【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络安全、深度学习以及传感器，具体涉及一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，在于使用传感器收集到的数据进行隐式身份识别验证。
技术介绍
1、近年来，随着硬件的研究与进步，轻量级设备越来越普及，在生活中起到了不可替代的作用。如今，轻量级设备在不同用户与数据之间起到的桥梁作用越来越明显，它存储了大量用户的隐私信息，包括手机银行、通讯以及敏感的个人数据。
2、身份验证在保护轻量级设备内用户的隐私发挥着至关重要的作用，是确保用户身份真实性的关键环节，现有的身份验证机制是入口方式，在用户初次使用时通过基于知识因素的验证策略，要求用户记忆并输入特定信息（例如，密码、个人识别号码pin和图形手势）或者生理生物技术（例如，指纹、面部、虹膜或声纹）进行初始的身份验证。
3、但是研究表明，入口方式易受到攻击（例如，暴力攻击、肩窥攻击、触摸屏污渍和基于传感器的判断），因此许多现有的方法使用用户使用设备的环境特征（例如wifi和gps，或者使用基于手机自带的运动传感器的用户行为生物特征），这使得在后台持续运行的隐式...
【技术保护点】
1.一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述生成-鉴别框架包括生成器、变压器编码器和鉴别器。
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述教师模型为Transformer模型，所述Transformer模型采用动态差分注意力机制，所述动态差分注意力机制的注意力计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，包括：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述生成-鉴别框架包括生成器、变压器编码器和鉴别器。
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述教师模型为transformer模型，所述transformer模型采用动态差分注意力机制，所述动态差分注意力机制的注意力计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述transformer模型的基于旋转位置编码生成位置嵌入向量的方式被替换为基于学习型位置编...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳元，朱添田，陈铁明，吕明琪，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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