安全防护方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了一种安全防护方法，该方法包括：获取行为数据，其中行为数据为目标辅助设备响应于用户操作而产生的；基于行为数据，确定特征数据，其中特征数据用于表征目标辅助设备的行为特征；将特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果；以及基于预测结果，确定用户操作的实施主体是否机器人，以便进行安全防护。本公开还提供了一种安全防护装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

Safety protection methods and devices

【技术实现步骤摘要】
安全防护方法和装置
本公开涉及大数据领域及安全检测领域，特别是涉及一种安全防护方法和装置。
技术介绍
黑客为提高对互联网企业的攻击效率，多将攻击方法和攻击载荷编写为自动化攻击脚本，利用自动化攻击脚本(即机器人)发起对网站的攻击。防护机器人攻击的传统方式是使用验证码并根据答题结果来区别人机操作。但黑客利用OCR(OpticalCharacterRecognition，光学字符识别)、计算机视觉技术或打码平台已经可以绕过传统验证码的防护，从而达到自动化攻击的目的。
技术实现思路
本公开实施例的一个方面提供了一种安全防护方法，包括：获取行为数据，其中所述行为数据为目标辅助设备响应于用户操作而产生的；基于所述行为数据，确定特征数据，其中所述特征数据用于表征所述目标辅助设备的行为特征；将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果；以及基于所述预测结果，确定所述用户操作的实施主体是否机器人，以便进行安全防护。可选地，所述目标辅助设备包括鼠标和键盘；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：将所述行为数据分为鼠标行为数据和键盘行为数据；基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，其中所述第一特征数据用于表征所述鼠标的行为特征；基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，其中所述第二特征数据用于表征所述键盘的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第一特征数据输入第一预测模型，得到第一预测结果；以及将所述第二特征数据输入第二预测模型，得到第二预测结果。可选地，所述基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，包括：确定至少一个第一维度特征；针对每个第一维度特征，基于所述鼠标行为数据，确定至少一个第一特征值；组合所述至少一个第一特征值，得到所述第一特征数据；所述基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，包括：确定至少一个第二维度特征；针对每个第二维度特征，基于所述键盘行为数据，确定至少一个第二特征值；以及组合所述至少一个第二特征值，得到所述第二特征数据。可选地，所述基于所述行为数据，确定特征数据，还包括：基于所述第一特征数据与所述第二特征数据之间的相关性，针对第一特征数据，提取第一关键特征数据；以及针对第二特征数据，提取第二关键特征数据。可选地，所述至少一个第一维度特征包括以下特征中的一个或几个：横坐标；纵坐标；距离；角度；速度；以及加速度。可选地，所述至少一个第二维度特征包括以下特征中的一个或几个：按键速度；以及按键频率。可选地，所述至少一个第一特征值包括以下统计特征值中的一个或几个：最大值；最小值；极值；均值；标准差；离散系数；四分位数；四分差；偏度；以及峰度。可选地，所述至少一个第二特征值包括以下统计特征值中的一个或几个：最大值；最小值；极值；均值；标准差；离散系数；四分位数；四分差；偏度；以及峰度。可选地，所述目标辅助设备包括鼠标；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：从所述行为数据分提取鼠标行为数据；基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，其中所述第一特征数据用于表征所述鼠标的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第一特征数据输入第一预测模型，得到第一预测结果。可选地，所述目标辅助设备包括键盘；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：从所述行为数据分提取键盘行为数据；基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，其中所述第二特征数据用于表征所述键盘的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第二特征数据输入第一预测模型，得到第二预测结果。本公开的另一个方面提供了一种安全防护装置，包括：获取行为数据，其中所述行为数据为目标辅助设备响应于用户操作而产生的；基于所述行为数据，确定特征数据，其中所述特征数据用于表征所述目标辅助设备的行为特征；将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果；以及基于所述预测结果，确定所述用户操作的实施主体是否机器人，以便进行安全防护。可选地，所述目标辅助设备包括鼠标和键盘；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：将所述行为数据分为鼠标行为数据和键盘行为数据；基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，其中所述第一特征数据用于表征所述鼠标的行为特征；基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，其中所述第二特征数据用于表征所述键盘的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第一特征数据输入第一预测模型，得到第一预测结果；以及将所述第二特征数据输入第二预测模型，得到第二预测结果。可选地，所述基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，包括：确定至少一个第一维度特征；针对每个第一维度特征，基于所述鼠标行为数据，确定至少一个第一特征值；组合所述至少一个第一特征值，得到所述第一特征数据；所述基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，包括：确定至少一个第二维度特征；针对每个第二维度特征，基于所述键盘行为数据，确定至少一个第二特征值；以及组合所述至少一个第二特征值，得到所述第二特征数据。可选地，还包括：基于所述第一特征数据与所述第二特征数据之间的相关性，针对第一特征数据，提取第一关键特征数据；以及针对第二特征数据，提取第二关键特征数据。可选地，所述至少一个第一维度特征包括以下特征中的一个或几个：横坐标；纵坐标；距离；角度；速度；以及加速度。可选地，所述至少一个第二维度特征包括以下特征中的一个或几个：按键速度；以及按键频率。可选地，所述至少一个第一特征值包括以下统计特征值中的一个或几个：最大值；最小值；极值；均值；标准差；离散系数；四分位数；四分差；偏度；以及峰度。可选地，所述目标辅助设备包括鼠标；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：从所述行为数据分提取鼠标行为数据；基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，其中所述第一特征数据用于表征所述鼠标的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第一特征数据输入第一预测模型，得到第一预测结果。可选地，所述目标辅助设备包括键盘；所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：从所述行为数据分提取键盘行为数据；基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，其中所述第二特征数据用于表征所述键盘的行为特征；所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：将所述第二特征数据输入第一预测模型，得到第二预测结果。本公开实施例的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本公开实施例的方法。本公开实施例的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现本公开实施例的方法。本公开实施例的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现本公开实施例的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种安全防护方法，包括：/n获取行为数据，其中所述行为数据为目标辅助设备响应于用户操作而产生的；/n基于所述行为数据，确定特征数据，其中所述特征数据用于表征所述目标辅助设备的行为特征；/n将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果；以及/n基于所述预测结果，确定所述用户操作的实施主体是否机器人，以便进行安全防护。/n

【技术特征摘要】
1.一种安全防护方法，包括：
获取行为数据，其中所述行为数据为目标辅助设备响应于用户操作而产生的；
基于所述行为数据，确定特征数据，其中所述特征数据用于表征所述目标辅助设备的行为特征；
将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果；以及
基于所述预测结果，确定所述用户操作的实施主体是否机器人，以便进行安全防护。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述目标辅助设备包括鼠标和键盘；
所述基于所述行为数据，确定特征数据，包括：
将所述行为数据分为鼠标行为数据和键盘行为数据；
基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，其中所述第一特征数据用于表征所述鼠标的行为特征；
基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，其中所述第二特征数据用于表征所述键盘的行为特征；
所述将所述特征数据输入预定的预测模型，得到对应的预测结果，包括：
将所述第一特征数据输入第一预测模型，得到第一预测结果；以及
将所述第二特征数据输入第二预测模型，得到第二预测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，
所述基于所述鼠标行为数据，确定第一特征数据，包括：
确定至少一个第一维度特征；
针对每个第一维度特征，基于所述鼠标行为数据，确定至少一个第一特征值；
组合所述至少一个第一特征值，得到所述第一特征数据；
所述基于所述键盘行为数据，确定第二特征数据，包括：
确定至少一个第二维度特征；
针对每个第二维度特征，基于所述键盘行为数据，确定至少一个第二特征值；以及
组合所述至少一个第二特征值，得到所述第二特征数据。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，还包括：基于所述第一特征数据与所述第二特征数据之间的相关性，
针对第一特征数据，提取第一关键特征数据；以及
针对第二特征数据，提取第二关键特征数据。


5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述至少一个第一维度特征包括以下特征中的一个或几个：
横坐标；
纵坐标；
距离；
角度；
速度；以及
加速度。


6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述至少一个第二维度特征包括以下特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕博良，程佩哲，姜城，牟天宇，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11