[发明专利]一种身份鉴别方法及装置

说明书

本发明涉及一种身份鉴别方法及装置，所述方法包括：根据被登录账号的标识加载对应的身份鉴别模型，其中，所述身份鉴别模型包括：行为特征模型、环境特征模型和综合判断模型；获取当前操作用户的行为特征，将所述行为特征输入到所述行为特征模型，得到所述当前操作用户的身份概率信息；获取当前的操作环境特征，将所述操作环境特征输入到所述环境特征模型，得到环境异常概率信息；根据所述身份概率信息和所述环境异常概率信息，通过所述综合判断模型得到所述当前操作用户的身份鉴别结果。本发明能够根据当前操作用户的行为特征和当前的操作环境特征，来综合判别当前操作用户是否为合法用户，实现了无感知的身份鉴别，提升了安全性和可靠性。

技术领域

本发明涉及通信安全技术领域，尤其涉及一种身份鉴别方法及装置。

背景技术

现有流行的身份鉴别主要还是基于生物特征的鉴别方式，包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、笔迹等。而当前的基于生物特征的鉴别方式存在诸多问题，比如：需要额外的采集设备，指纹采集器、摄像头采集器等，并且存在设备成本问题、设备的安装问题以及设备不能通用普及的问题；这些生物特征容易被复制伪造，身份鉴别模块很难直接辨别这些特征信息的真伪，导致身份鉴别结果无效。

针对上述身份鉴别方式存在的问题，本发明提出了一种基于无感知行为认证技术的身份鉴别方法，在密码泄露或者生物特征被伪造模仿的情况下，也能够得到真实可靠的身份鉴别结果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种身份鉴别方法及装置，为每个用户建立独立的身份鉴别模型，能够根据当前操作用户的行为特征和当前的操作环境特征，来综合判别当前操作用户是否为合法用户，实现了无感知的身份鉴别，提升了安全性和可靠性。

为了解决上述技术问题，第一方面，本发明提供了一种身份鉴别方法，包括：

根据被登录账号的标识加载对应的身份鉴别模型，其中，所述身份鉴别模型包括：行为特征模型、环境特征模型和综合判断模型；

获取当前操作用户的行为特征，将所述行为特征输入到所述行为特征模型，得到所述当前操作用户的身份概率信息；

获取当前的操作环境特征，将所述操作环境特征输入到所述环境特征模型，得到环境异常概率信息；

根据所述身份概率信息和所述环境异常概率信息，通过所述综合判断模型得到所述当前操作用户的身份鉴别结果。

第二方面，本发明提供了一种身份鉴别装置，包括：

模型加载模块，用于根据被登录账号的标识加载对应的身份鉴别模型，其中，所述身份鉴别模型包括：行为特征模型、环境特征模型和综合判断模型；

身份概率获取模块，用于获取当前操作用户的行为特征，将所述行为特征输入到所述行为特征模型，得到所述当前操作用户的身份概率信息；

环境概率获取模块，用于获取当前的操作环境特征，将所述操作环境特征输入到所述环境特征模型，得到环境异常概率信息；

综合判断模块，用于根据所述身份概率信息和所述环境异常概率信息，通过所述综合判断模型得到所述当前操作用户的身份鉴别结果。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明为每个用户建立独立的身份鉴别模型，身份鉴别模型包括行为特征模型、环境特征模型和综合判断模型；将当前操作用户的行为特征输入到所述行为特征模型，得到身份概率信息，将当前的操作环境特征输入到对应的身份鉴别模型中，得到环境异常概率信息；通过综合判断模型，结合当前操作用户的身份概率信息和环境异常概率信息，得到当前操作用户的身份鉴别结果。本发明的身份鉴别方法是一种无感知的身份鉴别方法，避免了对生物特征的依赖，能够有效鉴别非本人在多种环境下的异常操作，或者本人在异常网络/设备环境下的正常操作，提升系统的安全性及可靠性。

附图说明