[發(fā)明專利]服務(wù)器、智能終端以及隱式身份認(rèn)證系統(tǒng)和方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910974050.2
• 申請(qǐng)日: 2019-10-14
• 公開（公告）號(hào): CN110866231B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒仕洪;徐國(guó)愛;楊雯晴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F21/31
• 分類號(hào): G06F21/31
• 代理公司: 北京風(fēng)雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李翔

本發(fā)明公開了一種服務(wù)器、智能終端以及隱式身份認(rèn)證系統(tǒng)和方法，所述方法包括：采集用戶解鎖九宮格密碼時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)；將采集的傳感器數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；根據(jù)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出對(duì)所述用戶進(jìn)行隱式身份認(rèn)證；其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以所述用戶設(shè)置九宮格密碼時(shí)采集的傳感器數(shù)據(jù)作為正樣本預(yù)先訓(xùn)練得到的。應(yīng)用本發(fā)明可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，且解鎖認(rèn)證產(chǎn)生的時(shí)延不影響用戶體驗(yàn)、通用性好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及隱式身份認(rèn)證領(lǐng)域，特別是指一種服務(wù)器、智能終端以及隱式身份認(rèn)證系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)

隱式身份認(rèn)證實(shí)質(zhì)上是一個(gè)二分類的問題，目的是區(qū)分出合法訪問者和其他訪問者。目前大部分工作都是通過分析用戶的行為習(xí)慣，設(shè)計(jì)特征提取算法描述用戶具有辨識(shí)度的生物特點(diǎn)，將其送入主流的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，達(dá)到隱式認(rèn)證的效果。根據(jù)分析的場(chǎng)景不同，主要可以分為基于觸屏行為、基于擊鍵、基于簽名、基于步態(tài)、基于應(yīng)用程序使用以及基于地理位置的認(rèn)證模式。

其中，基于觸屏行為的隱式認(rèn)證方法為，通過分析用戶在劃屏?xí)r手指對(duì)屏幕的壓力、劃過屏幕時(shí)的速度和加速度、觸屏軌跡從起點(diǎn)到終點(diǎn)的偏移角度等特征，實(shí)現(xiàn)隱式認(rèn)證的效果。

基于擊鍵行為的隱式認(rèn)證方法為，通過分析用戶在智能智能終端的擊鍵行為來識(shí)別用戶身份，包括擊鍵的壓力、按鍵觸摸點(diǎn)的分布區(qū)域、兩次擊鍵的時(shí)間間隔等特征。

基于簽名的隱式認(rèn)證方法為，對(duì)用戶的簽名進(jìn)行分析，通過筆跡的速度大小、行程時(shí)間、行程間時(shí)間、行程位移幅度、行程位移方向和速度方向等特征作為識(shí)別依據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行認(rèn)證。。

基于步態(tài)的隱式認(rèn)證方法為，通過手機(jī)傳感器的數(shù)據(jù)分析用戶行進(jìn)過程中步進(jìn)的頻率、垂直位移、水平加速度和垂直加速度等相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行身份認(rèn)證

基于應(yīng)用程序使用的隱式認(rèn)證方法為，通過分析用戶使用智能智能終端中應(yīng)用程序的頻率和時(shí)間、通話對(duì)象和發(fā)送短信等信息判斷當(dāng)前使用人是否為合法用戶，實(shí)現(xiàn)隱式身份認(rèn)證的功能。

基于地理位置的隱式認(rèn)證方法為，根據(jù)GPS定位等信息分析智能智能終端是否處于常見區(qū)域，進(jìn)而判斷當(dāng)前用戶是否為合法用戶。

目前主流的隱式認(rèn)證方法基本上都是使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法展開的，有如下一些缺點(diǎn)：

一、特征設(shè)計(jì)復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)好的效果，從而降低了識(shí)別的準(zhǔn)確率：以上基于特征提取的隱式認(rèn)證方法的識(shí)別準(zhǔn)確率很大程度上取決于特征設(shè)計(jì)的質(zhì)量，人工設(shè)計(jì)的特征工程不能恰到好處地分析和利用操作習(xí)慣的異同性，過于細(xì)致復(fù)雜的行為刻畫增加了計(jì)算量，甚至拒絕用戶本人，而減少特征的復(fù)雜度和數(shù)量可能降低識(shí)別的準(zhǔn)確率，失去隱式認(rèn)證的意義。

二、用戶體驗(yàn)差：現(xiàn)有方法數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中復(fù)雜的特征提取計(jì)算使得隱式識(shí)別功能難以部署到智能智能終端，大多數(shù)停留在證明方法的可行性。同時(shí)，一些方法的準(zhǔn)確率不夠高或是回應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)犧牲用戶體驗(yàn)。

三、通用性差：上述方法很多時(shí)候都針對(duì)于某個(gè)或某些特定場(chǎng)景，但是現(xiàn)實(shí)情況下對(duì)于同一用戶而言，在不同上下文環(huán)境中同一種操作反饋給移動(dòng)智能終端的數(shù)據(jù)大相徑庭。這種局限性使得大多數(shù)隱式身份認(rèn)證難以落地，通用性較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出了一種服務(wù)器、智能終端以及隱式身份認(rèn)證系統(tǒng)和方法，可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，且解鎖認(rèn)證產(chǎn)生的時(shí)延不影響用戶體驗(yàn)、通用性好。

基于上述目的，本發(fā)明提供一種隱式身份認(rèn)證方法，包括：

采集用戶解鎖九宮格密碼時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)；

將采集的傳感器數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；

根據(jù)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出對(duì)所述用戶進(jìn)行隱式身份認(rèn)證；

其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以所述用戶設(shè)置九宮格密碼時(shí)采集的傳感器數(shù)據(jù)作為正樣本預(yù)先訓(xùn)練得到的。