一种基于移动设备击键特征的身份识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于移动设备击键特征的身份识别方法、装置、设备及介质，包括：对身份待识别的用户，从其登录移动设备的击键过程中提取击键特征：飞跃时间序列、滞留时间序列和触点坐标序列，并计算每个击键特征与注册时该击键特征之间的方差、欧拉距离和皮尔逊相关系数，得到用户登录的9个特征参数；将上述得到的9个特征参数输入至预先训练好的身份识别模型中，根据模型输出判断当前登录用户的身份是否合法；其中，所述身份识别模型采用前馈神经网络并基于若干正负样本训练得到，且正负样本分别由合法和非法用户登录时得到的所述9个特征参数构成。征参数构成。征参数构成。

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动设备击键特征的身份识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术属于身份识别
，具体涉及一种基于移动设备击键特征的身份识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，在需要用户进行登录验证的计算机系统/平台中，用户账户与密码往往是最常见的验证方式。然而这种验证方式无法规避账号被盗的风险。因此，许多系统/平台采用了短信验证、邮箱验证、指纹/人脸识别等确认用户身份的方法，但上述方法往往存在信息泄露、设备不支持等局限性。因此，一些系统/平台结合了击键特征识别模块，用以保证用户的信息安全。
[0003]传统意义上的击键特征，指用户在使用键盘等输入设备输入字符时，敲击键盘的节奏。这类特征主要包括：
[0004]①
用户从一个按键到下一个按键之间的间隔时间，下文统一用“飞跃时间”(I)代替。
[0005]②
用户按下一个键到抬起手指之间的时间，下文统一用“滞留时间”(D)代替。
[0006]通过比对用户在输入时的击键特征，该方法能够判断执行操作的是否为用户本人。由于用户击键特征并不能够像先天生物特征(如指纹、虹膜、基因序列)般稳定，其容易受到如键入设备、用户行为习惯改变等因素的影响，因此击键特征识别并未成为主流系统/平台核验身份的方法，而是偶尔在一些安全要求较高的计算机系统中作为辅助验证方式而存在。
[0007]目前，已经有关于击键特征识别的相关算法，其思路通常为：
[0008]①
用户在注册时，采集用户的击键特征并存入数据库。
[0009]②
用户登录时，采集用户的击键特征，并与数据库中储存的击键特征进行比对。
[0010]③
若相似度高于某个值，或符合某些规则，则确认用户身份，否则拒绝用户登录。
[0011]值得注意的是，步骤
③
中判断击键特征与用户注册时击键特征的相似度的方法决定了算法的准确性、可靠性，也是不同种类击键特征识别方法之间的主要区别。目前普遍使用的是基于SVM(支持向量机)模型、改进贝斯叶算法、多级决策算法的判断方法。在这些方法中，数据预处理与训练样本质量都会影响到识别准确度。
[0012]在移动时代，用户将更多地在手机、平板电脑等设备上进行操作。在上述设备执行输入操作的过程中，用户通常会使用“虚拟键盘”，即在触摸屏幕中选定一部分区域作为键盘，并显示字符供用户点击，从而模拟实体键盘完成输入。对于绝大部分用户来说，在实体键盘与虚拟键盘上键入相同内容时，其击键特征往往存在差异。因此，当基于普通实体键盘的击键特征识别模型迁移至移动端时，已有模型往往并不能够完美地匹配移动端用户的击键特征，从而导致精度的下降。

技术实现思路

[0013]本专利技术提供一种基于移动设备击键特征的身份识别方法、装置、设备及介质，能够更好的利用智能设备的触控屏幕提高击键特征识别的精确度。
[0014]为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0015]一种基于移动设备击键特征的身份识别方法，包括：
[0016]对身份待识别的用户，从其登录移动设备的击键过程中提取击键特征：飞跃时间序列、滞留时间序列和触点坐标序列，并计算每个击键特征与注册时该击键特征之间的方差、欧拉距离和皮尔逊相关系数，得到用户登录的以下9个特征参数：飞跃时间序列方差、飞跃时间序列欧拉距离、飞跃时间序列皮尔逊相关系数、滞留时间序列方差、滞留时间序列欧拉距离、滞留时间序列皮尔逊相关系数、触点坐标序列方差、触点坐标序列欧拉距离和触点坐标序列皮尔逊相关系数；
[0017]将上述得到的9个特征参数输入至预先训练好的身份识别模型中，根据模型输出判断当前登录用户的身份是否合法；
[0018]其中，所述身份识别模型采用前馈神经网络，基于若干正负样本训练得到，且正样本由合法用户登录时得到的所述9个特征参数构成，负样本由非法用户登录得到的所述9个特征参数构成。
[0019]在更优的技术方案中，若当前登录用户的身份识别合法，将其登录移动设备提取的击键特征与注册时的击键特征进行加权求平均，并更新作为注册时的击键特征。
[0020]在更优的技术方案中，所述飞跃时间序列是由所有相邻两个按键的按键飞跃时间依次组成的序列，按键飞跃时间是指：对于相邻两个按键，前一个按键弹起至下一个按键按下之间的间隔时间；
[0021]所述滞留时间序列是由所有按键的按键持续时间依次组成的序列，按键持续时间是指：按键从按下到弹起的持续时间；
[0022]所述触点坐标序列是由所有按键在移动设备上的坐标依次组成的序列。
[0023]在更优的技术方案中，注册时的击键特征是从注册时若干次重复的击键行为中提取并取平均得到。
[0024]在更优的技术方案中，在注册时的若干次重复的击键行为中，对于相邻两次的击键行为，若其飞跃时间序列皮尔逊相关系数和滞留时间序列皮尔逊相关系数中任意一个低于预设的系数阈值，则认为第二次击键行为无效，要求重新击键输入。
[0025]在更优的技术方案中，两组飞跃时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：
[0026][0027][0028]式中，I
v
表示第a组飞跃时间序列I
a
和第b组飞跃时间序列I
b
之间的方差，I
o
表示飞跃时间序列I
a
和飞跃时间序列I
b
之间的欧拉距离，I
p
表示飞跃时间序列I
a
和飞跃时间序列I
b
之间的皮尔逊相关系数，I
ai
表示I
a
的第i个飞跃时间，I
bi
表示I
b
的第i个飞跃时间，n表示每次击键行为的按键个数；
[0029]两组滞留时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：
[0030][0031][0032][0033]式中，D
v
表示第a组滞留时间序列D
a
和第b组滞留时间序列D
b
之间的方差，D
o
表示滞留时间序列D
a
和滞留时间序列D
b
之间的欧拉距离，D
p
表示滞留时间序列D
a
和滞留时间序列D
b
之间的皮尔逊相关系数，D
ai
表示D
a
的第i个滞留时间，D
bi
表示D
b
的第i个滞留时间；
[0034]两组触点坐标序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：
[0035][0036][0037][0038][0039][0040]式中，M
v
表示第a组触点坐标序列M
a
和第b组触点坐标序列M
b
之间的方差，M
o
表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于移动设备击键特征的身份识别方法，其特征在于，包括：对身份待识别的用户，从其登录移动设备的击键过程中提取击键特征：飞跃时间序列、滞留时间序列和触点坐标序列，并计算每个击键特征与注册时该击键特征之间的方差、欧拉距离和皮尔逊相关系数，得到用户登录的以下9个特征参数：飞跃时间序列方差、飞跃时间序列欧拉距离、飞跃时间序列皮尔逊相关系数、滞留时间序列方差、滞留时间序列欧拉距离、滞留时间序列皮尔逊相关系数、触点坐标序列方差、触点坐标序列欧拉距离和触点坐标序列皮尔逊相关系数；将上述得到的9个特征参数输入至预先训练好的身份识别模型中，根据模型输出判断当前登录用户的身份是否合法；其中，所述身份识别模型采用前馈神经网络，基于若干正负样本训练得到，且正样本由合法用户登录时得到的所述9个特征参数构成，负样本由非法用户登录得到的所述9个特征参数构成。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若当前登录用户的身份识别合法，将其登录移动设备提取的击键特征与注册时的击键特征进行加权求平均，并更新作为注册时的击键特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述飞跃时间序列是由所有相邻两个按键的按键飞跃时间依次组成的序列，按键飞跃时间是指：对于相邻两个按键，前一个按键弹起至下一个按键按下之间的间隔时间；所述滞留时间序列是由所有按键的按键持续时间依次组成的序列，按键持续时间是指：按键从按下到弹起的持续时间；所述触点坐标序列是由所有按键在移动设备上的坐标依次组成的序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，注册时的击键特征是从注册时若干次重复的击键行为中提取并取平均得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在注册时的若干次重复的击键行为中，对于相邻两次的击键行为，若其飞跃时间序列皮尔逊相关系数和滞留时间序列皮尔逊相关系数中任意一个低于预设的系数阈值，则认为第二次击键行为无效，要求重新击键输入。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两组飞跃时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：以及皮尔逊相差系统的计算式为：
式中，I
v
表示第a组飞跃时间序列I
a
和第b组飞跃时间序列I
b
之间的方差，I
o
表示飞跃时间序列I
a
和飞跃时间序列I
b
之间的欧拉距离，I
p
表示飞跃时间序列I
a
和飞跃时间序列I
b
之间的皮尔逊相关系数，I
ai
表示I
a
的第i个飞跃时间，I
bi
表示I
b
的第i个飞跃时间，n表示每次击键行为的按键个数；两组滞留时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：两组滞留时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：两组滞留时间序列之间的方差、欧拉距离以及皮尔逊相差系统的计算式为：式中，D
v
表示第a组滞留时间序列D
a
和第b组滞留时间序列D
b
之间的方差，D
o
表示滞留时间序列D
a
和滞留时间序列D
b
之间的欧拉距离，D
p
表示滞留...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱承璋，肖亚龙，黄奕鑫，杨翔，王晗，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：