1.一種基于行為模式分析與多模態身份驗證支付欺詐檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一加密算法包括位置偏移算法及差分隱私計算；所述當前物理信息包括當前設備信息及當前地理位置信息；所述分別實時對所述用戶當前原始行為數據、所述交易請求采用預設第一加密算法進行加密處理后，得到加密后的當前行為數據及加密后的交易請求，并同時將所述用戶當前原始行為數據及所述交易請求銷毀，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述當前交易信息包括交易金額、交易時間；所述用戶歷史行為信息中包括歷史交易請求、歷史設備信息及歷史地理位置信息；所述根據加密后的當前行為數據及所述交易請求采用行為分析模型進行分析，得到行為風險度之前，所述方法還包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述時空卷積網絡為stgcn模型；所述stgcn模型包括兩個時間卷積層夾著一個空間圖卷積層的時空卷積塊及全連接層；所述將加密后的觸屏滑動軌跡、加密后的設備握持姿態及加密后的輸入節奏信息、歷史交易請求以及對應的行為風險度標簽輸入時空卷積網絡進行訓練，得到訓練好的行為分析模型，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述多模態身份驗證策略包括第一驗證策略、第二驗證策略及第三驗證策略；所述加密后的用戶當前原始生物數據至少包括當前加密指紋數據、當前活體檢測加密信息及當前聲紋加密數據；所述預設閾值包括預設第一閾值及預設第二閾值；所述根據所述行為風險度，采集用戶當前原始生物數據并對所述用戶當前原始生物數據采用預設第二加密算法進行加密，并將所述當前原始生物數據銷毀，采用目標驗證策略對加密后的當前生物數據進行驗證，得到驗證結果，包括：
6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述驗證結果，確定是否存在支付欺詐之后，所述方法包括：
7.一種基于行為模式分析與多模態身份驗證支付欺詐檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一加密算法包括位置偏移算法及差分隱私計算；所述當前物理信息包括當前設備信息及當前地理位置信息；所述分別實時對所述用戶當前原始行為數據、所述交易請求采用預設第一加密算法進行加密處理后，得到加密后的當前行為數據及加密后的交易請求，并同時將所述用戶當前原始行為數據及所述交易請求銷毀，包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一可執行指令，所述可執行指令在計算機設備上運行時，使得計算機設備執行如權利要求1-6任意一項所述的基于行為模式分析與多模態身份驗證支付欺詐檢測方法的操作。