识别信息S中的语音数据S1、脸部识别数据s2、以及指纹数据s3依次进行特征化；
[0048]步骤S1.4，信息识别服务器依次将特征化后的各类生物学识别信息对照相应的标准特征库进行特征匹配编码运算，相应地生成所述使用用户的语音编码信息M1、脸部识别编码?目息M2、以及指纹编码彳目息M3 ；
[0049]步骤S1.5，信息识别服务器将生成的使用用户的各类编码信息Ml、M2、M3发送给智能终端，所述智能终端将智能终端的硬件序列号H和获得的使用用户的语音编码信息M1、脸部识别编码信息M2、以及指纹编码信息M3组合，作为所述智能终端的使用用户的用户标识信息(H, Ml, M2, M3) ο
[0050]进一步地，在所述步骤S1.3中，特征化的过程具体如下:
[0051]步骤S1.3.1，将所述语音数据Si特征化为:语言种类特征信息sll、声调特征信息s 12、以及语速特征信息s 13 ;
[0052]步骤S1.3.2，将所述脸部识别数据s2特征化为:眼睛位置特征信息s21、眼睛形状特征信息s22、眉毛位置特征信息s23、眉毛形状特征信息s24、嘴巴位置特征信息s25、以及嘴巴形状特征信息s26 ;
[0053]步骤S1.3.3，将所述指纹数据s3特征化为指纹特征信息s31。
[0054]进一步地，所述信息识别服务器具有语音数据标准特征库Lib_l、脸部识别数据标准特征库Lib_2和指纹数据标准特征库Lib_3 ;其中
[0055]所述语音数据标准特征库Lib_l包括特征子库:语言种类信息特征子库Lib_ll、声调信息特征子库Lib_12、以及语速信息特征子库Lib_13 ;
[0056]所述脸部识别数据标准特征库Lib_2包括特征子库:眼睛位置信息特征子库Lib_21、眼睛形状信息特征子库Lib_22、眉毛位置信息特征子库Lib_23、眉毛形状信息特征子库Lib_24、嘴巴位置信息特征子库Lib_25、以及嘴巴形状信息特征子库Lib_26 ;
[0057]所述指纹数据标准特征库Lib_3包括特征子库:指纹信息特征子库Lib_31 ;
[0058]上述每个特征子库中的每一个特征均对应一个唯一的四位编码，并且所述编码由字母和/或数字组成；
[0059]进一步地，在所述步骤S1.4中，所述信息识别服务器执行以下操作:
[0060]步骤S1.4.1，将特征化后的语音数据Si中的各类特征信息sll?s 13与其对应的特征子库Lib_ll?Lib_13依次匹配，并将特征信息sll?sl3中每个特征所对应的四位编码依次顺序排列，获得的序列即为对应的语音编码信息Ml ;
[0061]步骤S1.4.2，将特征化后的脸部识别数据s2中的各类特征信息s21?s26与其对应的特征子库Lib_21?Lib_26依次匹配，并将特征信息s21?s26中每个特征所对应的四位编码依次顺序排列，获得的序列即为对应的脸部识别编码信息M2 ;
[0062]步骤S1.4.3，将特征化后的指纹数据s3中的特征信息s31与其对应的特征子库Lib_31相匹配，获得的序列即为对应的指纹编码信息M3。
[0063]本发明的有益效果在于:本发明提出的一种适用于物联网智能终端的安全方法，能够实现智能终端中用户数据的安全性分析验证，使智能终端中的用户数据具有较高的安全性；此外，能够有效的解决物联网中智能终端和/或使用用户的身份鉴别，有效防止非法设备和/或用户访问；同时，能够有效的管理大量的物联网智能终端，实现物联网智能终端的快速自动接入。
【附图说明】
[0064]下面结合附图对本发明的技术方案进行进一步的说明。所述附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。
[0065]图1示出了根据本发明实施例的对智能终端的用户数据进行数据安全性分析验证过程的流程图。
[0066]图2示出了根据本发明实施例的对智能终端的使用用户进行身份鉴别过程的流程图。
【具体实施方式】
[0067]通过下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。所述描述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂。
[0068]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0069]本发明揭示了一种适用于物联网智能终端的安全方法，所述物联网中包括多个智能终端、传感器、信息存储服务器、以及信息安全服务器；其中
[0070]所述智能终端负责信息的采集、安全性分析处理、以及数据通信传输；每个智能终端具有用户界面模块、传感器接口模块、通信模块、以及智能安全模块；
[0071]所述传感器可采集智能终端的使用用户的用户标识信息，用以对智能终端的使用用户进行身份鉴别；所述传感器包括:音频传感器、视频传感器、以及生物信息传感器，分别用于采集智能终端的使用用户的语音数据S1、脸部识别数据s2、以及指纹数据s3 ;所述传感器可以通过有线或无线方式将采集的用户标识信息发送至智能终端；
[0072]所述信息存储服务器用于存储已通过数据安全性分析验证的智能终端的用户数据；
[0073]所述信息安全服务器用于对智能终端的用户数据执行全局的安全性分析判断。
[0074]图1示出了根据本发明实施例的对智能终端的用户数据进行数据安全性分析验证过程的流程图。
[0075]如图1所示，对智能终端的用户数据进行数据安全性分析验证的步骤如下:
[0076]步骤A，所述智能终端的智能安全模块对所述智能终端的用户数据进行本地安全性分析判断，以确认所述智能终端的用户数据是否是安全的；如果智能终端能够确认所述用户数据是安全的，则执行步骤B ;否则，执行步骤C ;
[0077]步骤B，所述智能终端将所述用户数据发送至所述信息存储服务器进行存储，并结束；
[0078]步骤C，所述智能终端将所述用户数据发送至所述信息安全服务器；
[0079]步骤D，所述信息安全服务器对接收的用户数据执行全局的安全性分析判断，以确认所述用户数据是否是安全的；如果信息安全服务器确认所述用户数据是安全的，则将所述用户数据发送至信息存储服务器进行存储。
[0080]进一步地，所述智能安全模块具有本地黑白名单、本地病毒查杀引擎、本地病毒特征库、本地特征查询引擎、本地恶意行为特征库；
[0081]所述信息安全服务器具有全局黑白名单、全局病毒查杀引擎、全局病毒特征库、全局特征查询引擎、全局恶意行为特征库。
[0082]进一步地，在步骤A中，所述智能终端的智能安全模块对所述智能终端的用户数据进行本地安全性分析判断，以确认所述智能终端的用户数据是否是安全的，具体步骤如下；
[0083]步骤Al，所述智能安全模块查询本地黑名单，如果发现用户存在于本地黑名单中，则拦截所述用户数据，向智能终端发送报警提示信息，并结束；
[0084]步骤A2，所述智能安全模块查询本地白名单，如果发现用户存在于本地白名单中，则确认所述用户数据是安全的；
[0085]步骤A3，如果用户不存在于本地黑白名单中，则所述智能安全模块执行以下操作:
[0086]步骤A3.1，所述本地病毒查杀引擎查询本地病毒特征库，如果发现匹配项，则将该用户加入本地黑名单；拦截所述用户数据，向智能终端发送报警提示信息，并结束；
[0087]步骤A3.2，所述本地特征查询引擎查询本地恶意行为特征库，如果发现匹配项，则将该用户加入本地黑名单；拦截所述用户数据，向智能终端发送报警提示信息，并结束；
[0088]步骤A3.3，如果在所述本地病毒查杀引擎查询和所述本地特征查询引擎中均未发现匹配项，则智能终端不能确认用户数据是安全的。
[0089]进一步地，在步骤D中，所述信息安全服务器对接收的用户数据执行全局的安全性分析判断，以确认所述用户数据是否是安全的，具体步骤如下:
[0090]步骤D1，信息安全服务器查询全局黑名单，如果发现用户存在于全局黑名单中，则确认用户数据是不安全的；信息安全服务器向所述智能终端发送拦截所述用户数据的报警提示信息，并结束；
[0091]步骤