【技术实现步骤摘要】
基于振动信号的智能终端触碰认证方法及系统
本专利技术涉及的是一种用户认证领域的技术，具体是一种基于振动信号的与行为无关的智能终端触碰认证方法及系统。
技术介绍
近年来，随着智能移动终端的不断发展，存储在智能移动终端设备，尤其是智能终端中的隐私和敏感数据不断增加，导致了隐私和数据泄露的巨大隐患。因此，安全且有效的智能终端用户认证系统，已经成为当前的研究热点。现有的工作主要分为三类，第一类工作是基于密码的智能终端用户认证系统，主要包括数字密码，手势密码和图形密码等。这一类用户认证系统的共性问题是容易受到窥视，存在较大的安全隐患；第二类工作是基于用户的某些外在的生物特征，主要包括指纹、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等。这类工作的共性问题是往往需要额外设备和对环境敏感(湿度、光照、噪声等)，并且容易受到重放攻击(replayattack)；第三类工作是利用手指触碰屏幕的行为特征进行用户认证，主要包括触碰位置、触碰力度、触碰时间等。这类工作的共性问题是容易受到模仿攻击(mimicattack)，并且用户体验较差。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于振...
【技术保护点】
1.一种基于振动信号的智能终端触碰认证方法，其特征在于，当智能终端检测到手指触摸时，通过主动产生特定振动信号并通过IMU传感器收集振动信号，并从中分别提取出生物特征、行为特征以及独立的触碰行为特征；然后采用基于孪生网络架构的神经网络对生物特征进行分类，实现行为无关的智能终端触碰认证；所述的特定振动信号通过调节开关信号产生，其每个循环周期包括振动冲激信号、马达激活信号和余振消除部分；所述的触碰行为特征具体是指：用户在使用智能终端时，手指与智能终端的接触，包括与智能设备的正面、侧面以及后面的接触时的行为特征，包括触碰位置和触碰力度特征。
【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号的智能终端触碰认证方法，其特征在于，当智能终端检测到手指触摸时，通过主动产生特定振动信号并通过IMU传感器收集振动信号，并从中分别提取出生物特征、行为特征以及独立的触碰行为特征；然后采用基于孪生网络架构的神经网络对生物特征进行分类，实现行为无关的智能终端触碰认证；所述的特定振动信号通过调节开关信号产生，其每个循环周期包括振动冲激信号、马达激活信号和余振消除部分；所述的触碰行为特征具体是指：用户在使用智能终端时，手指与智能终端的接触，包括与智能设备的正面、侧面以及后面的接触时的行为特征，包括触碰位置和触碰力度特征。2.根据权利要求1所述的基于振动信号的智能终端触碰认证方法，其特征是，所述的收集振动信号，先将收到的振动信号分割为暂态振动阶段、稳定振动阶段和衰退阶段。3.根据权利要求1所述的基于振动信号的智能终端触碰认证方法，其特征是，所述的提取，包括基于小波变化的特征提取、基于倒谱变换的特征提取、触碰位置特征提取、触碰力度特征提取，具体为：从暂态振动阶段提取得到小波变换后得到的时频谱、从稳定振动阶段提取倒谱、从移动终端的麦克风提取音频信号的峰值及其对应时间作为触碰位置特征、提取振动信号在共振频率附近的能量值作为触碰力度特征，其中：fr为振动信号的共振频率，Δf定义了能量计算带宽，f(t)是原始信号，在中对应暂态振动阶段的振动信号。4.根据权利要求1或3所述的基于振动信号的智能终端触碰认证方法，其特征是，所述的提取，具体包括：1)从接收信号的暂态振动阶段提取特征，由于在暂态振动阶段，振动信号的频率不断变化，需要对原始振动信号进行变换，使之同时获得良好的时域和频域解析度，因此，利用连续小波变换对暂态振动阶段的振动信号进行变换：其中：CWTf(a,τ)是获得的时频谱；f(t)是原始信号，在中对应暂态振动阶段的振动信号；ψa,τ(t)是小波基函数，选择Morlet函数作为小波基函数以达到更好的时域和频域解析度，将小波变换后得到的时频谱作为暂态振动阶段的信号特征；2)基于倒谱变换的特征提取：利用倒谱变换获取稳定振动阶段信号中包含边频带在内的各种频率成分：Cy(q)＝F-1(logSy(f(t)))，其中：Cy(q)为获得的倒谱；Sy(f(t))为信号的功率谱密度；F-1对应逆傅里叶变换(IFFT)，将得到的倒谱作为稳...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞嘉地，徐翔宇，李明禄，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31
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