[发明专利]服务器、智能终端以及隐式身份认证系统和方法

权利要求书

1.一种隐式身份认证方法，其特征在于，包括：

采集用户解锁九宫格密码时的传感器数据；

将采集的传感器数据输入到预先训练得到的神经网络模型中；

根据所述神经网络模型的输出对所述用户进行隐式身份认证；

在根据用户在九宫格输入的密码进行显式身份认证后，在隐式身份认证和显式身份认证均通过的情况下，确认用户的身份；

其中，所述神经网络模型是以所述用户设置九宫格密码时采集的传感器数据作为正样本预先训练得到的；

其中，所述神经网络模型包含两层卷积长短期记忆网络，其中，第一层使用2×2的过滤器，用于对每一个时刻的网格数据进行卷积运算，联系相同传感器不同维度的数据；第二层使用3×1的过滤器，用于进一步联系不同传感器之间的数据特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型具体根据如下方法训练得到的：

智能终端在所述用户设置九宫格密码时，将采集到的传感器数据发送给服务器；

所述服务器将该智能终端发送的传感器数据作为正样本，将其它智能终端发送的其他用户设置九宫格密码时采集的传感器数据作为负样本，进行所述神经网络模型的训练；

所述服务器将训练得到的神经网络模型的权重参数和网络结构发送给所述智能终端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述进行所述神经网络模型的训练之前，还包括：

所述服务器将各智能终端发送的传感器数据进行对齐。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，采集的传感器数据，具体包括如下数据之一或如下数据的任意组合：

触摸屏的受力坐标及压力；

陀螺仪记录的沿三个坐标轴方向上的角速度；

重力加速度记录的重力加速度；

磁力计记录的磁北、真北和偏移；

加速度计记录的线性加速度在以手机为中心的x，y，z三轴分量。

5.一种隐式身份认证系统，其特征在于，包括：服务器和智能终端；其中，

所述智能终端用于将用户设置九宫格密码时采集的传感器数据发送给所述服务器；并将用户解锁九宫格密码时采集的传感器数据，输入到预先训练得到的神经网络模型中，根据所述神经网络模型的输出对所述用户进行隐式身份认证；在根据用户在九宫格输入的密码进行显式身份认证后，在隐式身份认证和显式身份认证均通过的情况下，确认用户的身份；

所述服务器用于将所述智能终端发送的用户设置九宫格密码时采集的传感器数据作为正样本训练得到所述神经网络模型，并将训练得到的神经网络模型的权重参数和网络结构发送给所述智能终端；

其中，所述神经网络模型包含两层卷积长短期记忆网络，其中，第一层使用2×2的过滤器，用于对每一个时刻的网格数据进行卷积运算，联系相同传感器不同维度的数据；第二层使用3×1的过滤器，用于进一步联系不同传感器之间的数据特征。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，

所述服务器具体用于将所述智能终端发送的用户设置九宫格密码时采集的传感器数据作为正样本，将其它智能终端发送的其他用户设置九宫格密码时采集的传感器数据作为负样本，进行所述神经网络模型的训练；并将训练得到的神经网络模型的权重参数和网络结构发送给所述智能终端。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

所述智能终端具体用于将用户设置九宫格密码时采集的传感器数据发送给所述服务器；并接收所述服务器返回的所述神经网络模型的权重参数和网络结构，构建出训练得到的神经网络模型；进而，将用户解锁九宫格密码时采集的传感器数据，输入到所述训练得到的神经网络模型中，根据所述神经网络模型的输出对所述用户进行隐式身份认证。