【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及身份验证，具体而言，涉及一种基于ai的数字身份共识方法及系统。
技术介绍
1、数字身份共识（identity consensus）是指在数字环境中，对于个体或实体身份的识别、验证和认可达成的共同理解和协议。在数字化的世界里，身份共识确保了用户、系统和服务之间可以相互信任和安全地交互。
2、现有的数字身份共识方法目前越来越侧重于去中心化和分布式身份的建立，即更多的考虑共识协议本身的安全性因素。但是，现有的数字身份共识方法缺少对于数字身份的拥有者即待验证用户的行为特征的考虑，导致数字身份共识策略不能进行针对性的优化调整，难以获得最佳的身份共识效果。
技术实现思路
1、对此，本专利技术提供了一种基于ai的数字身份共识方法、系统、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品，以解决上述技术问题。
2、本专利技术公开了一种基于ai的数字身份共识方法，应用于共识系统，所述方法包括如下步骤：响应于接收到待验证用户输入的数字身份信息，获取与该数字身份信息关联的用户行为特征；其中，所述用户行为特征包括第一数字身份输入特征、第一运动特征；调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，将所述用户行为特征和所述历史验证信息输入风险预测模型，所述风险预测模型输出验证风险预测值；其中，所述历史验证信息包括第二数字身份输入特征、第二运动特征；根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，按照所述共识节点数量筛选得出对应数量的共识节点；将所述数字身份信息和所述用户行为特征发送给各所述共
3、可选地，所述数字身份信息的输入方式为如下的任意一种：第一方式：待验证用户将外接式装置与共识系统接通，共识系统从所述外接式装置中读取得出所述数字身份信息；第二方式：待验证用户将自身的生理特征对准共识系统的采集设备，所述采集设备从所述生理特征中提取得出身份信息，根据所述身份信息调取得出所述数字身份信息；第三方式：待验证用户向共识系统的输入设备手动输入所述数字身份信息。
4、可选地，所述获取与该数字身份信息关联的用户行为特征，包括：根据所述数字身份信息的输入方式确定第一获取时长，具体地：在输入方式为所述第一方式时，设置所述第一获取时长为第一时长；在输入方式为所述第二方式时，设置所述第一获取时长为第二时长；在输入方式为所述第三方式时，设置所述第一获取时长为第三时长；其中，所述第一时长、所述第二时长、所述第三时长的时长大小是根据对应的输入方式的使用比例而定的；获取用户终端设备记录的在所述数字身份信息被输入之前的所述第一获取时长内的所述第一数字身份输入特征、所述第一运动特征。
5、可选地，所述第一数字身份输入特征包括输入次数；则所述调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，包括：根据所述输入次数确定得出第二获取时长，所述第二获取时长与所述输入次数符合正比例关系；调取在所述数字身份信息被输入之前的所述第二获取时长内的与所述数字身份信息对应的所述历史验证信息。
6、可选地，所述根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，包括：；式中，为所述共识节点数量；为共识节点初始数量，为经验值；为所述验证风险预测值，为与待验证用户的所述数字身份信息对应的历史验证风险预测值的平均值；、为加权系数，且。
7、可选地，各所述数字身份验证结果中包含第一验证通过概率；则所述根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果，包括：获取对应的共识节点的验证次数，根据所述验证次数确定得出对应的权重；其中，所述权重与所述验证次数正相关；根据各共识节点的所述第一验证通过概率和对应的所述权重进行加权均值计算，获得第二验证通过概率；若所述第二验证通过概率高于概率阈值，则生成所述数字身份信息的验证通过结果；否则生成所述数字身份信息的验证不通过结果。
8、本专利技术还提供了一种基于ai的数字身份共识系统，所述系统包括第一处理模块、第二处理模块、筛选模块、验证处理模块；所述第一处理模块，用于响应于接收到待验证用户输入的数字身份信息，获取与该数字身份信息关联的用户行为特征；其中，所述用户行为特征包括第一数字身份输入特征、第一运动特征；所述第二处理模块，用于调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，将所述用户行为特征和所述历史验证信息输入风险预测模型，所述风险预测模型输出验证风险预测值；其中，所述历史验证信息包括第二数字身份输入特征、第二运动特征；所述筛选模块，用于根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，按照所述共识节点数量筛选得出对应数量的共识节点；所述验证处理模块，用于将所述数字身份信息和所述用户行为特征发送给各所述共识节点，并接收各所述共识节点反馈的数字身份验证结果，根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果。
9、本专利技术还提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前任一项所述的方法。
10、本专利技术还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有可被处理器执行以实现如前任一项所述方法的计算机程序。
11、本专利技术还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含可被处理器执行以实现如前任一项所述方法的计算机程序。
12、本专利技术通过对上述待验证用户进行风险分析来决策参与对数字身份进行共识验证的节点的数量，从而实现了对数字身份的共识策略的针对性优化调整，从而获得最佳的身份共识效果。
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1.一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：响应于接收到待验证用户输入的数字身份信息，获取与该数字身份信息关联的用户行为特征；其中，所述用户行为特征包括第一数字身份输入特征、第一运动特征；调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，将所述用户行为特征和所述历史验证信息输入风险预测模型，所述风险预测模型输出验证风险预测值；其中，所述历史验证信息包括第二数字身份输入特征、第二运动特征；根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，按照所述共识节点数量筛选得出对应数量的共识节点；将所述数字身份信息和所述用户行为特征发送给各所述共识节点，并接收各所述共识节点反馈的数字身份验证结果，根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：所述数字身份信息的输入方式为如下的任意一种：第一方式：待验证用户将外接式装置与共识系统接通，共识系统从所述外接式装置中读取得出所述数字身份信息；第二方式：待验证用户将自身的生理特征对准共识系统的采集设备，所述采集设备从所述生理特征中
3.根据权利要求2所述的一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：获取与该数字身份信息关联的用户行为特征，包括：根据所述数字身份信息的输入方式确定第一获取时长，具体地：在输入方式为所述第一方式时，设置所述第一获取时长为第一时长；在输入方式为所述第二方式时，设置所述第一获取时长为第二时长；在输入方式为所述第三方式时，设置所述第一获取时长为第三时长；其中，所述第一时长、所述第二时长、所述第三时长的时长大小是根据对应的输入方式的使用比例而定的；获取用户终端设备记录的在所述数字身份信息被输入之前的所述第一获取时长内的所述第一数字身份输入特征、所述第一运动特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：所述第一数字身份输入特征包括输入次数；则所述调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，包括：根据所述输入次数确定得出第二获取时长，所述第二获取时长与所述输入次数符合正比例关系；调取在所述数字身份信息被输入之前的所述第二获取时长内的与所述数字身份信息对应的所述历史验证信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：所述根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，包括：；式中，为所述共识节点数量；为共识节点初始数量，为经验值；为所述验证风险预测值，为与待验证用户的所述数字身份信息对应的历史验证风险预测值的平均值；、为加权系数，且。
6.根据权利要求5所述的一种基于AI的数字身份共识方法，其特征在于：各所述数字身份验证结果中包含第一验证通过概率；则所述根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果，包括：获取对应的共识节点的验证次数，根据所述验证次数确定得出对应的权重；其中，所述权重与所述验证次数正相关；根据各共识节点的所述第一验证通过概率和对应的所述权重进行加权均值计算，获得第二验证通过概率；若所述第二验证通过概率高于概率阈值，则生成所述数字身份信息的验证通过结果；否则生成所述数字身份信息的验证不通过结果。
7.一种基于AI的数字身份共识系统，其特征在于：所述系统包括第一处理模块、第二处理模块、筛选模块、验证处理模块；所述第一处理模块，用于响应于接收到待验证用户输入的数字身份信息，获取与该数字身份信息关联的用户行为特征；其中，所述用户行为特征包括第一数字身份输入特征、第一运动特征；所述第二处理模块，用于调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，将所述用户行为特征和所述历史验证信息输入风险预测模型，所述风险预测模型输出验证风险预测值；其中，所述历史验证信息包括第二数字身份输入特征、第二运动特征；所述筛选模块，用于根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，按照所述共识节点数量筛选得出对应数量的共识节点；所述验证处理模块，用于将所述数字身份信息和所述用户行为特征发送给各所述共识节点，并接收各所述共识节点反馈的数字身份验证结果，根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果。
8.一种电子设备，其特征在于：该电子设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于：该计算机存储介质存储有可被处理...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的数字身份共识方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：响应于接收到待验证用户输入的数字身份信息，获取与该数字身份信息关联的用户行为特征；其中，所述用户行为特征包括第一数字身份输入特征、第一运动特征；调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，将所述用户行为特征和所述历史验证信息输入风险预测模型，所述风险预测模型输出验证风险预测值；其中，所述历史验证信息包括第二数字身份输入特征、第二运动特征；根据所述验证风险预测值确定得出共识节点数量，按照所述共识节点数量筛选得出对应数量的共识节点；将所述数字身份信息和所述用户行为特征发送给各所述共识节点，并接收各所述共识节点反馈的数字身份验证结果，根据各所述数字身份验证结果生成所述数字身份信息的验证通过结果或验证不通过结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于ai的数字身份共识方法，其特征在于：所述数字身份信息的输入方式为如下的任意一种：第一方式：待验证用户将外接式装置与共识系统接通，共识系统从所述外接式装置中读取得出所述数字身份信息；第二方式：待验证用户将自身的生理特征对准共识系统的采集设备，所述采集设备从所述生理特征中提取得出身份信息，根据所述身份信息调取得出所述数字身份信息；第三方式：待验证用户向共识系统的输入设备手动输入所述数字身份信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai的数字身份共识方法，其特征在于：获取与该数字身份信息关联的用户行为特征，包括：根据所述数字身份信息的输入方式确定第一获取时长，具体地：在输入方式为所述第一方式时，设置所述第一获取时长为第一时长；在输入方式为所述第二方式时，设置所述第一获取时长为第二时长；在输入方式为所述第三方式时，设置所述第一获取时长为第三时长；其中，所述第一时长、所述第二时长、所述第三时长的时长大小是根据对应的输入方式的使用比例而定的；获取用户终端设备记录的在所述数字身份信息被输入之前的所述第一获取时长内的所述第一数字身份输入特征、所述第一运动特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于ai的数字身份共识方法，其特征在于：所述第一数字身份输入特征包括输入次数；则所述调取与所述数字身份信息对应的历史验证信息，包括：根据所述输入次数确定得出第二获取时长，所述第二获取时长与所述输入次数符合正比例关系；调取在所述数字身份信息被输入之前的所述第二获取时长内的与所述数字身份信息对应的所述历史验证信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙冰，赵海龙，
申请(专利权)人：全民认证科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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