[发明专利]用于基于用户角色信息来进行移动设备行为的行为分析的方法和系统

说明书

背景技术

过去几年，蜂窝和无线通信技术已经经历了爆发性发展。无线服务提供商现在提供一系列广泛的特征和服务，该一系列广泛的特征和服务向其用户提供对信息、资源和通信的前所未有的水平的接入。为了跟上这些服务增强，个人和消费者电子设备(例如，蜂窝电话、手表、头戴式耳机、远程控制等)已经变得比以往任何时候都强大和复杂，并且现在通常包括允许在其设备上执行复杂和强大的软件应用的强大的处理器、大型存储器和其它资源。

由于这些和其它改进，个人和消费者电子设备在现代生活中正变得无所不在，并且具有对由其用户生成的或者与其用户有关的信息的前所未有的水平的接入。另外，人们频繁地使用其设备来存储敏感信息(例如，信用卡信息、联系人等)和/或完成安全性是重要的任务。例如，移动设备用户频繁地使用其设备来购买商品、发送和接收敏感通信、付账、管理银行账户以及进行其它敏感交易。由于这些趋势，个人和消费者电子设备迅速地成为恶意软件和网络攻击的下一个前沿。因此，更好地保护资源受限的计算设备(诸如移动和无线设备)的新的且改进的安全解决方案对于消费者来说将是有益的。

发明内容

各个方面包括通过在计算设备(例如，移动计算设备等)的处理器中监测在所述计算设备上操作的软件应用的活动以生成对所述计算设备的用户进行表征的用户角色信息，并且使用所述用户角色信息来确定设备行为是否是非良性的，来对所述计算设备中的所述设备行为进行分析的方法。在一个方面中，使用所述用户角色信息来确定所述设备行为是否是非良性的可以包括：使用所生成的用户角色信息来动态地确定要在所述计算设备中监测或评估的设备特征，以便平衡性能和安全性之间的折衷。在一个方面中，使用所述用户角色信息来确定所述设备行为是否是非良性的可以包括：使用所生成的用户角色信息来识别与确定所述设备行为是否与所述用户对所述计算设备的通常使用的模式不一致最相关的设备特征。

在一个方面中，使用所述用户角色信息来确定所述设备行为是否是非良性的可以包括：监测所识别的设备特征以收集行为信息；生成对所收集的行为信息进行表征的行为向量；以及将所生成的行为向量应用于分类器模型，以确定所述设备行为是否是非良性的。在一个方面中，所述方法可以包括：生成对所识别的设备特征进行评估的特定于用户的分类器模型；以及将所生成的行为向量应用于所述分类器模型，以确定所述设备行为是否是非良性的。在一个方面中，生成对所识别的设备特征进行评估的所述特定于用户的分类器模型可以包括：接收包括多个测试条件的完全分类器模型；识别所述多个测试条件中的、对所识别的设备特征进行评估的测试条件；以及生成所述特定于用户的分类器模型以包括经识别的测试条件。

在一个方面中，将所生成的行为向量应用于所述特定于用户的分类器模型以确定所述设备行为是否是非良性的可以包括：将所生成的行为向量应用于所述特定于用户的分类器模型，以便对所述特定于用户的分类器模型中包括的每个测试条件进行评估；计算对所述特定于用户的分类器模型中的测试条件进行评估的每个结果的加权平均；以及基于所计算的加权平均来确定所述设备行为是否是非良性的。在一个方面中，监测所述软件应用的活动可以包括：监测所述用户与所述软件应用之间的用户交互。在一个方面中，生成所述用户角色信息可以包括：生成对所述用户的情绪进行表征的信息。

在一个方面中，所述方法可以包括：确定所述用户的情绪是否与对通过监测设备特征所收集的行为信息进行分析有关。在一个方面中，所述方法可以包括：生成行为向量，所述行为向量将所述用户的情绪与之有关的所收集的行为信息与所述用户在所述行为信息被收集时的情绪相互关联；以及将所生成的行为向量应用于分类器模型，以确定所述设备行为是否是非良性的。在一个方面中，所述方法可以包括：生成分类器模型，所述分类器模型包括对与所述用户的情绪有关的设备特征进行评估的决策节点；以及将行为向量应用于所述分类器模型，以确定所述设备行为是否是非良性的。