用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端，所述数字密码软键盘所在终端包含采集用户操作行为信息的传感器，所述方法包括：获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本；将所述操作行为信息的样本作为输入层数据输入到预先训练好的用户行为识别模型中，构建用户的历史行为特征；当再次获取到操作者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息时，将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中；控制所述用户行为识别模型根据所述用户的历史行为特征和所述操作者的操作行为信息对所述操作者身份进行识别，得到所述用户行为识别模型的输出结果，并根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份。

Identity Recognition Method, Device and Terminal for Digital Password Soft Keyboard

The invention discloses an identification method, device and terminal for digital password soft keyboard. The terminal of the digital password soft keyboard contains a sensor for collecting user's operation behavior information. The method includes: acquiring a sample of the operation behavior information of the terminal owner on the digital password soft keyboard; and taking the sample of the operation behavior information as input layer data. Input into the pre-trained user behavior recognition model to construct the user's historical behavior characteristics; when the operator's operation behavior information on the digital password soft keyboard is acquired again, input the operation behavior information into the user behavior recognition model; control the user behavior recognition model according to the user's historical behavior characteristics and the operator's. The operation behavior information identifies the operator's identity, obtains the output result of the user behavior recognition model, and determines the operator's identity according to the output result of the user behavior recognition model.

【技术实现步骤摘要】
用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端
本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端。
技术介绍
智能硬件的快速发展和移动网络的不断提速，推动各类移动端应用软件迅速发展与广泛使用，更多的人选择使用移动端应用软件进行购物、付款、转账等操作，使得海量的用户信息被暴露在网络中，尤其是与金融、保险、证券行业相关的移动端应用软件，其资金账号的密码安全性尤为重要。为了解决现有密码安全问题，首先使用了基于加密算法的数字密码软键盘，来提高密码输入与传输过程中的安全性，但该方法仍存在密码被泄露的可能性，且不能判别输入密码的操作者是否为用户本人；由此产生了可以识别身份的生物特征识别技术，例如指纹识别、人脸识别和虹膜识别等方式，通过预先采集用户的生物特征来判定密码的操作过程是否为用户本人操作，但该方法也存在明显的缺点，例如生物特征信息容易被盗取和仿冒且生物特征识别属于静态识别技术，也就是说静态识别一旦通过，不再关注当前移动终端操作者是是用户本人还是入侵者，同时在验证时，需要用户准确配合才能完成验证操作，操作便利性差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端，以解决现有用于识别数字密码软键盘操作者身份方法安全性低、操作便利性差的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种用于数字密码软键盘的身份识别方法，所述数字密码软键盘所在终端包含采集用户操作行为信息的传感器，所述方法包括：获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本；将所述操作行为信息的样本作为输入层数据输入到预先训练好的用户行为识别模型中，构建用户的历史行为特征；当再次获取到操作者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息时，将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中；控制所述用户行为识别模型根据所述用户的历史行为特征和所述操作者的操作行为信息对所述操作者身份进行识别，得到所述用户行为识别模型的输出结果，根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份。可选地，所述操作行为信息包括用户操作所述数字密码软键盘时，每次按键的按压时间长、按压间隔时长、输入密码总时长中的任意一种或几种。可选地，所述用户行为模型利用Stacking算法建模得到。可选地，所述Stacking算法包括两层学习器；其中第一层学习器采用支持向量机SVM算法模型、随机森林算法模型和神经网络算法模型，第二层学习器采用Logistic回归模型。可选地，所述根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份的步骤，包括：判断所述输出结果是否小于预设可信度阈值；当所述输出结果不小于所述预设可信度阈值时，判定所述操作者为所述终端所有者。可选地，所述方法还包括：当所述输出结果小于所述预设可信度阈值时，返回风险警告信息。可选地，所述将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中的步骤之前，所述方法还包括：获取所述操作者密码是否正确的结果；当接收到密码正确的结果时，执行所述将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中的步骤。根据第二方面，本专利技术实施例还提供一种用于数字密码软键盘的身份识别装置，所述数字密码软键盘所在终端包含采集用户操作行为信息的传感器，所述装置包括：获取单元，用于获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本；第一输入单元，用于将所述操作行为信息的样本作为输入层数据输入到预先训练好的用户行为识别模型中，构建用户的历史行为特征；第二输入单元，用于当再次获取到操作者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息时，将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中；控制单元，用于控制所述用户行为识别模型根据所述用户的历史行为特征和所述操作者的操作行为信息对所述操作者身份进行识别，得到所述用户行为识别模型的输出结果；识别单元，用于根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份。根据第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端，包括：传感器，用于采集操作者在所述终端的数字密码软键盘上的操作行为信息；处理器，分别和所述传感器、所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如上述所述的用于数字密码软键盘的身份识别方法。根据第四方面，本专利技术实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述所述的用于数字密码软键盘的身份识别方法。本专利技术实施例提供的用于数字密码软键盘的身份识别方法、装置和终端，通过获取到的预设数量的终端所有者在数字密码软键盘上的操作行为信息样本，并将该操作行为信息样本输入到预先训练好的用户行为识别模型中，使得在用户行为模型中形成用于确认终端所有者身份的判别标准，当再次获取到操作者在数字密码软键盘上的操作行为信息时，将该操作行为信息输入到同样的用户行为识别模型中，通过用户行为识别模型的输出结果，判定操作者身份是否为终端所有者，整个数据收集过程和用户身份识别过程不需要用户进行额外的操作，以用户无感的方式提高了识别数字密码软键盘操作者身份的便利性，且该验证方式不是静态识别，而是通过采集一系列动态过程数据用以识别身份，也提高了识别数字密码软键盘操作者身份的安全性。附图说明通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：图1示出了本专利技术实施例的用于数字密码软键盘的身份识别方法的流程图；图2示出了本专利技术实施例的使用训练集训练元学习器svm生成元特征的示意图；图3示出了本专利技术实施例的使用测试集对元学习器svm的基模型进行测试的测试过程示意图；图4示出了本专利技术实施例的Stacking算法模型构建流程示意图；图5示出了本专利技术实施例的用于数字密码软键盘的身份识别装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例中数字密码软键盘所在的终端包含采集用户操作行为信息的传感器，例如手机、平板电脑等，均设置了大量传感器，比如光线/亮度传感器用于感知手机周围的光线来调整屏幕亮度；温度传感器来采集手机温度；压力屏传感器，可以用于采集到按压力度，按压面积等多种传感器，本专利技术实施例所使用的方法基于现有终端上已有的传感器可以检测到的数据来识别身份，不需要额外的硬件支持，具体的识别方法如下述实施例所述，本专利技术实施例具体以手机为例；本专利技术实施例提供了一种用于数字密码软键盘的身份识别方法，如图1所示，该方法包括：步骤S11，获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本。在本专利技术的一个可选实施例中，所述操作行为信息可以包括用户操作所述数字密码软键盘时，终端所有者按压到数字密码软键盘每一个按键的按压时长、按压间隔时长、输入密码总时长中的任意一种；同时为了提高身份模型识别的准确率，可以增加采集的操作行为信息的样本的维度，使操作行为信息包括上述几种操作行为的组合间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于数字密码软键盘的身份识别方法，所述数字密码软键盘所在终端包含采集用户操作行为信息的传感器，其特征在于，所述方法包括：获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本；将所述操作行为信息的样本作为输入层数据输入到预先训练好的用户行为识别模型中，构建用户的历史行为特征；当再次获取到操作者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息时，将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中；控制所述用户行为识别模型根据所述用户的历史行为特征和所述操作者的操作行为信息对所述操作者身份进行识别，得到所述用户行为识别模型的输出结果；和根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份。

【技术特征摘要】
1.一种用于数字密码软键盘的身份识别方法，所述数字密码软键盘所在终端包含采集用户操作行为信息的传感器，其特征在于，所述方法包括：获取终端所有者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息的样本；将所述操作行为信息的样本作为输入层数据输入到预先训练好的用户行为识别模型中，构建用户的历史行为特征；当再次获取到操作者在所述数字密码软键盘上的操作行为信息时，将所述操作行为信息输入到所述用户行为识别模型中；控制所述用户行为识别模型根据所述用户的历史行为特征和所述操作者的操作行为信息对所述操作者身份进行识别，得到所述用户行为识别模型的输出结果；和根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作行为信息包括用户操作所述数字密码软键盘时，每次按键的按压时长、按压间隔时长、输入密码总时长中的任意一种或几种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为模型利用Stacking算法建模得到。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述Stacking算法包括两层学习器；其中第一层学习器采用支持向量机SVM算法模型、随机森林算法模型和神经网络算法模型，第二层学习器采用Logistic回归模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为识别模型的输出结果判定所述操作者身份的步骤，包括：判断所述输出结果是否小于预设可信度阈值；和当所述输出结果不小于所述预设可信度阈值时，判定所述操作者为所述终端所有者。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述输出结果小于所述预设可信度阈值时，返回风险警告信息。...

【专利技术属性】
技术研发人员：符利华，李德庆，石凯宁，郑东东，赵景程，
申请(专利权)人：深圳市能信安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44