[發明專利]一種人機識別的方法和設備

在審

• 申請號: 201710517666.8
• 申請日: 2017-06-29
• 公開（公告）號: CN107330311A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 馮繼強
• 申請（專利權）人: 蘇州錦佰安信息技術有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 張海洋

技術領域

本發明涉及人機識別領域，特別涉及一種人機識別的方法和設備。

背景技術

隨著互聯網的高速發展，早期傳統的游戲外掛產業，也即利用機器槽孔目前已經深入到互聯網風控業務安全領域，目前市場上大部分業務軟件針對這種基于人機識別的反人機技術還未廣泛使用甚至是未使用從而導致相關業務出現了一些安全問題。

現有的人機識別方式主要有限制IP、設備指紋、瀏覽器指紋、驗證碼、圖形驗證、手機短信等技術。

但是針對IP對客戶端進行限制是網絡資源限制，如今已經沒有多大的限制效果，如若攻擊者擁有大量的IP資源池還是能夠較輕易的繞過此限制；至于針對設備指紋是物理資源限制，假若惡意攻擊者擁有大量物理資源還是能夠比較輕易的繞過客戶端限制；針對瀏覽器指紋限制則為請求頭部限制，一般情況下都可以修改偽裝從而繞過對客戶端的限制。

至于驗證碼識別、圖形驗證等識別方式如今大部分能夠被快速破解；手機短信則是流程比較繁瑣，成本也比較高。

目前已有的識別都無法簡單有效的進行人機識別，因此目前需要一種簡單有效的人機識別方法。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提出了一種人機識別的方法和設備，用以實現簡單有效的人機識別。

具體的，本發明實施例提出了以下具體的實施例：

本發明實施例提出了一種人機識別的方法，包括：

獲取客戶端在運行狀態下的行為數據；其中，所述行為數據包括所述客戶端的旋轉數據、所述客戶端的受力數據、所述客戶端的方位數據；

若所述行為數據與預設的行為分析模型中對應人的行為特征匹配，則確定所述客戶端的操作者是人；

若所述行為數據與預設的行為數據判斷模型的人的行為數據不匹配，則確定所述客戶端的操作者是機器。

在一個具體的實施例中，該方法還包括：

當確定所述客戶端的操作者是機器時，對所述客戶端啟動預設的防御流程。

在一個具體的實施例中，該方法還包括：

當確定所述客戶端的操作者是人時，將所述行為數據以及對應的分析結果生成標本數據并存儲在人類行為數據庫中。

在一個具體的實施例中，還包括：所述行為分析模型是通過所述人類分析數據庫中數量超過預設閾值的標本數據來訓練得到的。

在一個具體的實施例中，所述旋轉數據是通過陀螺儀監測得到的、所述受力數據是通過所述加速計監測得到的、所述方位數據是通過所述磁力計定位設備監測得到的。

本發明實施例還提出了一種人機識別的設備，包括：

獲取模塊，用于獲取客戶端在運行狀態下的行為數據；其中，所述行為數據包括所述客戶端的旋轉數據、所述客戶端的受力數據、所述客戶端的方位數據；

識別模塊，用于當所述行為數據與預設的行為分析模型中對應人的行為特征匹配時，確定所述客戶端的操作者是人；以及當所述行為數據與預設的行為數據判斷模型的人的行為數據不匹配時，確定所述客戶端的操作者是機器。

在一個具體的實施例中，該設備還包括：

防御模塊，用于當確定所述客戶端的操作者是機器時，對所述客戶端啟動預設的防御流程。

在一個具體的實施例中，該設備還包括：

存儲模塊，用于當確定所述客戶端的操作者是人時，將所述行為數據以及對應的分析結果生成標本數據并存儲在人類行為數據庫中。

在一個具體的實施例中，

所述行為分析模型是通過所述人類分析數據庫中數量超過預設閾值的標本數據來訓練得到的。

在一個具體的實施例中，所述旋轉數據是通過陀螺儀監測得到的、所述受力數據是通過所述加速計監測得到的、所述方位數據是通過所述磁力計定位設備監測得到的。

以此，本發明實施例公開了一種人機識別的方法和設備，其中該方法包括：獲取客戶端在運行狀態下的行為數據；其中，所述行為數據包括所述客戶端的旋轉數據、所述客戶端的受力數據、所述客戶端的方位數據；若所述行為數據與預設的行為分析模型中對應人的行為特征，則確定所述客戶端的操作者是人；若所述行為數據與預設的行為數據判斷模型的人的行為數據不匹配，則確定所述客戶端的操作者是機器。以此通過客戶端在運行時的行為數據，也即通過客戶端在運行時的旋轉數據、受力數據、方位數據與預設的行為分析模型中對應人的行為特征是否匹配來確定為客戶端的操作是人還是機器，以此基于人操作客戶端的行為特征對是人還是機器進行識別，識別簡單準確快捷。

附圖說明