[發明專利]身份識別方法及身份識別裝置

有效

• 申請號: 201410326024.6
• 申請日: 2014-07-09
• 公開（公告）號: CN105335630B
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 姚何飛;洪滿伙
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種身份識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

接收當前用戶輸入的卡信息和對應的擊鍵操作；以及

根據所述擊鍵操作識別所述當前用戶的身份；

其中，所述根據所述擊鍵操作識別所述當前用戶的身份，具體包括：

根據所述擊鍵操作生成所述當前用戶的特征向量；

根據所述當前用戶的特征向量查詢所述卡信息對應的擊鍵模型以生成查詢分值，其中，所述擊鍵模型是根據所述卡信息對應的歷史擊鍵行為數據建立特征空間，并根據所述特征空間和分類器而建立的，其中，所述分類器中的分類包括第一類和第二類，在訓練數據集中找到所述特征空間中最鄰近的K個特征向量，若在一定距離閾值內所述K個特征向量的多數屬于所述第一類，則將所述特征空間分類到所述第一類中，否則所述特征空間為所述第二類，進而得到所述卡信息對應的擊鍵模型；

如果所述查詢分值大于預設模型閾值，則判斷所述當前用戶不為所述卡信息對應的用戶；以及

如果所述查詢分值小于或等于預設模型閾值，則判斷所述當前用戶為所述卡信息對應的用戶。

2.如權利要求1所述的身份識別方法，其特征在于，所述根據擊鍵操作生成所述當前用戶的特征向量，具體包括：

根據所述當前用戶輸入所述卡信息時的擊鍵操作以生成多個維度，其中，所述維度為所述當前用戶輸入所述卡信息時每個字符的敲擊時間和兩個連續字符之間的間隔時間；

根據所述多個維度生成所述當前用戶的特征向量。

3.如權利要求1所述的身份識別方法，其特征在于，所述擊鍵模型通過以下步驟建立：

獲取所述卡信息對應的歷史擊鍵行為數據；

根據所述卡信息對應的歷史擊鍵行為數據生成多個特征向量；

根據所述多個特征向量建立特征空間，并獲取所述特征空間中任兩個特征向量之間的距離；以及

根據所述特征空間和分類器建立所述擊鍵模型。

4.如權利要求3所述的身份識別方法，其特征在于，通過馬氏距離或歐式距離公式計算所述特征空間中任兩個特征向量之間的距離。

5.如權利要求3所述的身份識別方法，其特征在于，所述分類器為KNN分類器。

6.如權利要求1所述的身份識別方法，其特征在于，在所述根據擊鍵操作識別所述當前用戶的身份之后，還包括：

如果根據所述擊鍵操作判斷所述當前用戶為所述卡信息對應的用戶，則進行支付；以及

如果根據所述擊鍵操作判斷所述當前用戶不為所述卡信息對應的用戶，則拒絕支付、或者再次進行認證，或者啟動進一步的安全防控。

7.一種身份識別裝置，其特征在于，包括：

接收模塊，用于接收當前用戶輸入的卡信息和對應的擊鍵操作；以及

識別模塊，用于根據所述擊鍵操作識別所述當前用戶的身份；

其中，所述識別模塊包括：

第一生成單元，用于根據所述擊鍵操作生成所述當前用戶的特征向量；

第二生成模塊，用于根據所述當前用戶的特征向量查詢所述卡信息對應的擊鍵模型以生成查詢分值，其中，所述擊鍵模型是根據所述卡信息對應的歷史擊鍵行為數據建立特征空間，并根據所述特征空間和分類器而建立的，其中，所述分類器中的分類包括第一類和第二類，在訓練數據集中找到所述特征空間中最鄰近的K個特征向量，若在一定距離閾值內所述K個特征向量的多數屬于所述第一類，則將所述特征空間分類到所述第一類中，否則所述特征空間為所述第二類，進而得到所述卡信息對應的擊鍵模型；

判斷單元，用于在所述查詢分值大于預設模型閥值時，判斷所述當前用戶不為所述卡信息對應的用戶；以及

所述判斷單元還用于在所述查詢分值小于或等于預設模型閥值時，判斷所述當前用戶為所述卡信息對應的用戶。

8.如權利要求7所述的身份識別裝置，其特征在于，所述第一生成單元具體用于：

根據所述當前用戶輸入所述卡信息時的擊鍵操作以生成多個維度，其中，所述維度為所述當前用戶輸入所述卡信息時每個字符的敲擊時間和兩個連續字符之間的間隔時間；

根據所述多個維度生成所述當前用戶的特征向量。

9.如權利要求7所述的身份識別裝置，其特征在于，還包括：

支付模塊，用于在根據所述擊鍵操作判斷所述當前用戶為所述卡信息對應的用戶時，進行支付；以及

保護模塊，用于在根據所述擊鍵操作判斷所述當前用戶不為所述卡信息對應的用戶時，拒絕支付、或者再次進行認證，或者啟動進一步的安全防控。