[發明專利]基于多維度行為特征的隱式用戶驗證及隱私保護方法有效
| 申請號: | 201310520123.3 | 申請日: | 2013-10-29 |
| 公開(公告)號: | CN103533546B | 公開(公告)日: | 2017-03-22 |
| 發明(設計)人: | 波澄;張蘭;李向陽 | 申請(專利權)人: | 無錫賽思匯智科技有限公司 |
| 主分類號: | H04W12/06 | 分類號: | H04W12/06 |
| 代理公司: | 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙)32104 | 代理人: | 曹祖良 |
| 地址: | 214135 江蘇省無錫市新*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 多維 行為 特征 用戶 驗證 隱私 保護 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種隱私用戶驗證及隱私保護方法,尤其是一種基于多維度行為特征的隱式用戶驗證及隱私保護方法,屬于隱私保護的技術領域。
背景技術
隨著現代信息技術的發展,人們已經越來越依賴于通過各種移動設備,例如手機,平板電腦等來收發郵件,分享照片,網上交易,甚至智能家居等。然而,這些復雜的功能都會帶來一些關于安全和隱私泄露的隱患。盡管這些移動設備已經越來越個人化,但只要在敏感的個人信息不被泄露的情況下,很多用戶還是愿意將自己的設備借給他人,例如家庭成員,朋友,同事等。另一方面,為了不顯示對于對方的不信任,大多數情況下用戶是不會在把設備交給對方前用密碼等把一些應用和信息保護起來。在這種情況下,用戶切換時不被察覺的快速驗證和對設備擁有者隱私信息的訪問控制變得非常重要。
傳統的用于用戶驗證的方法大多通過密碼,或者建立特定的協議來限制他人的使用規范。這種方法過于詳細而且繁瑣,很多用戶,特別是手機用戶并不愿采取這樣的措施來保護個人隱私。盡管蘋果的IOS系統提供了一些應用的訪問控制,但是頻繁的切換還是異常不方便而且耗時。另一種常用的用戶驗證的方法是通過面部識別的方法,并且用戶可以自定義需要通過該方法作為訪問控制的應用程序。然而,面部識別的準確性一直是一個很大的挑戰,特別地對于移動設備;并且頻繁的拍照也會很大程度上影響用戶的正常使用。
最近的方法是用一種基于電容式的觸控的通信方式來識別和區分用戶。在這方法中,用戶觸摸屏幕的同時由用戶手中的令牌(例如具備通信功能的戒指)發出具備用戶唯一識別碼的通信信號,從而進行用戶的區分。這種方法的缺點必須使用可以通信的輔助設備。所有其余上述方法共同存在的問題是易于被模仿,例如通過照片來欺騙相機,竊取密碼,偷聽令牌和設備的通信等。因此,急需一種不易被模仿和竊取的用戶驗證方法,并且在用戶切換識別和訪問控制的過程中使得用戶并不會察覺,從而達到隱私保護的作用。
發明內容
本發明的目的是克服現有技術中存在的不足,提供一種基于多維度行為特征的隱式用戶驗證及隱私保護方法,其低功耗,不易被模仿和攻擊,在用戶無法察覺的情況下能進行準確的用戶身份識別,做出相應的隱私保護措施。
按照本發明提供的技術方案,所述基于多維度行為特征的隱式用戶驗證及隱私保護方法,所述隱式用戶驗證及隱私保護方法包括如下步驟:
a、對合法用戶操作移動設備的行為進行數據采集,得到若干合法行為數據;所述對移動設備的合法行為數據包括對移動設備的操作方式以及所述操作方式對應的操作反應;
b、根據上述對移動設備的合法行為數據得到合法行為特征向量,對合法行為特征向量利用支持向量機訓練建立合法用戶操作特征模型;
c、對當前用戶對移動設備的每次操作行為進行數據采集,得到當前行為數據,所述當前行為數據包括對移動設備的操作方式以及所述操作方式的操作反應;根據當前行為數據得到當前行為特征向量,利用支持向量機將當前行為特征向量與合法用戶操作特征模型進行比較,以得到當前用戶是否為合法用戶的操作比較結論以及所述操作比較結論的可信度;
d、根據上述當前行為特征向量以及可信度利用可信度算法計算當前用戶為合法用戶的概率;當所述合法用戶的概率高于設定閾值時,則確認當前用戶為合法用戶,否則,移動設備啟動預先設定的隱私保護協議。
所述步驟b中,合法行為特征向量表示為Oi={Ai,Gifi1,fi2,fi3,fi4,fi5,fi6,Ri},其中,Ai表示當前移動設備的第i個應用,Gi表示所述第i個應用的操作方式,fij(0<j≤6)表示對于所述第i個應用對應的第j個特征,Ri=1表示合法用戶,否則,Ri=-1。
在得到合法用戶操作特征模型后,根據合法行為數據計算在操作一個應用之后使用另一個應用的概率,建立合法用戶馬爾科夫模型;在對當前用戶進行當前行為數據采集后,計算當前用戶馬爾科夫模型;將當前用戶馬爾科夫模型與合法用戶馬爾科夫模型進行比較,得到輔助比較結論;移動設備融合操作比較結論以及輔助比較結論后得到確認可信度;移動設備根據當前行為特征向量以及確認可信度利用可信度算法計算當前用戶為合法用戶的概率。
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