1.一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)源，包括：用戶登錄日志、操作記錄和交互行為數(shù)據(jù)；所述用戶行為模型，包括深度學習算法和決策樹算法組合的模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶行為模型建立的正常用戶行為模式；包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述進行訓練迭代、驗證和調(diào)整；包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述對cart算法進行訓練、融合和優(yōu)化；包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述劃分后的兩個子集在目標變量上的差異最大，包括：通過基尼指數(shù)衡量目標變量上的差異，基尼指數(shù)計算公式：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述通過提取用戶的行為特征，與已有用戶行為模式比較，進行真實性評估，根據(jù)評估結(jié)果確定用戶風險等級；包括以下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述持續(xù)檢測數(shù)據(jù)安全情況并定期評估加密算法性能，根據(jù)評估結(jié)果和安全需求進行優(yōu)化；包括以下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述通過互補算法模型進行優(yōu)化，包括以下步驟：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于實名認證的鑒權(quán)方法，其特征在于，所述通過sha-256哈希算法計算哈希值，包括：通過對輸入數(shù)據(jù)進行填充和長度擴展進行預處理，設置八個初始哈希值，將預處理后的數(shù)據(jù)分成若干個512位的塊，對每個塊通過邏輯運算和位運算進行多次迭代計算，經(jīng)過所有塊的迭代計算后，得到最終的256位哈希值。