CN102609129A - 使用生物运动输入的用户标识 - Google Patents

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CN102609129A CN2011104488909A CN201110448890A CN102609129A CN 102609129 A CN102609129 A CN 102609129A CN 2011104488909 A CN2011104488909 A CN 2011104488909A CN 201110448890 A CN201110448890 A CN 201110448890A CN 102609129 A CN102609129 A CN 102609129A
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Abstract

本申请涉及使用生物运动输入的用户标识。此处公开了用于基于生物运动输入的用户标识的系统和方法。系统可包括多点触敏显示器，该多点触敏显示器包括配置成在定义的标识姿势期间的一系列连续时间间隔的每一个时间间隔中接收生物运动输入的传感器，该生物运动输入包括表示检测到的由用户手指造成的手指触摸位置的数据。系统可进一步包括由计算设备的处理器执行的用户标识模块。用户标识模块可被配置成从传感器接收生物运动输入，并将手指触摸的相对位置和/或手指触摸的该位置的相对改变速率与所存储的用户的经验证的生物运动数据的用户模板进行对比。如果确定匹配，那么可显示用于已经成功地被标识的指示。

Description

使用生物运动输入的用户标识
技术领域
本申请涉及使用生物运动输入的用户标识。
背景技术
已经开发了生物计量技术来基于诸如指纹和掌纹之类特有物理特征来标识人类。例如，已经开发了用于授权或拒绝访问建筑物的手掌扫描器，并且已经开发了用于访问网站和文件或者登录操作系统的指纹扫描器。这些系统使用具有足以获取手指或手掌上的皮肤图案的详细扫描的高分辨率成像能力的专用扫描器，由此允许对这些将用户彼此区分开来的皮肤图案中的特有物理特征的标识。
要将这样的生物计量技术用于平板计算设备和触摸屏移动电话上还存在若干障碍。尽管专用指纹和手掌扫描器过去已经被用在例如门禁面板和膝上型计算机外壳上，门禁面板和膝上型计算机外壳具有足够的空间来安装扫描器，但是大多数平板计算设备和触摸屏移动电话是紧凑的而且没有足够的空间来安装专用的指纹扫描器或手掌扫描器。此外，用于常规平板计算设备和移动电话的触摸屏技术没有足够高的分辨率来获取可以用来区分用户的指纹或手掌上的皮肤图案的可用图像。结果，与指纹和手掌扫描相关联的生物计量技术并没有被广泛用于平板计算设备和触摸屏移动电话。
发明内容
此处公开了用于基于生物运动输入的用户标识的系统和方法。系统可包括多点触敏显示器，该多点触敏显示器包括配置成在定义的标识姿势期间在一系列连续时间间隔的每一个时间间隔中接收生物运动输入的传感器，该生物运动输入包括表示检测到的由用户手指造成的手指触摸的位置的数据。系统可进一步包括由计算设备的处理器执行的用户标识模块。用户标识模块可被配置成从传感器接收生物运动输入，并将手指触摸的相对位置和/或手指触摸的该位置的相对改变率与所存储的用户的经验证的生物运动数据的用户模板进行对比。如果确定匹配，那么可显示用户已经成功被标识的指示。
提供本发明内容以便以简化形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的一些概念。本发明内容并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本发明的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。
附图说明
图1是配置成使用生物运动输入执行用户标识的计算设备的一个实施例的示意性视图。
图2是被配置成使用图1的生物运动输入执行用户标识的计算设备的立体图，示出了平板计算设备上的手掌-拳头转换姿势中的一系列手部位置。
图3是示出了对应于图2中所示的一系列手部位置的多个触摸的图形视图。
图4是用于使用生物运动输入的用户标识的计算机化用户标识方法的一个实施例的示意性视图。
具体实施方式
图1是配置成使用生物运动输入执行用户标识的计算设备的一个实施例的示意性视图。计算设备10可被配置为便携式计算设备，诸如例如移动电话、平板计算设备或膝上型计算机。在其他示例中，计算设备10可被配置为个人计算机(PC)、台式计算机、桌面计算机或自助服务终端计算机。计算设备10包括显示器22、处理器24、存储器单元26和大容量存储单元28。存储在大容量存储单元28上的程序可由处理器24使用存储器单元26和显示器22来执行，以实现此处所描述的各种功能。计算设备10可被配置成在定义的标识姿势期间从用户接收生物运动输入，并将生物运动输入与存储的用户模板48进行对比。由此，如果确定匹配则用户可成功地被标识并且可被授予对软件、数据或设备功能的访问。
显示器22可以是包括用于检测触摸输入的传感器32的多点触摸触敏显示器。显示器22可使用各种用于产生可视图像的显示技术。由此，显示器可被配置为例如包括多个发光像素的液晶显示器(LCD)或有机发光二极管(OLED)显示器。显示器22也可以是桌面光学触摸传感显示器，诸如MICROSOFT
Figure BDA0000125919600000031
SURFACE
Figure BDA0000125919600000032
显示器。
传感器32可被配置成接收生物运动输入18，包括表示检测到的由用户对应的多个手指造成的多个手指触摸中的每一个的位置的数据。传感器32可被配置成在定义的用户标识姿势期间一系列连续时间间隔中的每一个间隔中接收所述数据。此外，定义的标识姿势的多个手指触摸可包括至少一个手掌触摸。由此，例如，定义的标识姿势可以是手掌-拳头转换姿势，其中用户在多点触摸显示器上给出紧握的拳头并转换成打开的手掌，或者另选地给出打开的手掌并转换成紧握的拳头。以下将参考图2和图3更详细地讨论这样的姿势。可以理解，这仅是可用于通过计算设备10在个体之间进行区分的标识姿势的一个示例。还可以使用涉及以各种方式移动的手部、手掌、手指和/或拇指的其他标识姿势。
传感器32可以是各种触摸传感器中的任何一个。例如，传感器32可以是电容式或电阻式多点触摸传感器。在这些实施例中，传感器32可被配置成通过检测到的由多个手指和/或手掌触摸中的每一个造成的电容或电阻的改变来检测在显示器22的上表面上的触摸。
另选地，也可以采用其他触敏技术。例如，显示器22可包括可位于显示器的每一像素中的感测光的光学传感器32，并且可处理这些光学传感器的输出以检测在显示器的上表面上的多个触摸。在一个示例中，这些光学传感器可被配置成感测可见光和红外光。例如，光学传感器可以是有源像素传感器(APS)，诸如互补金属氧化物半导体(CMOS)或配置成感测可见光和红外光的任何其他APS。
计算设备10可包括诸如硬盘驱动器之类的大容量存储单元28。大容量存储单元28可以在操作上经由数据总线30与显示器22、处理器24和存储器单元26进行通信，并被配置成存储由处理器24使用部分存储器26以及由这些程序使用的其他数据来执行的程序。例如，大容量存储设备28可存储用户标识模块34以及相关联的数据库38。大容量存储设备28可进一步存储程序36，程序36请求标识由诸如应用程序、诸如登录程序或用户认证程序之类的操作系统组件、或在计算设备上执行的其他程序之类的用户标识模块34来执行。用户标识模块34和程序36可由计算设备10的处理器24使用存储器26的部分来执行。
用户标识模块34可在各个不同的阶段中操作，诸如例如注册阶段50和标识阶段60。如下所述，每一阶段可与用户标识模块34的不同组件相关联。
用户标识模块34可被配置成从传感器32接收生物运动输入18。生物运动输入起源于感测用户的移动身体部位的传感器32。为了区分用户彼此，用户标识模块34可被配置成对包含在生物运动输入内的多个手指触摸和/或手掌触摸的相对位置进行比较。可以理解，还可以检查来自更多、更少或其他身体部位的触摸。另加地或另选地，用户标识模块34可被配置成比较多个触摸的所述位置随时间的相对改变率。
接收的生物运动输入18可与存储的用户的经验证的生物运动数据的用户模板48进行对比，如以下所讨论的，该经验证的生物运动数据先前已经被验证并在注册阶段期间由用户标识模块34保存。如果确定生物运动输入和存储的用户模板48之间匹配，那么显示器22可显示用户已经被成功标识的指示。
作为另一示例，用户标识模块34可被配置成相对于手掌-拳头转换姿势期间的至少一个手掌触摸来测量多个手指触摸的相对位置和/或所述位置的改变率。然后，用户标识模块34可将测量的相对位置和/或改变率与存储的用户模板48进行比较以确定是否存在匹配。为了实现这一点，用户标识模块34可生成用户生物运动数据的模板并将该模板与表示生物运动数据的存储的用户模板48进行比较。
现在将参考注册阶段50和标识阶段60来描述用户标识模块34的内部工作，以以上所描述的方式，在注册阶段50期间使用用于验证用户身份的生物运动输入来注册计算机设备10的新用户，在标识阶段60期间用户被标识并被授予或拒绝访问特权。如所示的，用户标识模块包括如以下详细描述而运行的特征提取器42、模板生成器44以及匹配引擎46。
在注册阶段50期间，特征提取器42可被配置成从传感器32接收第一生物运动输入，并从第一生物运动输入提取用户标识特征。用户标识特征可以是每一用户专用的，即，一组特定特征可以与一个用户相关联并且可以不同于另一用户的特定特征。由此，特定特征可用于标识一个用户并将该用户与其他潜在用户区分开来。第一生物运动输入可包括多个手指触摸的相对位置，以及在一些实施例中包括至少一个手掌触摸，并且可包括这些触摸的所述位置的相对改变率。如以上所解释的，第一生物运动输入可包括来自定义的标识姿势期间的一系列连续时间间隔的数据，例如，手掌-拳头转换。
特征提取器42可使用任意数量的技术来提取用户标识特征。例如，特征提取器42可通过过滤、标识用户手部的轮廓和/或计算一个或多个手指和/或手掌触摸的质心来处理图像。可以理解，前述示例可以以组合或变形的方式使用，并可进一步包括用于不脱离本发明的范围提取用户标识特征的另加的或另选的装置。特征提取器42可将提取的用户标识特征的输出发送至模板生成器44以供进一步处理。
继续注册阶段50，模板生成器44可以从特征提取器42接收的第一生物运动输入来创建用户特有的数据模板。模板生成器44可被配置成生成包括给定用户和给定标识姿势的用户标识特征的用户模板48，并将用户模板48存储在诸如数据库38之类的数据存储中。存储每一用户的这样的特有数据，用户模板48可用于与后续用户标识阶段60期间接收的生物运动数据进行比较，并确定是否存在匹配，以对用户进行标识。
数据库38可存储被授权访问计算设备10上的软件或数据的多个用户的多个用户模板48。在一些实施例中，不同的姿势类可用于注册各个用户，由此对于每一用户可以存在多于一个用户模板48。例如，一个类可以是手掌-拳头转换姿势，另一个类可以是手指-拇指捏合姿势，可以为每一经认证的已经注册来使用计算设备10的用户存储单独的用户模板48。
现在转至用户标识阶段60，此阶段可以在任何数量的用户认证操作期间实现，诸如在登录操作、打开保护的文件夹、打开保护的文件、访问保护的程序、访问保护的网络或者其中要求用户认证的其他任何应用期间。例如，用户标识模块34可在诸如用户登录至计算设备10上的用户会话之类的用户认证操作期间执行。
在用户标识阶段60期间，特征提取器42可从传感器32接收第二生物运动输入。第二生物运动输入可包括多个手指触摸的相对位置以及至少一个手掌触摸，并且可包括这些触摸的所述位置的相对改变率。第二生物运动输入还可包括这些触摸的来自定义的标识姿势期间的一系列连续时间间隔的数据。例如，用户标识阶段60可在基于姿势的用户登录操作中在登录屏幕上执行，诸如如上所述的手掌-拳头转换。
在用户标识阶段60期间特征提取器42的输出可被发送至匹配引擎46。匹配引擎46可将第二生物运动输入与存储的用户模板48进行比较以验证用户的生物运动数据，存储的用户模板48是基于从第一生物运动输入提取出的特征而创建的。在一些实施例中，例如，用户可将用户名输入至计算设备10并且生物运动输入可如此处所描述地被匹配以验证用户的身份，从而代替了使用PIN码或密码或者作为其补充。对于给定的用户如果不同姿势类的多个模板都是可用的，那么匹配引擎46将第二生物运动输入识别为属于诸如手掌-拳头转换之类的特定姿势类，并且因此将第二生物运动输入与属于相同姿势类的存储的用户模板48进行比较。
在其他实施例中，用户并不输入用户名，而仅仅呈现标识姿势，用户标识模块搜索与从所呈现的认证姿势的生物运动输入提取出的特征相匹配的用户模板，这对于其中计算设备10的注册用户的总数较小的情况尤其有用。
匹配引擎46可确定从第二生物运动数据提取出的特征和用户模板之间是否存在匹配。如果匹配存在，则确定用户已经成功被标识。匹配引擎46可使用任意数量的技术来确定匹配存在。例如，匹配引擎46可将对应于多个手指和/或手掌触摸的第二生物运动输入的特征或特征组合与在预定容限内的对应于一个或多个用户模板48的触摸面积进行比较。特征可以是总面积、质心、每一手指从指尖到手掌的长度、每一手指从指尖到手掌的相对长度，以及在姿势期间这些特征中的任意特征随时间的改变率。另选地，匹配引擎46可将第二生物运动输入的特征或特征组合与全部用户的预定常规模型进行比较。换言之，匹配引擎46可被配置成计算第二生物运动输入与预定常规模型的偏差，并确定第二生物运动输入的偏差是否与对应的用户模板的偏差在预定阈值内匹配。
在确定匹配时，可将此事件的指示显示给用户。例如，指示可以是在成功的用户登录操作之后输出至显示器22的图形用户界面31的消息。在一个实施例中，图形用户界面31可包括登录屏幕，指示可以是显示在成功登录的登录屏幕上的消息。另选地，指示可以是显示给用户的登录屏幕的停止。在消息显示和/或登录屏幕的停止之后，用户可被授予对计算设备10上的程序36、文件、文件夹、应用、网络、操作系统等的访问。
图2是被配置成使用图1的生物运动输入执行用户标识的计算设备的立体图，示出了在便携式平板计算设备上的手掌-拳头转换姿势中的一系列手部位置。图2示出了通过与显示器22接触来与计算设备10交互的用户手部80。图2在A-D处示出了不同位置中的用户手部80，按顺序(A至D，或者D至A)表示从紧握的拳头转换至打开的手掌的转换或者反之亦然，其中在A中描绘了紧握的拳头并在D中描绘了打开的手掌，在B和C中示出了中间插图。这样的移动可被定义为手掌-拳头转换姿势，并可用作认证姿势以如已经描述地获得对计算设备10的访问和/或计算设备10的特征。在图2中的D处示出了用作成功标识的指示的一个示例消息。可以理解，手掌-拳头转换姿势仅是可由此处描述的系统和方法使用的标识姿势的一个说明性实施例，构想了许多涉及用户的多个手指和/或一个手掌或其他身体部位之间的相对移动的其他标识姿势。
图3是示出了对应于图2中所示的一系列手部位置的多个触摸的图形视图。图3示出了在手掌-拳头转换姿势期间与显示器22物理接触的用户手部80的面积。这样的接触点可包括多个手指触摸82和手掌触摸84。例如，在用户手部80形成如图2的A处所示的拳头时，如图3的A处所示的多个手指触摸82和手掌触摸84可被传感器32接收。由于用户手部80继续手掌-拳头转换姿势，从A-D以及类似地从D-A可以看出，手指触摸82和手掌触摸84的相对位置改变。此外，可如已经描述的来测量每个手指触摸82和手掌触摸84之间的相对改变率。
可以理解，可以从多个手指和/或手掌触摸接收生物运动数据，而用户手部并不与设备物理接触。换言之，设备的传感器可被配置成从基本接近于设备的用户手部接收生物运动数据。另选地，传感器可被配置成在手部位于显示器22附近并与显示器22隔开时感测手部位置，例如在使用光学传感器和一些电容式传感器的情况。
生物运动输入可以是用户专用的，因为用户手部可能在大小、相对位置、以及在标识姿势期间手部正在运动时多个手指触摸和手掌触摸之间的相对变化率上变化很大。因此，这样的生物运动输入可用作表示特定用户的虚拟签名，并由此创建可对其验证用户认证的装置。
图4是计算机化的用户标识方法400的一个实施例的示意图。方法400可使用以上所述的计算设备10的软件和硬件组件或使用其他合适的组件来执行。方法400在401处开始，使用诸如计算设备10的显示器22之类的多点触敏显示器接收与标识姿势相关联的用户生物运动输入18，所述标识姿势诸如为图2中所示的手掌-拳头转换姿势或者其他标识姿势。
在402处，方法400前进至提取用户标识特征。例如，可提取如图3所示的由用户对应的多个手指和/或手掌造成的多个手指触摸和/或手掌触摸。可在一系列连续时间间隔中的每一个间隔中提取用户标识特征。
在403处，方法400通过测量由用户造成的多个手指触摸和/或手掌触摸来继续。例如，可根据多个手指触摸和/或手掌触摸中的每一个的相对位置和/或相对改变率来测量对应于手掌-拳头转换姿势的生物运动输入18。
在如上所述的注册阶段期间，方法400可前进至404并可包括对应于用户手掌-拳头转换姿势，生成生物运动输入(在以上图1的上下文中称为第一生物运动输入)的用户模板48。生成用户模板48可包括通过附加的步骤验证第一生物运动输入具有高完整性或可重复性。例如，验证可包括在创建用户模板48之前用户重复相同的标识姿势超过一次。由此，模板生成器可以更加可信地识别用户的不同图案。
在405处，方法400通过将在注册阶段期间获取的用户模板48存储在诸如计算设备10的数据库38之类的数据存储中来继续，然后可在计算设备10的其他阶段中使用用户模板48。方法从405返回到401，以在该方法的标识阶段期间接收另一生物运动输入。
在标识阶段，方法400重复步骤401-403，其中在第二次通过这些步骤的期间，对应于诸如手掌-拳头转换姿势之类的标识姿势的生物运动输入可被接收为第二生物运动输入。方法沿标识路径前进至406，其中该方法将第二生物运动输入与数据库中经验证的生物运动数据的存储的用户模板48进行比较。如上所述，比较可包括对在诸如手掌-拳头转换姿势之类的标识姿势的至少一部分期间多个手指触摸和/或手掌触摸的各位置和/或各改变率的分析。
在407处，方法400确定是否存在在预定的容限内的第二生物运动输入和存储的用户模板48之间的匹配。如果407的答案为“是”，那么方法400前进至408并以消息的形式将指示用户已经成功被标识的指示输出至显示器。另选地，指示可以是显示给用户的登录屏幕的停止。
方法400然后前进至409，用户被授予对计算设备上的程序、文件、文件夹、应用、操作系统等的访问。方法的标识阶段从409处结束。
如果407的答案为“否”，那么方法400前进至410，用户被拒绝对计算设备上的程序、文件、文件夹、应用、操作系统等的访问。方法的标识阶段从410处结束。另选地，在一些实施例中，公开的方法在匹配没有发生并且访问被拒绝时可附加地向用户显示指示，和/或呈现GUI以允许用户重新输入生物运动输入来与用户模板48进行比较，从而允许用户改正第一次已经发生的任何输入错误。
可以理解，方法400可包括附加的或替换的步骤。作为一个示例，方法可包括用于确定在哪个阶段(例如，注册阶段50或标识阶段60)中操作的机制。通常，在用户标识模块被在计算设备上注册新用户账户的操作系统组件调用时，注册阶段将被调用。以及，在诸如登录程序之类的操作系统组件或者应用程序调用用户标识模块时，标识阶段被调用。在用户标识模块是应用编程接口(API)的一部分时，可提供每一阶段的合适的应用编程接口功能调用。
以上所述系统和方法可用于与用于控制对计算设备的软件、数据或其他功能的访问的基于生物运动的安全性结合。这些系统和方法在具有无需在现有设备上起重要作用的专用指纹或手掌扫描器而可实现的优点的同时，向用户提供了便利。
术语“模块”、“程序”和“引擎”在此处用于表示当被计算设备的处理器执行时执行一个或多个特定功能的软件。这些术语意在涵盖单个或成组的可执行文件、数据文件、库、驱动程序、脚本、数据库记录等。此处所描述的实施例显示对这些模块、程序以及引擎的一个示例组织，然而，应该理解的是，此处所描述的功能可由按不同方式组织的软件组件实现。
应该理解，此处所述的配置和/或方法在本质上是示例性的，并且，由于可能存在多个变体，所以这些特定实施例或示例不具有限制意义。本文中所述的具体例程或方法可表示任意数量的处理策略中的一个或多个。由此，所示的各个动作可按所述的顺序执行、按其他顺序执行、并行地执行、或者在某些情况下被省略。同样，可改变上述过程的次序。
本公开的主题包括各种过程、系统和配置的所有新颖和非显而易见的组合和子组合，和此处所公开的其他特征、功能、动作、和/或特性、以及其任何和全部等效物。

Claims (10)

1.一种计算设备(10)，包括：
多点触摸触敏显示器(22)，该多点触摸触敏显示器包括被配置成在定义的标识姿势期间在一系列连续时间间隔的每一个时间间隔中接收生物运动输入的传感器(32)，该生物运动输入包括表示检测到的由用户(80)对应的多个手指造成的多个手指触摸(82)中每一个的位置的数据；以及
由所述计算设备的处理器(24)执行的用户标识模块(34)，所述用户标识模块被配置成从所述传感器接收生物运动输入，并进一步被配置成将所述多个手指触摸的相对位置和/或所述多个触摸的所述位置的相对改变率与所述用户的经验证的生物运动数据的存储的用户模板(48)进行比较，并且如果确定匹配则在所述显示器上显示所述用户已经成功被标识的指示。
2.如权利要求1所述的计算设备，其特征在于，所述传感器是电容式多点触摸传感器。
3.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述定义的标识姿势的所述多个手指触摸包括至少一个手掌触摸，其中所述定义的标识姿势是手掌-拳头转换姿势。
4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述用户标识模块被进一步配置成在所述手掌-拳头转换姿势期间相对于至少一个手掌触摸来测量所述多个手指触摸的所述相对位置和/或所述位置的改变率，并且还将这些测量的相对位置和/或改变率与所述存储的用户模板进行比较以确定是否存在匹配。
5.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述计算设备是从包括以下各项的组中选择的：移动电话、平板计算设备和膝上型计算机、个人计算机、台式计算机、桌面计算机或自助服务终端计算机。
6.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述用户标识模块是在所述计算设备上的用户认证操作期间执行的，其中所述用户认证是在所述用户登录所述计算设备上的用户会话期间实现的，并且其中所述指示是在成功的用户登录操作之后输出至所述显示器的消息，或者所述指示是向用户显示的登录屏幕的停止和被授予对所述计算设备上的程序或文件或操作系统的访问。
7.一种计算机化的用户标识方法，包括：
在一系列连续时间间隔中的每一时间间隔中经由计算设备的多点触敏显示器接收(401)标识姿势的用户生物运动输入，所述用户生物运动输入包括由用户对应的多个手指造成的多个手指触摸；
将在所述生物运动输入中的标识姿势的至少一部分期间的多个手指触摸的各个位置和/或所述位置的各个改变率与所述用户的经验证的生物运动数据的存储的用户模板进行比较(406)；以及
如果通过比较确定匹配，那么在所述显示器上显示(408)所述用户已经成功被标识的指示。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述标识姿势的所述多个手指触摸包括至少一个手掌触摸，其中所述标识姿势是手掌-拳头转换姿势。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：
在比较之前，在所述手掌-拳头转换姿势期间相对于所述至少一个手掌触摸来测量所述多个手指触摸的相对位置和/或所述位置中的改变率；
其中比较另外包括：将在所述手掌-拳头转换姿势期间相对于所述至少一个手掌触摸的所述多个手指触摸的相对位置和/或所述位置的改变率进行比较。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
其中接收、比较和显示是在所述计算设备上的用户认证操作期间执行的，其中所述用户认证是在所述用户登录所述计算设备上的用户会话期间实现的，并且其中所述指示是在成功的用户登录操作之后输出至所述显示器的消息，或者所述指示是向用户显示的登录屏幕的停止以及被授予对所述计算设备上的程序或文件或操作系统的访问。
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