncontrolprotocol/internetprotocol，简称tcp/ip)等协议进行通信连接。前端app和后台系统以及各功能单元之间协调合作，构成了本发明系统的基本运行系统和环境。1001单元负责或用于接收输入信息、分发处理输入信息、输出处理结果。接收输入信息包括接收用户输入信息、网络接口输入信息，网络接口输入信息包括后台发送的响应或返回消息。用户输入信息包括多媒体凭证申请等。分发处理多媒体凭证申请包括：包装凭证申请信息为凭证申请通信协议消息，发送凭证申请通信协议消息等。输出处理结果包括存储凭证申请结果信息、显示凭证申请结果信息等。1001单元是前端app衔接控制中心，实现网络通信协议，负责与后台系统进行通信。1002单元负责多媒体处理，多媒体处理包括使用媒体输入装置摄录实体凭据和随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流，保存多媒体凭证流。媒体输入装置包括摄像装置(例如：移动终端或计算机的摄像头、数码相机)、麦克风等。例如：使用移动终端摄像头拍摄照片或视频、使用麦克风录制声音为音频。多媒体处理视具体实现还可以包括压缩、格式转换等其中一项或多项。凭证合并源包括实体凭据与数值字符随机串的载体合并一起摄录、实体凭据与数值字符随机串的语音合并一起摄录、人声实体凭据与数值字符随机串的语音合并一起摄录、实体凭据与表情动作合并一起摄录、实体凭据与摄录操控动作合并一起摄录等。1003单元负责摘要处理，摘要处理包括使用杂凑算法对多媒体凭证流进行摘要计算得到多媒体凭证流的信息摘要，称之为多媒体凭证印。杂凑算法包括但不限于消息摘要(messagedigest，简称md)、安全哈希算法(securehashalgorithm，简称sha)算法、阿根(argon)2算法、珀丽1305(poly1305)算法等。多媒体凭证印数据小，可以快速低延迟提交给后台系统，同时可以保证多媒体凭证流的完整性。1004单元负责随机变量提示或输出随机变量，提示方式包括文字提示、语音提示、二维码输出等，例如：输出随机变量的数值字符随机串为二维码、语音播报数值字符随机串或表情动作随机集或嵌入组合随机参数或摄录操控随机集等。1004单元根据嵌入组合随机参数在摄录中途提示数值字符随机串、摄录操控随机集、表情动作随机集等，用户根据1004单元提示操作控制摄录过程，例如：什么时候做表情、什么时候摄录控制(靠近摄录、旋转摄录等)。1010单元负责受理前端app申请、分发处理前端app申请、响应申请处理结果等。1010单元是后台系统衔接控制中心，实现网络通信协议，负责与前端应用程序进行通信。1011单元负责随机变量生成处理。随机变量是随机变量产生器根据随机算法随机生成的。动态随机变量包括但不限于：数值字符随机串、表情动作随机集、嵌入组合随机参数、摄录操控随机集等其中一项或多项。例如：数值字符随机串为“a98i你”，表情动作随机集包括：眨眼、微笑、皱眉、点头、摇头等表情动作信息，嵌入组合随机参数包括数值字符随机串嵌入的时间参数和/或位置参数，表情动作随机集或摄录操控随机集的嵌入时间参数等，摄录操控随机集包括靠近摄录、拉远摄录、旋转摄录等，表情动作随机集的嵌入时间参数为第n秒眨眼、第m秒点头等。数值字符随机串嵌入的位置参数包括数值字符随机串载体组合在实体凭据左边、右边、上边、下边等。1012单元负责媒体处理，媒体处理视具体实现可以包括解压、格式转换等其中一项或多项。媒体处理还可以包括使用光学字符识别(opticalcharacterrecognition，简称ocr)技术提取或定位媒体中的随机变量、使用声音识别技术提取或定位媒体中的随机变量、使用二维码扫描技术提取或定位媒体中的随机变量。1013单元负责多媒体凭证校验处理，包括校验多媒体凭证流的缝隙时间、校验多媒体凭证流的随机变量、校验多媒体凭证印等其中一项或多项。校验多媒体凭证流的随机变量包括人工检测确认或应用程序检测，主要检测多媒体凭证流嵌入的随机变量是否与随机变量底单匹配。1014单元主要用于保存多媒体凭证信息。上述的多媒体凭证信息包括：随机变量底单、多媒体凭证印、多媒体凭证交付时间、多媒体凭证流密文、多媒体凭证鉴等。数据存储单元具体实现可以为数据库程序或自定义的数据文件，将多媒体凭证信息通过表的形式存储在数据库中或文件里，例如数据存储单元实现为甲骨文(oracle)或我的结构化查询语言(mysql)数据库，通过结构化查询语言(structuredquerylanguage，简称sql)查询或更新多媒体凭证信息。1015单元负责多媒体凭证流的固化处理，固化处理包括对多媒体凭证流进行数字签名或加密得到多媒体凭证鉴。数字签名处理一般使用非对称公钥算法对多媒体凭证流进行签名。非对称公钥算法包括但不限于rsa、椭圆曲线(ellipticcurvescryptography，简称：ecc)算法，例如：将多媒体凭证流、随机变量底单、多媒体凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，计算签名前缀串的信息摘要，然后使用ecc算法的ad25519算法对上述的签名前缀串的信息摘要进行签名。加密处理一般使用对称密钥算法对多媒体凭证流、随机变量底单、多媒体凭证交付时间组合到一起进行加密处理。固化处理后的多媒体凭证是受保护的，防止作弊篡改。通过上述的多媒体凭证的认定系统，通过随机变量机制，极大提升了多媒体凭证的可靠性，有效地解决了伪造实体凭据的电子副本问题，尤其适合远程验证和证据认定，大大节约了当面验证的成本和不便利。下面通过实施例、同时结合上面系统详细描述本发明运行步骤以及相关操作。附图2描述了多媒体凭证的认定的一般步骤，具体包括：步骤s2001，多媒体凭证申请，申请领取动态随机变量。接收用户多媒体凭证申请信息，分发处理上述的多媒体凭证申请。前端app的1001单元接收用户输入多媒体凭证申请信息，按照通信协议将多媒体凭证申请信息包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到后台系统。例如：用户通过浏览器打开运行系统提供的网页或打开移动终端应用程序通过键盘输入多媒体凭证申请信息等。多媒体凭证申请信息包括媒体类型、实体凭据类型等其中一项或多项，媒体类型包括但不限于照片、视频、音频、音视频等，实体凭据类型包括但不限于人像、证件像、实物像、人声、人证像等。用户通过浏览器打开运行系统提供的网页时，视具体实现，网页可以包括默认了多媒体凭证申请信息，例如：语音登录网页或视频登录网页，此时没有显式多媒体凭证申请信息包括的媒体类型、实体凭据类型等参数。此步骤视具体实现可以是一个隐含步骤。步骤s2002，随机变量处理，具体包括：使用随机算法生成随机变量，下发随机变量到客户端app，缓存随机变量底单。接收用户发送的多媒体凭证申请消息，解析多媒体凭证申请消息，抽取多媒体凭证申请信息，生成随机变量，构建http等通信协议消息，填充随机变量到消息，发送包含随机变量的响应消息给前端，缓存随机变量底单，随机变量底单包括随机变量、随机变量生成时间即多媒体凭证启动时间等，随机变量底单是后续检测的基础。随机变量包括但不限于：数值字符随机串、表情动作随机集、嵌入组合随机参数、摄录操控随机集等其中一项或多项，随机变量是动态随机的，例如：数值字符随机串由预置的字符集随机选择字符组成数值字符随机串，表情动作随机集是从预设的表情动作随机集随机选择表情动作的组成的。后台系统1010单元接收和解析以及抽取多媒体凭证申请信息，通知1011单元生成随机变量，1011单元使用随机变量产生器根据随机(random)算法生成随机变量，将随机变量返回给1010单元，1010单元缓存随机变量底单到1014单元，最后1010单元构建多媒体凭证申请结果通信协议消息，填充随机变量到通信协议消息，发送多媒体凭证申请结果响应消息给前端app。步骤s2003，摄录多媒体凭证流，包括：组合实体凭据和随机变量载体为凭证合并源，摄录包含实体凭据和随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流或摄录实体凭据同时嵌入随机变量的凭证合并源为多媒体凭证流。随机变量载体包括但不限于书写了数值字符随机串的纸张、显示数值字符随机串对应二维码的移动终端、书写了数值字符随机串的实体凭据。嵌入随机变量包括但不限于语音嵌入数值字符随机串(例如：有声念出数值字符随机串)、嵌入表情动作(例如：摇头)、嵌入摄录动作(例如：旋转摄录)。前端app收到后台系统返回的多媒体凭证申请结果消息后，解析该结果消息，抽取随机变量，输出随机变量，摄录实体凭据和随机变量为多媒体凭证流。1001单元负责接收并解析消息抽取随机变量，1001单元将随机变量交给1004单元同时通知1003媒体处理单元开始摄录实体凭据和随机变量，1003单元将摄录的多媒体凭证流返回给1001单元。摄录多媒体凭证流是根据1004单元提示的随机变量摄录实体凭据的，包括什么时候、什么位置、什么模式嵌入或组合数值字符随机串或表情动作随机集。例如：拍摄实体凭据与数值字符随机串的照片、根据嵌入组合随机参数拍摄实体凭据与数值字符随机串的照片、摄录实体凭据与数值字符随机串和/或表情动作随机集的视频或音视频、根据摄录操控随机集和/或嵌入组合随机参数摄录实体凭据与数值字符随机串和/或表情动作随机集的视频或音视频、录制数值字符随机串的音频、根据嵌入组合随机参数录制数值字符随机串的音频等。实体凭据包括但不限于：证件(例如：身份证、学位证)、人像(例如：头像)、实物(例如：车辆、房屋)、人声、地址(例如：街道门牌号)、单据(例如：银行对账单、发票)等其中一项或多项。步骤s2004，提交凭证流，封装多媒体凭证流到通信协议消息，发送承载多媒体凭证流的通信协议消息到后台系统。一般地，由于多媒体凭证流体积大，提交传送的时间长而导致缝隙时间长不利于检测判断，具体实现可以是先计算多媒体凭证流的信息摘要作为多媒体凭证印，将多媒体凭证印即时或快速地提交到后台系统，然后再择机提交多媒体凭证流。例如：1001单元收到1003单元摄录的多媒体凭证流，1001单元将多媒体凭证流交给1004单元进行摘要计算，1004单元根据杂凑算法(又称哈希算法，例如：md5、sha3等)算法对多媒体凭证流进行摘要计算，得到指定比特(bit)长度(例如：128bits)的信息摘要即多媒体凭证印，1001单元即时发送多媒体凭证印到后台系统，然后再择机发送多媒体凭证流到后台系统，1010单元收到多媒体凭证印和/或多媒体凭证流后，选取并记录最先到达的时间为多媒体凭证交付时间。步骤s2005，校验多媒体凭证。校验多媒体凭证包括：校验多媒体凭证流的缝隙时间、校验多媒体凭证流的随机变量、校验多媒体凭证印、校验多媒体凭证流生物属性等其中一项或多项。后台系统收到多媒体凭证印和/或多媒体凭证流，校验处理多媒体凭证印和/或多媒体凭证流。例如：从1014单元查取缓存的随机变量底单，1010单元再将多媒体凭证流交给1012单元处理，1012单元使用包括ocr技术、声音识别技术、图像识别技术、二维码技术，扫描多媒体凭证流自动读取随机变量，1010单元将多媒体的凭证印和/或多媒体凭证流、多媒体凭证交付时间、随机变量底单等组合为多媒体凭证，交给1013单元进行处理，1013单元检测缝隙时间(即多媒体凭证交付时间与多媒体凭证启动时间的间隔时间再减去多媒体凭证流自身时长，注意：照片自身时长默认为零)是否超出指定时间阈值(例如：10秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s2008处理，检测多媒体凭证流是否匹配随机变量，如果不匹配则校验失败，转步骤s2008处理，检测多媒体凭证流是否匹配随机变量就是根据随机变量底单，检查是否在指定时间或位置出现随机变量要求的数值字符随机串或表情动作或摄录控制动作，具体实现可以为人工检测和/或程序自动实现。人工检测实现就是人工通过看、听等检查多媒体凭证流是否匹配随机变量。检测多媒体凭证印是否匹配多媒体凭证流(重新计算多媒体凭证流，然后比较是否一致)，如果多媒体凭证印与多媒体凭证流不匹配则校验失败，转步骤s2008处理。步骤s2006，凭证固化处理。对多媒体凭证流进行数字签名、加密等固化处理，此步骤视具体实现为可选步骤。数字签名固化处理包括：将多媒体凭证流、随机变量底单、多媒体凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，计算签名前缀串的信息摘要，然后对信息摘要进行数字签名得到多媒体凭证数字签名即多媒体凭证鉴，例如：使用ad25519签名，得到64bit的数字签名结果，签名前缀串和数字签名组合一起生成固化的多媒体凭证。1015单元负责进行数字签名，签名算法可以使用后台系统预置的算法，签名的非堆成密钥的私钥也是后台系统预置的。加密固化处理包括将多媒体凭证流、随机变量底单、多媒体凭证交付时间组合到一起得到加密明文串，使用高级加密标准(英语：advancedencryptionstandard，简称：aes)、叉叉(chacha)、数据加密标准(dataencryptionstandard，简称des)等算法，使用后台系统预置的密钥对明文进行加密得到多媒体凭证密文。固化处理后的多媒体凭证可以防止篡改，保护了凭证的完整性，可以备案留底使用。步骤s2007，凭证认定成功。后台系统校验凭证成功后，将校验结果和/或多媒体凭证包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。1010单元构建凭证认定成功通信协议消息，发送该消息给前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定成功结果和/或多媒体凭证，输出凭证认定成功和/或多媒体凭证。如果多媒体凭证经过固化处理，则多媒体凭证为固化的多媒体凭证。步骤s2008，凭证认定失败。后台系统校验凭证失败后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定失败结果，输出凭证认定失败。上述实施例描述了多媒体凭证的认定的一般步骤过程，通过使用随机变量机制以及测缝隙时间时限检测机制，保证远程多媒体凭证的可靠性，解决网络业务面签麻烦。下面实施例描述了照片凭证的认定具体步骤，具体包括：步骤s2011，照片凭证申请，申请领取动态随机变量。用户通过前端app申请照片凭证认定。前端app的1001单元接收用户照片凭证认定申请，按照通信协议将照片凭证认定申请信息包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到后台系统。例如：本实施例的媒体类型为照片图像，实体凭据类型为证件像，视具体实现，媒体类型和实体凭据类型默认隐含绑定在每种消息或地址上。步骤s2012，随机变量处理。后台系统接收用户发送的照片凭证申请消息，解析照片凭证申请消息，抽取媒体类型和/或实体凭据类型等信息，然后生成随机变量，将随机变量响应给前端，缓存随机变量底单。例如：本实施例的随机变量的数值字符随机串为“8up2a”，嵌入组合随机参数为载体在左边。1011单元负责根据媒体类型和/或凭证类型随机生成随机变量。步骤s2013，摄录多媒体凭证流。前端app收到后台系统返回的照片凭证申请结果消息后，解析该结果消息，抽取随机变量，输出随机变量，用户按照嵌入组合随机参数将随机变量的数值字符随机串与实体凭据组合在一起为凭证合并源，然后使用摄像头拍摄凭证合并源的照片图像。例如：用户将数值字符随机串书写在一张白纸上，根据嵌入组合随机参数将数值字符随机串的白纸载体摆在证件的左侧，使用摄像头拍摄证件和随机变量的照片。1001单元负责将随机变量交给1004单元输出随机变量，然后通知1003单元摄录照片并将拍摄的照片压缩处理为图像文件，图像文件包括但不限于联合摄影专家组格式(jointphotographicexpertsgroup，简称jpeg)、可移植网络图形格式(portablenetworkgraphicformat，png)、位图文件格式(bitmap，简称bmp)等。1003单元将拍摄的照片图像文件返回给1001单元。步骤s2014，提交凭证流。前端app将拍摄好的照片图像文件发送到后台系统。例如：前端app1001单元收到1003单元的照片图像文件，1001单元通知1004单元对照片图像文件进行摘要计算，1004单元根据md5算法对照片图像文件进行摘要计算，得到128bits的信息摘要即照片图像文件的印，1001单元即时发送照片图像文件的印到后台系统，然后再择机发送照片图像文件到后台系统。1010单元收到照片图像文件的印和/或照片图像文件后，选取并记录最先到达的时间为照片图像文件的多媒体凭证交付时间。步骤s2015，校验多媒体凭证。后台系统收到照片图像文件的印和/或照片图像文件，校验处理照片图像文件的印和/或照片图像文件。例如：从1014单元查取缓存的随机变量底单，1013单元计算照片图像文件缝隙时间(多媒体凭证交付时间与多媒体凭证启动时间的间隔时长)，检测照片图像文件缝隙时间是否超出指定时间阈值(例如：8秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s2018处理，检测照片图像文件是否匹配随机变量，即检测照片图像文件是否包含随机变量的数值字符随机串和随机变量的数值字符随机串是否位于照片图像文件左边，如果照片图像文件不匹配随机变量则校验失败，转步骤s2018处理，检测照片图像文件是否包含随机变量具体实现可以是程序自动实现或人工检测实现。人工检测实现就是人工检查照片是否匹配随机变量。本实施例使用程序自动实现随机变量检测，具体如：使用ocr技术扫描照片图像文件，检测照片图像文件左侧是否存在随机变量底单的数值字符随机串，如果随机变量的数值字符随机串是二维码载体形式的，可以通过二维码技术扫描读取随机变量，然后判断随机变量是否与随机变量底单匹配。步骤s2016，凭证固化处理。将照片图像文件、随机变量底单、照片图像文件多媒体凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，计算签名前缀串的信息摘要(例如：argon2算法)，然后对信息摘要进行数字签名，例如：使用ad25519签名，得到64bit的数字签名结果，签名前缀串和数字签名组合一起生成固化的多媒体凭证。数字签名后的多媒体凭证是防篡改的，可以保护完整性，因而可以在更加广泛的环境中应用。此步骤视具体实现为可选步骤。步骤s2017，凭证认定成功。后台系统校验凭证成功后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。1010单元构建凭证认定成功通信协议消息，发送该消息给前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定成功结果，输出凭证认定成功。步骤s2018，凭证认定失败。后台系统校验凭证失败后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定失败结果，输出凭证认定失败。上述的照片凭证的认定，摄录时同时嵌入了随机变量，摄录完成后及时提交照片图像文件的印，然后再使用缝隙时间检测，有效防止了照片编辑或冒用(在较短的缝隙时间内，修改或编辑照片图像文件是不可能的)，极大地保证了远程证据的认定的可靠性。下面实施例描述了人像照片凭证的认定具体步骤，具体包括：步骤s2021，照片凭证申请。例如：本实施例的媒体类型为照片，实体凭据类型为人像。步骤s2022，随机变量处理。例如：本实施例的随机变量的数值字符随机串为“雨看布”，嵌入组合随机参数为位于左边。步骤s2023，摄录多媒体凭证流。用户将随机变量的数值字符随机串在手机上显示为二维码，将手机摆在人头的左侧，使用摄像头拍摄人头和随机变量的照片图像文件类型多媒体凭证流。步骤s2024，提交凭证流。计算多媒体凭证印，1001单元即时发送凭证印到后台系统，然后再择机发送照片图像文件到后台系统，1010单元收到凭证印和/或照片图像文件后，选取记录最先到达的时间为照片图像文件的多媒体凭证交付时间。步骤s2025，校验多媒体凭证。从1014单元查取缓存的随机变量底单，1013单元计算照片图像文件缝隙时间，检测照片图像文件缝隙时间是否超出指定时间阈值(例如：8秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s2027处理，检测照片图像文件是否匹配随机变量，如果不匹配则校验失败，转步骤s2027处理，检测照片图像文件是否匹配随机变量具体实现可以是程序自动实现，如：扫描照片图像文件，检测左侧是否存在二维码，使用二维码技术识别二维码内容，识别出的内容是否与随机变量底单的随机变量的数值字符随机串一致。步骤s2026，凭证认定成功。输出凭证认定成功信息。步骤s2027，凭证认定失败。输出凭证认定失败信息。上述的人像照片凭证的认定，通过嵌入二维码，在保证了照片凭证可靠性基础使实现更加简单。下面实施例描述了音视频凭证的认定具体步骤，具体包括：步骤s2031，音视频凭证申请。用户通过前端app申请音视频凭证认定。例如：本实施例的媒体类型为音视频，实体凭据类型为居住住址编号。步骤s2032，随机变量处理。后台系统接收用户发送的音视频凭证申请消息，解析申请消息，抽取媒体类型和/或实体凭据类型等信息，然后生成随机变量，将随机变量响应给前端，缓存随机变量底单。例如：本实施例的随机变量的数值字符随机串为“kep4a”，嵌入组合随机参数默认为语音。步骤s2033，摄录多媒体凭证流。前端app收到后台系统返回的音视频凭证申请结果消息后，解析该结果消息，抽取随机变量，输出随机变量，使用摄像头拍摄实体凭据视频，同时使用麦克风录制有声念出的数值字符随机串语音。例如：用户使用摄像头和麦克风拍摄住址编号信息时，同时均匀用嘴念出随机变量的数值字符随机串，音视频包含住址信息(例如：门牌号)和随机变量。1003单元负责摄录音视频，同时将音视频凭证流压缩或转换处理为音频视频交错格式(audiovideointerleaved，简称avi)，3gpp文件格式(3rdgenerationpartnershipproject，简称3gpp)的格式3gp等，将拍摄的音视频凭证流返回给1001单元。步骤s2034，提交凭证流。前端app将拍摄好的音视频凭证流发送到后台系统。例如：前端app1001单元收到1003单元的音视频凭证流，1001单元通知1004单元进行摘要计算，1004单元根据sha3算法对音视频凭证流进行摘要计算，得到128bits的凭证印，1001单元即时发送凭证印到后台系统，然后再择机发送音视频凭证流到后台系统，1010单元收到凭证印和/或音视频凭证流后，选取并记录最先到达的时间为凭证交付时间。步骤s2035，校验多媒体凭证。后台系统收到音视频的凭证印和/或音视频凭证流，校验处理音视频的凭证印和/或音视频凭证流。例如：从1014单元查取缓存的随机变量底单，1013单元计算音视频凭证流缝隙时间(凭证交付时间与凭证启动时间的间隔时长再减去音视频凭证流的自身时长)，检测音视频凭证流缝隙时间是否超出指定时间阈值(例如：15秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s2038处理，检测音视频凭证流是否匹配随机变量，如果音视频凭证流不匹配随机变量则校验失败，转步骤s2038处理，检测音视频凭证流是否匹配随机变量具体实现可以是程序自动实现或人工检测实现。人工检测实现就是人工检查音视频凭证流是否存在匹配的随机变量。程序自动实现包括使用声音或语音识别技术从音视频凭证流自动读取随机变量的数值字符随机串，然后判读取的数值字符随机串是否与随机变量底单一致。步骤s2036，凭证固化处理。将音视频凭证流、随机变量底单、凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，计算签名前缀串的信息摘要(例如：argon2算法)，然后对信息摘要进行数字签名，例如：使用ad25519签名，得到64bit的数字签名结果，签名前缀串和数字签名组合一起生成固化的多媒体凭证。此步骤视具体实现为可选步骤。步骤s2037，凭证认定成功。后台系统校验凭证成功后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。步骤s2038，凭证认定失败。后台系统校验凭证失败后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定失败结果，输出凭证认定失败。上述的音视频凭证的认定，摄录时同时嵌入了随机变量，有效防止了音视频编辑或冒用，极大地保证了远程证据的认定的可靠性。下面实施例描述了包含表情动作随机集的音视频凭证的认定具体步骤，具体包括：步骤s2041，音视频凭证申请。用户通过前端app申请音视频凭证认定。例如：本实施例的媒体类型为音视频，实体凭据类型为人像。步骤s2042，随机变量处理。后台系统接收用户发送的音视频凭证申请消息，解析申请消息，抽取媒体类型和/或实体凭据类型等信息，然后生成随机变量，将随机变量响应给前端，缓存随机变量底单。例如：本实施例的随机变量的表情动作随机集为“眨眼、点头、摇头”，摄录操控随机集为旋转摄录，嵌入组合随机参数为{1秒、2秒、4秒、1秒}。步骤s2043，摄录多媒体凭证流。摄录人像、表情动作、和摄录操控的凭证合并源为音频流，1001单元解析得到随机变量，1001单元把随机变量交给1004单元，通知1003单元摄录音视频，1004单元开启喇叭装置根据嵌入组合随机参数的时间顺序语音播报提示表情动作和摄录控制动作，例如：“请眨下眼睛。”、“请点下头。”。1003单元将音视频压缩或转换处理后返回给1001单元。步骤s2044，提交凭证流。前端app将拍摄好的音视频凭证流发送到后台系统。例如：前端appi001单元收到1003单元的音视频凭证流，1001单元通知1004单元进行摘要计算，1004单元根据argon2算法对音视频凭证流进行摘要计算，得到64bits的凭证印，1001单元即时发送凭证印到后台系统，然后再择机发送音视频凭证流到后台系统，1010单元收到音视频的凭证印和/或音视频凭证流后，选取并记录最先到达的时间为凭证交付时间。步骤s2045，校验多媒体凭证。后台系统收到音视频的凭证印和/或音视频凭证流，校验处理音视频的凭证印和/或音视频凭证流。例如：从1014单元查取缓存的随机变量底单，1013单元计算音视频凭证流缝隙时间(凭证交付时间与凭证启动时间的间隔时长再减去音视频凭证流的自身时长)，检测音视频凭证流缝隙时间是否超出指定时间阈值(例如：15秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s2048处理，检测音视频凭证流是否匹配随机变量，如果音视频凭证流不匹配随机变量则校验失败，转步骤s2048处理，人工检测实现就是人工检查音视频凭证流是否存在匹配的随机变量，根据凭证启动时间，检查视频凭证流的时间点(时间定位)是否存在表情动作和摄录控制动作。步骤s2046，凭证固化处理。将音视频凭证流、随机变量底单、凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，计算签名前缀串的信息摘要(例如：argon2算法)，然后对信息摘要进行数字签名，例如：使用ad25519签名，得到64bit的数字签名结果，签名前缀串和数字签名组合一起生成固化的多媒体凭证。此步骤视具体实现为可选步骤。步骤s2047，凭证认定成功。后台系统校验凭证成功后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。步骤s2048，凭证认定失败。后台系统校验凭证失败后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定失败结果，输出凭证认定失败。附图3描述了音频凭证的认定步骤，具体包括：步骤s3001，音频凭证申请。用户通过前端app申请音频凭证认定。前端app的1001单元接收用户音频凭证认定申请，按照通信协议将音频凭证认定申请信息包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到后台系统。例如：用户通过浏览器打开运行登录(login)网页或打开移动终端应用程序。登录网页一般默认包含了音频凭证认定，此时其实是没有显式音频凭证认定申请信息，浏览器打开指定地址网页就是隐式音频凭证认定申请信息。步骤s3002，随机变量处理。接收用户发送的音频凭证申请消息，生成随机变量，响应随机变量给前端，缓存随机变量底单。例如：后台系统1010单元收到前端获取登录动态网页消息，例如：http获取(get)消息，1010单元通知1011生成随机变量，1010单元将生成的随机变量填充到动态登录网页，返回登录网页。本实施例中：随机变量的数值字符随机串为“pynm5”。步骤s3003，摄录多媒体凭证流。前端app收到后台系统返回的音频凭证申请结果消息后，解析该结果消息，抽取随机变量，输出随机变量，摄录人声和随机变量的凭证合并源为音频流，人声念出数值字符随机串语音即为凭证合并源，包含人的声音和数值字符随机串。例如：1001单元负责接收后台系统返回的登录网页，并输出显示网页内容，用户通过1001单元将随机变量交由1004单元输出，通知1003媒体处理单元开始摄录凭证合并源音频，1003单元将摄录的音频流返回给1001单元。例如：1004单元通过文字显示随机变量的数值字符随机串为“pynm5”，如果存在嵌入组合随机参数，1004单元提示嵌入组合随机参数(例如：读“p”，3秒后提示读“y”，1秒后提示读“n”，2秒后读“m”，读“5”)。步骤s3004，提交凭证流。前端app将摄录的音频凭证流发送到后台系统。例如：1001单元收到1003单元的音频凭证流，将音频凭证流封装到协议消息，然后发送包含音频凭证流的协议消息到后台系统。本实施例1001单元将音频凭证流封装成http递交(post)消息，发送httppost消息到后台系统，1010单元收到音频凭证流后，记录到达的时间为音频凭证流的凭证交付时间。步骤s3005，校验多媒体凭证，包括校验凭证流的缝隙时间、校验凭证流的随机变量、校验多媒体凭证流生物属性等其中一项或多项。后台系统收到音频凭证流，校验处理音频凭证流。例如：从1014单元查取缓存的随机变量底单，1010单元将音频凭证流、凭证交付时间、随机变量底单等组合为多媒体凭证，交给1013单元进行处理，1013单元计算音频凭证流缝隙时间(凭证交付时间与凭证启动时间的间隔时长再减去音频凭证流的自身时长)，检测音频凭证流缝隙时间是否超出指定时间阈值(例如：5秒)，如果超出指定时间阈值则校验失败，转步骤s3008处理，检测音频凭证流是否匹配随机变量，如果音频凭证流不匹配随机变量则校验失败，转步骤s3008处理，检测音频凭证流是否匹配随机变量具体实现可以是程序自动实现或人工检测实现。人工检测实现就是人工通过听等检查音频凭证流的随机变量是否匹配随机变量底单。程序自动实现包括使用声音识别技术读取音频凭证流中的随机变量的数值字符随机串，判断读取的数值字符随机串是否与随机变量底单中的一致，如果存在嵌入组合随机参数，还需要检测音频凭证流中的数值字符随机串的间隔(即码元定位)是否匹配随机变量底单中的嵌入组合随机参数。校验多媒体凭证流生物属性包括使用人工监听音频凭证流是否与系统预置人的声音(声纹)匹配或声纹识别程序利用声音生物识别技术自动检测音频凭证流是否与系统预置人的声音(声纹)匹配，如果不匹配则转s3008处理，人声含有包括频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数等声学特征以及包括韵律、节奏、速度、语调、音量等语音特征，声音生物识别技术根据声学特征、语音特征等识别和比对确认。步骤s3006，凭证固化处理。对音频凭证流进行数字签名、加密等固化处理，此步骤视具体实现为可选步骤。数字签名固化处理包括：将音频凭证流、随机变量底单、音频凭证流凭证交付时间组合到一起得到签名前缀串，使用杂凑算法计算签名前缀串的信息摘要，然后对信息摘要进行数字签名，例如：使用ad25519签名，得到64bit的数字签名结果，签名前缀串和数字签名组合一起生成固化的多媒体凭证。步骤s3007，凭证认定成功。后台系统校验凭证成功后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。步骤s3008，凭证认定失败。后台系统校验凭证失败后，将校验结果包装成协议消息，然后通过http等协议发送消息到前端app。前端app接收解析消息，抽取凭证认定失败结果，输出凭证认定失败。上述实施例描述了人声和随机变量组合的音频凭证的认定的步骤过程，通过使用随机变量机制和缝隙时限检测机制，保证远程提交的人声的电子副本的可靠性。以上所述，仅为本发明实施例较佳的具体实施方式，但本发明实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
：的技术人员在本发明实施例揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。当前第1页12当前第1页12