一种用户身份识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用户身份识别方法及装置，包括：采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别；本发明专利技术利用用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据进行身份识别，可以在用户正常登录系统后对其身份进行识别，提高了网络安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种用户身份识别方法及装置
本专利技术涉及信息网络安全
，具体涉及一种用户身份识别方法及装置。
技术介绍
随着移动互联网和物联网应用快速发展，各类网络业务及网络实体身份呈爆炸式增长态势，与此同时网络身份冒用、身份信息泄露、账号暴力破解、账号权限滥用等安全事件频发，严重威胁互联网产业的健康发展。当前电力业务身份安全认证大多采用用户名和静态密码进行认证，或采用数字证书方式认证，采用单一的传统认证方式，其安全性完全依赖于静态密码或认证口令，被恶意人员获得密码或口令，就可以正常身份登录且进行操作，难以发现用户在正常登录后的异常操作风险，安全性较低。因此，本领域亟需一种在恶意人员正常登录系统后识别用户身份的方法，为实现账号异常风险控制提供技术支撑。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种用户身份识别方法及装置，利用用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据进行身份识别，可以在用户正常登录系统后对其身份进行识别，提高了网络安全性。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种用户身份识别方法，其改进之处在于，所述方法包括：采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别。优选地，所述用户操作输入设备的特征数据，包括：鼠标操作频率百分比、静止事件占空比、屏幕范围分布百分比、鼠标移动频率百分比、鼠标左键单击时间间隔方差、鼠标左键双击时间间隔方差、键盘击键时间间隔和键盘击键延迟时间。优选地，所述用户访问系统的特征数据包括：用户访问系统的ID、用户访问系统的时间、用户访问系统内功能模块的时间以及和用户访问系统内功能模块的路径。优选地，所述根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值，包括：利用MFCC算法分别提取用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据和用户访问系统的特征数据的频域特征数据；利用Simhash算法分别获取所述用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据对应的哈希值和用户访问系统的特征数据的频域特征数据对应的哈希值，并将所述用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据对应的哈希值作为所述用户操作输入设备的身份验证值、将所述用户访问系统的特征数据的频域特征数据对应的哈希值作为所述用户访问系统的身份验证值。进一步地，所述利用MFCC算法分别提取用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据和用户访问系统的特征数据的频域特征数据，包括：分别对用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换；分别将对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据转换为对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据；获取对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据的对数和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据的对数，并分别进行离散余弦变换，并将进行离散余弦变换获得的数据作为所述用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据和用户访问系统的特征数据的频域特征数据。进一步地，所述分别将对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据转换为对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据，包括：按下式获取对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据：式中，f为用户操作输入设备的特征数据作傅里叶变换后的频率数据或用户访问系统的特征数据作傅里叶变换后的频率数据。优选地，所述利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别，包括：若用户操作输入设备的身份验证值属于预先建立的用户操作输入设备身份验证集合、用户访问系统的身份验证值属于预先建立的用户访问系统身份验证集合，则该用户身份为正常，否则该用户身份为异常。进一步地，所述预先建立的用户操作输入设备身份验证集合由用户操作输入设备的身份验证值历史数据组成；所述用户访问系统身份验证集合由用户访问系统的身份验证值历史数据组成。基于同一专利技术构思，本专利技术还提供一种用户身份识别装置，其改进之处在于，所述装置包括：采集单元，用于采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；获取单元，用于根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；识别单元，用于利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别。进一步地，所述用户操作输入设备的特征数据，包括：鼠标操作频率百分比、静止事件占空比、屏幕范围分布百分比、鼠标移动频率百分比、鼠标左键单击时间间隔方差、鼠标左键双击时间间隔方差、键盘击键时间间隔和键盘击键延迟时间；所述用户访问系统的特征数据包括：用户访问系统的ID、用户访问系统的时间、用户访问系统内功能模块的时间以及和用户访问系统内功能模块的路径。与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果：本专利技术提供的一种用户身份识别方法及装置，采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别；本专利技术利用用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据进行身份识别，可以在用户正常登录系统后对用户身份进行识别，提高了网络安全性。附图说明图1是本专利技术用户身份识别方法流程图；图2是本专利技术用户身份识别装置示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的详细说明。为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；/n根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；/n利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：
采集用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据；
根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值；
利用所述用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值对用户进行身份识别。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户操作输入设备的特征数据，包括：鼠标操作频率百分比、静止事件占空比、屏幕范围分布百分比、鼠标移动频率百分比、鼠标左键单击时间间隔方差、鼠标左键双击时间间隔方差、键盘击键时间间隔和键盘击键延迟时间。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户访问系统的特征数据包括：用户访问系统的ID、用户访问系统的时间、用户访问系统内功能模块的时间以及和用户访问系统内功能模块的路径。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据分别确定用户操作输入设备的身份验证值和用户访问系统的身份验证值，包括：
利用MFCC算法分别提取用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据和用户访问系统的特征数据的频域特征数据；
利用Simhash算法分别获取所述用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据对应的哈希值和用户访问系统的特征数据的频域特征数据对应的哈希值，并将所述用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据对应的哈希值作为所述用户操作输入设备的身份验证值、将所述用户访问系统的特征数据的频域特征数据对应的哈希值作为所述用户访问系统的身份验证值。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用MFCC算法分别提取用户操作输入设备的特征数据的频域特征数据和用户访问系统的特征数据的频域特征数据，包括：
分别对用户操作输入设备的特征数据和用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换；
分别将对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据转换为对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据；
获取对用户操作输入设备的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据的对数和对用户访问系统的特征数据进行傅里叶变换获得的频率数据对应的Mel频率数据的对数，并分别进行离散...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，高先周，王鹤，王向群，杨如侠，沈文，唐玉平，姚启桂，胡天瑜，陈伟，闫娇娇，杨迁，高鹏，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司，国网浙江省电力有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11