[发明专利]基于触屏滑动行为特征的身份持续认证方法

摘要

本发明公开了一种基于触屏滑动行为特征的身份持续认证方法，分析用户操作触屏设备时产生的触屏滑动操作行为，根据触屏滑动方向将触屏滑动操作划分为四种操作模式，提取每种操作模式下的行为特征，并基于行为特征建立每种操作模式下的用户身份模型，采用窗口平均的方法对触屏设备用户的身份进行持续认证。本发明方法触屏滑动行为无需记忆和携带，行为数据的采集无需用户的配合，能够在用户日常使用触屏设备的过程中完成，可实现非侵犯性的身份主动认证；此外，采用对不同类型触屏操作分别进行建模及窗口认证的方法可保证认证模型的稳定性，能更好地体现用户的触屏行为特性，并显著地提高身份持续认证的鲁棒性和容错性。

主权项

一种基于触屏滑动行为特征的身份持续认证方法，其特征在于，包括两大步骤：第一步，用户身份模型构建：(1)在用户正常使用触屏设备过程中，采集并记录用户对屏幕的滑动操作数据，形成触屏滑动行为的训练数据集；(2)针对每次滑动操作，根据滑动方向的不同对训练数据集中的触屏滑动操作进行归类，划分为四种触屏滑动操作模式：单指向上滑动、单指向下滑动、单指向左滑动、单指向右滑动；(3)针对每种操作模式下的触屏滑动操作，提取特征向量，根据最小距离原则选取参考特征向量，对每个触屏滑动操作的特征向量进行距离度量，得到每个触屏滑动操作的距离特征向量，形成每个操作模式下的触屏滑动行为训练特征集合；根据最小距离原则选取参考特征向量是指在每种操作模式的触屏滑动操作训练数据中，采用欧式距离计算每个滑动操作的特征向量到训练数据中其它滑动操作特征向量的距离，形成距离向量，选择距离向量模最小的特征向量作为该操作模式的参考特征向量；(4)将合法用户的训练特征集合标记为正类，采用单类分类器对每种触屏滑动操作模式构建合法用户的身份模型，并得到每种触屏滑动模式对应的合法用户的身份判定阈值；其中，合法用户身份模型包括四个身份子模型：单指向上滑动模型、单指向下滑动模型、单指向左滑动模型、单指向右滑动模型；构建用户身份模型由一种或多种单类分类器联合实现，单类分类器包括单分类支持向量机、单分类神经网络、单分类最近邻分类器；第二步，身份持续认证：(1)用户登入触屏设备后，捕获用户的触屏滑动操作，依次以长度为N的观测窗口形成包含N个触屏滑动操作的用户触屏滑动操作块；(2)针对触屏滑动操作块中的每个触屏滑动操作，根据滑动方向对其进行归类，提取滑动操作的特征向量，与身份模型构建时获得的对应操作模式的参考特征向量进行距离度量，得到滑动操作的距离特征向量；(3)针对触屏滑动操作块中的每个触屏滑动操作，将其距离特征向量作为滑动操作对应的身份子模型的输入，得到每个滑动操作的检测值，并将该检测值与对应的身份子模型的判定阈值进行比较，判定每个滑动操作的异常性；(4)对当前用户身份合法性进行判定：若在N次触屏滑动操作中连续监测到M次异常操作，M小于N，则判定当前用户为非法用户；反之则判定当前用户为合法用户。