[发明专利]一种虚假身份属性检测方法

权利要求书

1.一种虚假身份属性检测方法，用于在进行身份可信辨识过程中检测出用于辨识身份的虚假；其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集包含S个身份对象的N个身份属性信息，建立已知身份对象库，其中身份表示为O₁、O₂、O₃、…、O_m属性表示为小写字母a、b、c、d…、n；其中，m＝S，N≥3；

步骤2：建立已知S个身份对象库的特征模板，形成N条特征模板；

步骤3：给定待检测未知身份对象的N个身份属性，记为a₁、b₁、c₁、d₁、…、n₁，若存在虚假属性，则虚假属性的数量M，满足条件M49％*N，若不存在虚假属性，其M取值为0；

步骤4：针对待检测的N个身份属性a₁、b₁、c₁、d₁、…、n₁，选择对应属性的识别算法，得到对应属性的N个识别结果，识别结果中身份选择top K个身份，识别结果记为R_a、R_b、R_c、…、R_n；其中，K≤S；

步骤5：针对步骤4中获得的识别结果R_a、R_b、R_c、…、R_n，进行逐阶共识计算，得到最有可能的共识身份identity，并记录计算的阶order；

其中利用识别结果R_a、R_b、R_c、…、R_n，进行逐阶共识计算，具体实现方式包括以下子步骤：

步骤5.1：初始化共识身份和共识值，将S个身份都作为共识身份，其共识值设为0，即d[O_i]＝0，order＝1，i＝1,2,3…m；

步骤5.2：更新共识身份的共识值；

依次逐阶遍历识别结果R_a、R_b、R_c、…、R_n，根据识别结果当前阶的身份来更新共识值，若识别结果当前阶对应的身份为O_i，则将其共识值增加1，即d[O_i]＝d[O_i]+1；

步骤5.3：判断共识值，若存在共识身份O_i满足其共识值大于阈值执行步骤5.6，否则置flag＝False，执行步骤5.4；

步骤5.4：更新阶order，使其自增1，即order＝order+1；

步骤5.5：判断条件，若orderK且flag＝False，返回步骤5.2；否则找不到共识身份identity；

步骤5.6：返回步骤5.3中的共识身份O_i及对应共识值和当前阶order；

步骤6：根据P＝min(order+δ,K)计算出P的值，其中δ为参数，由训练数据获得，order由步骤5计算获得，P的值会随着order的不同发生动态变化；

步骤7：判断共识身份identity是否在待检测身份属性a₁、b₁、c₁、d₁、…、n₁的识别结果R_a、R_b、R_c、…、R_n的top P中，若共识身份identity在待检测身份属性a₁的识别结果R_a中，设置标志flag_a＝True，否则设置flag_a＝False，同理获得待检测身份属性b₁、c₁、d₁、…、n₁的标志flag_b、flag_c、…、flag_n，其中identity和P分别由步骤5和6获得；

步骤8：判断步骤7中所获得的标志，若标志flag_a为False，则认为待检测身份属性a₁为虚假属性，否则认为待检测身份属性a₁为真实属性，同理判断其余待检测身份属性b₁、c₁、d₁、…、n₁为真实或者虚假属性；

步骤9：输出检测到的虚假身份属性，虚假检测完成。