[發明專利]一種基于擊鍵韻律的用戶身份識別系統的識別方法

有效

• 申請號: 201710156509.9
• 申請日: 2017-03-16
• 公開（公告）號: CN107124395B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 張曉良;周鐵峰;吳克河;張五霞;張建安
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06F21/32
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 陳波

1.基于擊鍵韻律的用戶身份識別系統的識別方法，所述系統包括采集模塊、用戶特征庫管理模塊、身份識別模塊以及權限控制模塊；所述采集模塊用于采集用戶連續進行的各擊鍵操作的鍵值、按下時間和釋放時間，將所采集的數據作為用戶擊鍵韻律原始數據；所述原始數據中，相鄰兩次擊鍵操作在1秒內的一組擊鍵操作組成一個擊鍵序列；如果所述擊鍵序列擊鍵操作的次數大于或者等于7次，選取所述擊鍵序列作為當前的有效擊鍵韻律數據；所述用戶特征庫管理模塊用于對所述當前的有效擊鍵韻律數據進行預處理，并對用戶特征庫中各用戶的用戶特征進行維護與更新；所述身份識別模塊用于持續地評價所述當前的有效擊鍵韻律數據與當前用戶的特征庫的相似度；所述權限控制模塊用于與第三方系統進行集成，當所述用戶當前置信度小于預設預警閾值時，判斷所述當前用戶身份可疑，向第三方系統發出警告信息，對用戶進行人臉識別，同時對其權限進行控制；所述權限控制模塊通過接口的方式與第三方系統進行通訊；其特征在于，所述識別方法包括：

步驟〇、用戶注冊時，錄入一段自由文本，所述自由文本由隨機生成的英文字符和標點符號組成；所述采集模塊采集用戶進行自由文本錄入時的擊鍵韻律數據，選取中間75％的數據作為用戶特征庫訓練樣本，通過改進貝葉斯算法對所述訓練樣本進行分類訓練，構造用戶特征模型；

步驟一、用戶進行系統登錄，且通過初次權限認證后將激活所述采集模塊；系統會為登錄用戶分配一個初始的置信度值，該值在本系統的配置文件中進行設置；

步驟二、所述采集模塊激活后，持續采集用戶在系統登錄期間內的所有擊鍵數據，并將所述當前的有效擊鍵韻律數據儲存在一個緩沖隊列中供所述身份識別模塊使用；所述采集模塊將所述當前的有效擊鍵韻律數據存入緩沖隊列中后，激活所述身份識別模塊；

步驟三、所述身份識別模塊被激活后，依序從所述緩沖隊列中讀取所述當前的有效擊鍵韻律數據，并計算所述當前的有效擊鍵韻律數據與用戶特征庫中數據的相似度；同時，依據以下公式計算用戶當前的置信度：

P_{用戶置信度}＝P_{當前相似度}×30％+P_{用戶上次置信度}×70％

若計算得到的置信度大于或者等于所述預設預警閾值，用戶身份可信；若計算得到的置信度小于所述預設預警閾值時，用戶身份可疑，激活所述權限控制模塊發出權限預警；同時若所述相似度大于或者等于預設模型閾值時，將所述當前的有效擊鍵韻律數據作為用戶特征加入用戶特征庫中；

步驟四、所述權限控制模塊被激活后，用戶所進行的操作會受到限制，同時要求用戶進行再次身份校驗；用戶如果通過所述再次身份校驗，參考所述用戶當前置信度進行置信度的重新分配，如果所述重新分配的置信度小于所述預警閾值，將用戶踢出系統，并凍結用戶；如果所述重新分配的置信度大于或者等于所述預設預警閾值，用戶繼續正常操作；

步驟五、當用戶特征庫中用戶擊鍵特征記錄的容量大于預設庫容量時，系統重新校準所述用戶擊鍵特征記錄，對每一條擊鍵特征記錄進行相似度檢查，當所述相似度大于或者等于預設校準閾值時，保留所述用戶擊鍵特征記錄；當所述相似度小于所述預設校準閾值時，刪除所述用戶擊鍵特征記錄；所有用戶擊鍵記錄校準后，若所述用戶擊鍵特征記錄的容量仍然大于所述預設庫容量，所有的擊鍵特征記錄按照相似度進行降序排序，刪除相似度最小的記錄，直至所述用戶擊鍵特征記錄的容量滿足所述預設庫容量。