[发明专利]一种基于光电容积脉搏波传感器的双因子认证方法

说明书

本发明涉及一种基于光电容积脉搏波传感器的双因子认证方法，属于移动计算应用技术领域。本发明使用光电容积脉搏波传感器采集用户的心跳信号。利用半盲源分离技术和自适应滤波技术，对受到运动伪影干扰的心跳信号进行噪音去除处理，提取纯净的心跳信号。将提取出的心跳信号进行时域与角度域坐标转换。将几何特征从转换后的心跳信号中提取出来，经过转换、加密算法处理后，得到能够唯一识别用户的一系列特征。由此利用智能腕带设备光电容积脉搏波传感器采集心跳信号，实现对用户的双因子认证。本发明支持高度安全的身份验证，并允许用户重新注册替代凭证，以抵抗重放攻击和中间人攻击。不需要用户保持静止，可以同时使用常用的验证方法。

技术领域

本发明涉及一种双因子身份认证方法，尤其涉及一种利用智能腕带设备光电容积脉搏波传感器的基于心跳信号的身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。

背景技术

随着移动设备在人们日常行为中的广泛普及应用，如短信收发、健康护理、移动支付等与个人和财务敏感信息的联系日益密切，双因子认证在移动设备上得到了广泛的应用。双因子认证是结合两种方法对用户进行认证的方法，进一步提高了系统的安全性，增强了用户的隐私保护，在常用的身份验证方法外，提供了额外的安全防线。

现有的双因子认证方法，主要依赖于将常用的移动认证技术相结合。常用的移动认证技术主要分为基于用户知识的方法和基于生物特征的方法。基于用户知识的方法主要有密码解锁、滑动手势解锁等，它们容易受到窥肩攻击和污迹攻击。一些商业系统已经将上述方式应用于双因子认证，但是现有的系统都存在需要用户额外参与、使用体验差等问题。基于生物特征的方法可分为基于生理信号特征的方法和基于生物行为的方法。基于生理信号特征的技术主要有虹膜认证、声音认证、人脸识别和指纹识别。它们可以达到较高的识别精度。

然而，上述技术都存在不支持用户进行频繁和持续的身份验证，需要额外的用户参与和重放攻击的问题。基于生物行为的技术也需要用户的额外参与，比如手写签名、嘴唇运动模式等。屏幕操作习惯可以非侵入性地验证用户身份，但它已被证明无法抵抗统计攻击。

综上所述，现有的方法存在各种不足，亟需新方法来克服其局限性。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有双因子认证方法需要用户额外参与的技术缺陷，提出一种利用智能腕带式设备光电容积脉搏波传感器采集用户心跳信号特征作一种因子，手写签名、输入密码、手势解锁等常用认证方式作一种因子的双因子结合的认证方法。

本发明的主要原理是：使用光电容积脉搏波传感器的不同光源(如红外光源和绿色光源)，采集用户的心跳信号。利用半盲源分离技术和自适应滤波技术，对受到运动伪影干扰的心跳信号进行噪音去除处理，提取纯净的心跳信号。将提取出的心跳信号进行时域与角度域坐标转换。将几何特征从转换后的心跳信号中提取出来，经过转换、加密算法处理后，得到能够唯一识别用户的一系列特征。由此利用智能腕带设备光电容积脉搏波传感器采集心跳信号，实现对用户的双因子认证。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于光电容积脉搏波传感器的双因子认证方法，包括以下步骤：

步骤一：使用光电容积脉搏波传感器的不同光源(如红外光源和绿色光源)，采集用户的心跳信号，并对心跳信号进行预处理。该步骤的目的，是为了去除智能腕带设备光电容积脉搏波传感器采集的心跳信号中的运动伪影，提取纯净的用户心跳。

其中，预处理的具体方法如下：

步骤1.1：使用带通滤波器，对采集的用户心跳信号进行处理，去除与心跳无关的噪音。

步骤1.2：利用半盲源分离技术和自适应滤波技术，对信号进行进一步的去噪，得到用于后续处理的不含有运动伪影等噪声的干净心跳信号。

步骤二、提取用户心跳信号的几何特征。