本发明专利技术涉及身份鉴别技术领域，公开了一种适应性身份鉴别系统及方法，包括：输入模块、鉴别模块和判断模块，输入模块用于获取当前操作用户的行为特征，将行为特征输入到行为特征模型，得到当前操作用户的身份概率，鉴别模块用于当当前操作用户的身份概率鉴别成功时，则基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别，判断模块用于当双向认证成功时，基于当前操作用户的账号信息确定当前操作用户的身份等级，并当当前操作用户的身份等级大于预设身份等级时，进行二次身份鉴别，本发明专利技术可以对当前操作用户的身份进行精准鉴别，提高身份鉴别效率和准确性，提升了身份鉴别的安全性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及身份鉴别，特别是涉及一种适应性身份鉴别系统及方法。
技术介绍
1、随着网络技术的发展，网络越来越多地渗透到人们的日常生活中，用户在使用网络时，常常需要自己的真实姓名、身份证号、银行账户等隐私信息来进行某种操作，因此，网络安全问题也就变得越来越重要。在面对大量设备请求接入网络时，服务器会对请求接入的设备进行身份鉴别，以防止伪造的、不合法的用户接入网络，损害网络管理域内部其他用户的合法权益，但来自网络管理域内部的攻击事件还是时有发生，而且，并不是所有的网络环境都是安全的，这样会给用户的隐私信息和财产安全等带来极大的威胁。因此，亟需一种身份鉴别方法来对请求接入网络的用户身份进行鉴别，以保证网络环境的安全性和可靠性。
2、当前，在各个应用场景下在使用人脸特征信息进行身份鉴别时，一般是通过预先建立人脸特征信息与身份信息的对应关系，然后将采集的用户的人脸特征信息与预先建立的对应关系进行匹配，以此识别用户的身份信息。但是，当某些用户之间的人脸特征信息相似时，采用现有技术中的方法进行身份鉴别，可能会导致身份鉴别错误。
3、因此，如何提供一种适应性身份鉴别系统及方法，是目前有待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种适应性身份鉴别系统及方法，用以解决现有技术中无法对用户的身份进行精准识别，无法提高身份鉴别准确性，无法保证用户信息安全的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供了一种适应性身份鉴别系统，所述系统包括：
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p>3、输入模块，用于获取当前操作用户的行为特征，将所述行为特征输入到所述行为特征模型，并得到当前操作用户的身份概率，其中，所述行为特征包括当前操作用户的账号输入次数和密码输入次数；4、鉴别模块，用于当当前操作用户的身份概率鉴别成功时，则基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于所述身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别，其中，所述身份鉴别密文信息包括身份鉴别密钥和反身份鉴别密钥；
5、判断模块，用于当双向认证成功时，基于当前操作用户的账号信息确定当前操作用户的身份等级，并基于所述身份等级和预设身份等级判断是否进行二次身份鉴别，
6、若当前操作用户的身份等级大于所述预设身份等级时，则判断需要进行二次身份鉴别；
7、若当前操作用户的身份等级小于或等于所述预设身份等级时，则判断无需进行二次身份鉴别。
8、在其中一个实施例中，所述鉴别模块具体用于：
9、所述鉴别模块用于当当前操作用户的身份概率大于预设身份概率时，则判断当前操作用户的身份概率鉴别成功；
10、所述鉴别模块用于当当前操作用户的身份概率小于或等于所述预设身份概率时，则判断当前操作用户的身份概率鉴别未成功。
11、在其中一个实施例中，所述鉴别模块具体用于：
12、所述鉴别模块用于基于预设的密钥生产规则确定密钥生成数量；
13、所述鉴别模块用于根据所述密钥生成数量从量子随机数发生器获取与所述密钥生成数量相同的真随机数；
14、所述鉴别模块用于将所述真随机数作为真随机数种子生成第一密钥因子和第二密钥因子；
15、所述鉴别模块用于分别生成所述第一密钥因子的第一解密因子，生成所述第二密钥因子的第二解密因子；
16、所述鉴别模块用于将所述第一密钥因子和所述第一解密因子作为所述身份鉴别密钥，其中，所述身份鉴别密钥发送至所述终端设备；
17、所述鉴别模块用于将所述第二密钥因子和所述第二解密因子作为所述反身份鉴别密钥，其中，所述反身份鉴别密钥发送至当前操作用户。
18、在其中一个实施例中，所述鉴别模块具体用于：
19、所述鉴别模块用于将所述第一密钥因子发送至当前操作用户；
20、所述鉴别模块用于将所述第二密钥因子发送至所述终端设备；
21、所述鉴别模块用于当当前操作用户成功输入所述第一解密因子，且所述终端设备成功输入所述第二解密因子时，则生成双向认证标识，并判定双向认证成功；
22、所述鉴别模块用于当当前操作用户未成功输入所述第一解密因子，或所述终端设备未成功输入所述第二解密因子时，则统计预设时间内解密因子的输入次数；
23、所述鉴别模块用于当所述解密因子的输入次数大于预设输入次数时，则判定双向认证失。
24、在其中一个实施例中，所述判断模块具体用于：
25、所述判断模块用于当判断需要进行二次身份鉴别时，随机生成随机指纹验证指令，并发送给当前操作用户；
26、所述判断模块用于获取当前操作用户根据所述随机指纹验证指令输入的指纹信息，并基于所述指纹信息提取当前操作用户的静态指纹信息和动态指纹信息；
27、所述判断模块用于判断所述静态指纹信息与预设的原始指纹信息是否匹配，并判断所述动态指纹信息与预设的动态指纹信息是否匹配；
28、所述判断模块用于当所述静态指纹信息和所述动态指纹信息均成功匹配时，则判断当前操作用户的二次身份鉴别通过。
29、为了实现上述目的，本专利技术提供了一种适应性身份鉴别方法，所述方法包括：
30、获取当前操作用户的行为特征，将所述行为特征输入到所述行为特征模型，并得到当前操作用户的身份概率，其中，所述行为特征包括当前操作用户的账号输入次数和密码输入次数；
31、当当前操作用户的身份概率鉴别成功时，则基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于所述身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别，其中，所述身份鉴别密文信息包括身份鉴别密钥和反身份鉴别密钥；
32、当双向认证成功时，基于当前操作用户的账号信息确定当前操作用户的身份等级，并基于所述身份等级和预设身份等级判断是否进行二次身份鉴别，
33、若当前操作用户的身份等级大于所述预设身份等级时，则判断需要进行二次身份鉴别；
34、若当前操作用户的身份等级小于或等于所述预设身份等级时，则判断无需进行二次身份鉴别。
35、在其中一个实施例中，在得到当前操作用户的身份概率之后，还包括：
36、当当前操作用户的身份概率大于预设身份概率时，则判断当前操作用户的身份概率鉴别成功；
37、当当前操作用户的身份概率小于或等于所述预设身份概率时，则判断当前操作用户的身份概率鉴别未成功。
38、在其中一个实施例中，在基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于所述身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别之前，还包括：
39、基于预设的密钥生产规则确定密钥生成数量；
40、根据所述密钥生成数量从量子随机数发生器获取与所述密钥生成数量相同的真随机数；
41、将所述真随机数作为真随机数种子生成第一密钥因子和第二密钥因子；
42、分别生成所述第一密钥因子的第一解密因子，生成所述第二密钥因子的第二解密因子；...
【技术保护点】
1.一种适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
3.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
4.根据权利要求3所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
5.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述判断模块具体用于：
6.一种适应性身份鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的适应性身份鉴别方法，其特征在于，在得到当前操作用户的身份概率之后，还包括：
8.根据权利要求6所述的适应性身份鉴别方法，其特征在于，在基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于所述身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别之前，还包括：
9.根据权利要求8所述的适应性身份鉴别方法，其特征在于，在基于终端设备获取当前操作用户的身份鉴别密文信息，并基于所述身份鉴别密文信息进行双向身份鉴别时，包括：
10.根据权利要求6所述的适应性身份鉴别方法，其特征在于，在判断需要进行二次身份鉴别时，包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
3.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
4.根据权利要求3所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述鉴别模块具体用于：
5.根据权利要求1所述的适应性身份鉴别系统，其特征在于，所述判断模块具体用于：
6.一种适应性身份鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的适...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁建，武臻，贾家琛，谢鹏飞，
申请(专利权)人：中国华能集团有限公司北京招标分公司，
类型：发明
国别省市：
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