CN105989268A - 一种人机识别的安全访问方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人机识别的安全访问方法和系统，采用了收集鼠标的移动轨迹，键盘事件，用户按键信息的方式，实现正常用户与机器的区分，与现有技术相比对用户完全透明，不再额外增加操作，降低了操作复杂度，节省了正常流程的时间，本发明所使用的系统，包括后台检索模块，通过这些模块的分析工作，取得了准确识别非法请求的效果。

Description

一种人机识别的安全访问方法和系统

技术领域

本发明属于互联网领域，涉及一种人机识别的方法。

背景技术

目前，在互联网或软件系统中，经常遇到某些不法分子通过机器模拟批量注册或登录等恶意行为影响正常系统流程，对这些机器操作的行为防范现在普遍采用增加随机验证码的方式让用户输入，这种方式不仅用户体验不好而且借助一些插件可以破解简单的验证码图片从而降低了这种解决方式的有效性。

生物识别技术如指纹，虹膜，掌纹，人脸，笔迹，击键识别利用自然人特有的生理或行为特征可以进行有效的识别人，但是又有各自的缺陷，生理特征识别的成本过高而且实施起来比较麻烦，击键和笔迹识别针对的是对人与人的身份识别。

发明内容

技术问题：本发明提供一种识别机器和正常用户的准确率更高，从而提高成功率的人机识别的安全访问方法，同时提供一种实现上述方法的人机识别的安全访问系统。

技术方案：本发明的人机识别的安全访问方法，包括以下步骤：

1）设置在用户交互页面中的脚本采集用于人机识别的信息，将其拼接到一个全局变量中，发送给人机识别服务端，所述用于人机识别的信息包括鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

2）人机识别服务端解析全局变量，获得鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

3）将鼠标移动和点击信息中的坐标点、键盘的按键信息按时间排序构建一条鼠标-按键数据，根据该鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别。

本发明方法的优选方案中，鼠标移动和点击信息通过脚本监听鼠标移动和点击事件获取，鼠标移动或点击事件每发生一次即收集一次鼠标的坐标点；所述键盘的按键信息通过脚本监听键盘的按键事件获取，按键事件每发生一次即收集一次按键信息。

本发明方法的优选方案中，根据该鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别具体包括：从数据库历史记录中查找是否有与该鼠标-按键数据的文本相似度大于预定阀值的鼠标-按键数据，如果有，则判断当前访问为非正常访问，否则判断当前访问为正常访问，并将本次构建的该鼠标-按键数据存储到数据库中。

本发明方法的优选方案中，文本相似度是数据库历史记录中鼠标-按键数据的simhash值与当前构建鼠标-按键数据的simhash值之间的海明距离。

本发明方法的优选方案中，还包括：根据鼠标坐标点计算并判断鼠标移动轨迹和移动速度，若鼠标移动轨迹为一条直线或者移动速度一直保持稳定，则判断当前访问为非正常访问。

本发明方法的优选方案中，用于人机识别的信息还包括：页面窗口对象和页面静态信息；所述页面静态信息包括浏览器宽高，语言，插件，地址栏地址，页面加载时间和表单的信息；

当浏览器大小、插件信息、语言信息中任意一个信息为空时，判断当前访问为非正常访问。

本发明方法的优选方案中，还包括：计算从页面打开到全局变量发送整个流程耗费的时间、按键间隔时间、鼠标间隔时间，如果任意一个时间不在预设的相应时间范围内，则判断当前访问为非正常访问。

本发明的人机识别的安全访问系统，包括：

信息处理单元，用以采集包括鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息在内的用于人机识别的信息，并将其拼接到一个全局变量中，传递给人机识别服务端；

数据库，用于存储正常访问的鼠标-按键数据历史记录及其simhash值；

人机识别服务端，用于解析全局变量，并根据当前鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别。

本发明人机识别的安全访问系统的优选方案中，信息处理单元包括：

信息采集模块，用以采集包括页面窗口对象、页面静态信息、鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息在内的用于人机识别的信息；

信息拼接模块，用以将采集的信息按照时间顺序拼接到一个全局变量中。

本发明人机识别的安全访问系统的优选方案中，人机识别服务端具体包括：

解析单元，用于解析全局变量，获得鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

鼠标-按键数据校验单元，用以将鼠标移动和点击信息中的坐标点、键盘的按键信息按时间排序构建一条鼠标-按键数据，根据该鼠标-按键数据与数据库中存储的历史记录的鼠标-按键数据的文本相似度来进行安全访问识别，判断当前访问是否为非正常访问。

本发明人机识别的安全访问系统的优选方案中，人机识别服务端还包括鼠标移动轨迹校验单元，用于根据鼠标坐标点计算并判断鼠标移动轨迹，并在鼠标移动轨迹为一条直线或者鼠标移动速度一直保持稳定时，判断当前访问为非正常访问。

本发明人机识别的安全访问系统的优选方案中，人机识别服务端还包括空信息校验单元，用于判断浏览器大小、插件信息、语言信息是否为空，并在任意一个信息为空时，判断当前访问为非正常访问。

本发明人机识别的安全访问系统的优选方案中，人机识别服务端还包括全局变量提交校验单元，用于计算从页面打开到全局变量发送整个流程的耗时、按键间隔时间、鼠标间隔时间，并在任意一个时间不在预设的相应时间范围内时，判断当前访问为非正常访问。

本发明以鼠标移动轨迹为主，结合设备环境信息进行人机访问的识别判断，根据鼠标移动轨迹具有唯一性特征，而机器模拟出的轨迹相似度是很高的，现有技术还无法模拟出随机移动轨迹的特性实现人机识别。本发明采用了收集鼠标的移动轨迹，键盘事件，用户按键信息的方式，实现正常用户与机器的区分，与现有技术相比对用户完全透明，不再额外增加操作，降低了操作复杂度，节省了正常流程的时间，本发明所使用的系统通过这些模块的分析工作，取得了准确识别非法请求的效果。

有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明相比较增加验证码识别提高了用户体验，在正常用户无感知的情况下实现人机识别，同时大幅提高了识别精确度，根据实际测试显示普通数字验证码的破解率在40%左右，与相类似的通过击键方式判断相比，通过获取鼠标的移动轨迹比获取的击键信息的误差更小，相同的按键过程会因为键盘的响应时间而导致误差，而鼠标采集的是屏幕的像素点，准确度更高。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图。

图2为本发明另一实施例的系统结构图。

具体实施方式

下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步的说明。

本发明方法的实施例中，如图1所示，在运行人机识别的安全访问方法前，需要在与用户交互的入口页面，如登录页面，注册页面等，嵌入相关脚本，脚本在页面打开时自动执行，并开始收集数据，执行本方法的识别流程，

具体内容如下：

1）首先通过脚本采集用于人机识别的信息，这些信息具体可包括页面窗口对象、页面静态信息、鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；然后将这些页面窗口对象、页面静态信息和鼠标移动和点击事件按照时间顺序拼接到一个全局变量中。其中的页面窗口对象（window）是JS中最大的对象，它描述的是一个浏览器窗口，通过这个窗口可以获得许多浏览器属性。本实施例中，其中的页面静态信息包括浏览器宽高，语言，插件，地址栏地址，页面加载时间和表单的信息。

2）用户在提交表单时，将所述全局变量作为表单的隐藏域，连同表单一起提交到后台服务器，后台服务器接收到上述包含有全局变量的表单以后，将全局变量传递到人机识别服务端进行解析，得到用于人机识别的信息。

3）对用于人机识别的信息进行相应的校验，识别出当前操作者是否为为非正常用户，并将校验结果作为识别结果输出。本实施例中采用鼠标点击信息、键盘的按键信息进行鼠标-按键数据校验，具体为：将所有鼠标坐标点和按键数据按时间顺序联合作为一条记录（鼠标-按键数据），并从数据库中查找是否有与上述当前构建鼠标-按键数据的文本相似度（simhash相似度）大于预定阀值的历史记录的鼠标-按键数据。其中文本相似度（simhash相似度）是通过相似哈希算法计算数据库中每个历史记录的simhash值与上述鼠标-按键数据的simhash值之间的海明距离来确定。simhash算法是一种计算文本相似度的算法，相似度越高的两段文本，simhash值的海明距离越小。如果可以从数据库中找到与当前构建鼠标-按键数据的simhash值海明距离小于3的历史记录，则表示之前存在相似度很高的操作，判断当前操作者为非正常用户并返回结果，没有找到则判断当前操作者为正常用户，将该操作者的鼠标-按键数据和simhash值写到数据库中并返回结果，调用方根据人机识别服务端反馈的结果进行他们自己的逻辑处理。

本发明进一步的优选实施例中，除了上述鼠标-按键数据校验，还包括鼠标移动轨迹校验，鼠标移动轨迹校验具体规则和内容为：根据鼠标坐标点计算并判断鼠标移动轨迹是否在一条直线上，同时根据相邻两鼠标坐标点的距离计算鼠标移动速度，并判断其是否一直稳定在一个定值，如果移动轨迹为一条直线或者鼠标移动速度一直保持稳定，则判断当前操作者非正常用户（非正常访问）。

本发明进一步的优选实施例中，步骤3）的数据校验为依次进行的空信息校验、鼠标移动轨迹校验和鼠标-按键数据校验。其中空信息校验具体规则和内容为：判断浏览器大小、插件信息、语言信息是否为空，如果有一个信息为空则判断当前操作者为非正常用户，否则进行后续校验。鼠标移动轨迹校验和鼠标-按键数据校验内容与前面的实施例相同。

本发明进一步的优选实施例中，步骤1）中还包括：用户将所述全局变量作为表单的隐藏域，随表单一起提交到后台服务器；所述后台服务器接收到所述包含有全局变量的表单以后，将全局变量传递到人机识别服务端。同时步骤3）的数据校验除了上述鼠标-按键数据校验，还包括在鼠标-按键数据校验之前的表单提交校验（即全局变量提交校验），具体规则和内容为：计算从页面打开到最终表单提交整个流程耗费的时间、按键间隔时间、鼠标间隔时间，如果有一个时间不在预设的时间范围内，则判断当前操作者非正常用户，否则进行鼠标移动轨迹校验或进入鼠标-按键数据校验。

本发明的一种优选实施例中，步骤3）的数据校验同时采用上述空信息校验、表单提交校验（全局变量提交校验）、鼠标移动轨迹校验和鼠标-按键数据校验，具体为依次按照空信息校验、表单提交校验、鼠标移动轨迹校验、鼠标-按键数据校验的顺序进行校验判断，最终得到并输出识别结果。

在另一实施例中，步骤3）的数据校验环节为依次进行的表单提交校验、鼠标移动轨迹校验、鼠标-按键数据校验的实施例；

在另一实施例中，步骤3）数据校验环节为依次进行的空信息校验、表单提交校验、鼠标-按键数据校验的实施例。

由以上实施例可以看出，对本发明的实施方式而言，鼠标-按键数据校验是步骤3）必不可少的校验方式，空信息校验、表单提交校验、鼠标移动轨迹校验则可作为进一步优化的可选校验方式。

本发明方法的一种实施例中，嵌入的相关脚本执行内容同时还包括在步骤1）之前的获取页面窗口对象和收集页面静态信息，监听鼠标移动和点击事件，键盘的按键事件。其中鼠标移动或点击事件每发生一次即收集一次鼠标的坐标点，按键事件每发生一次即收集一次按键信息。上述的按键信息为按键编码，如果按键为组合键则同时包含其他组合键信息。

对本发明上述实施例使用不同模拟机器软件进行的实际验证表明，分别向带有人机识别服务的页面进行大量重复模拟操作，人机识别服务端识别了97%以上的机器模拟访问请求，对于正常请求的误报率低于0.1%。

本发明的人机识别的安全访问系统，请参阅图2所示，包括：

信息处理单元，用以采集用于人机识别的信息，并将其拼接到一个全局变量中。具体包括：信息采集模块，用于获取页面窗口对象，收集页面静态信息，同时监听鼠标移动和点击事件，以及键盘的按键事件；信息拼接模块，用以将采集的上述信息按照时间顺序拼接到一个全局变量中。

后台服务器，用于将信息处理单元拼接的全局变量传递给人机识别服务端，接收人机识别服务端的校验判断结果。

数据库，用于存储判定为正常访问的鼠标-按键数据历史记录及其simhash值。本发明系统的一种优选实施例中，还可以进一步在数据库中存入经数据校验判断得到的正常用户信息。

人机识别服务端，用于校验判断非正常用户，具体包括：

解析单元，用于解析全局变量，获得鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

鼠标-按键数据校验单元，用于将鼠标移动和点击信息中的坐标点、键盘的按键信息按时间排序构建一条鼠标-按键数据，根据该鼠标-按键数据与数据库中存储的鼠标-按键数据历史记录之间的文本相似度来进行安全访问识别，判断当前操作者是否为非正常用户。

一种优选实施例中，人机识别服务端包括鼠标-按键数据校验单元和鼠标移动轨迹校验。其中，鼠标移动轨迹校验单元用于根据移动轨迹是否为一条直线或者鼠标移动速度一直保持稳定，来判断当前操作者是否为正常用户：在鼠标移动轨迹为一条直线或者鼠标移动速度一直保持稳定时，判断当前访问为非正常访问。这一检验判断可通过现有软件方法得以实现。

一种优选实施例中，人机识别服务端在鼠标-按键数据校验单元和鼠标移动轨迹校验基础上进一步增加空信息校验单元，用于根据浏览器大小、插件信息、语言信息是否为空，来判断当前操作者是否为正常用户：在任意一个信息为空时，判断当前访问为非正常访问。

一种优选实施例中，在上述几种实施例基础上，信息处理单元还包括表单提交单元，用以在用户提交表单时，将所述全局变量作为表单的隐藏域，随表单一起提交到后台服务器。人机识别服务端还包括全局变量提交校验单元，用于计算从页面打开到全局变量发送（表单提交）整个流程的耗时、按键间隔时间、鼠标间隔时间，并在在任意一个时间不在预设的相应时间范围内时，判断当前操作者是否为正常用户（当前访问为非正常访问）。

本发明系统的人机识别服务端中，必须包括鼠标-按键数据校验单元。一种实施例中，可以仅有鼠标-按键数据校验单元。在其他实施例中，除设置有鼠标-按键数据校验单元外，上述的鼠标移动轨迹校验单元、空信息校验单元和全局变量提交校验单元可以同时采用，也可从三者中任选两种或一种。

上述实施例仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和等同替换，这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案，均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种人机识别的安全访问方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1）设置在用户交互页面中的脚本采集用于人机识别的信息，将其拼接到一个全局变量中，发送给人机识别服务端，所述用于人机识别的信息包括鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

2）人机识别服务端解析全局变量，获得鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

3）将鼠标移动和点击信息中的坐标点、键盘的按键信息按时间排序构建一条鼠标-按键数据，根据该鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别。

2.根据权利要求1所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，所述鼠标移动和点击信息通过脚本监听鼠标移动和点击事件获取，鼠标移动或点击事件每发生一次即收集一次鼠标的坐标点；所述键盘的按键信息通过脚本监听键盘的按键事件获取，按键事件每发生一次即收集一次按键信息。

3.根据权利要求1所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，所述根据该鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别具体包括：从数据库历史记录中查找是否有与该鼠标-按键数据的文本相似度大于预定阀值的鼠标-按键数据，如果有，则判断当前访问为非正常访问，否则判断当前访问为正常访问，并将本次构建的该鼠标-按键数据存储到数据库中。

4.根据权利要求3所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，所述文本相似度是数据库历史记录中鼠标-按键数据的simhash值与当前构建鼠标-按键数据的simhash值之间的海明距离。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，还包括：根据鼠标坐标点计算并判断鼠标移动轨迹和移动速度，若鼠标移动轨迹为一条直线或者移动速度一直保持稳定，则判断当前访问为非正常访问。

6.根据权利要求1、2、3或4所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，所述用于人机识别的信息还包括：页面窗口对象和页面静态信息；所述页面静态信息包括浏览器宽高，语言，插件，地址栏地址，页面加载时间和表单的信息；

当浏览器大小、插件信息、语言信息中任意一个信息为空时，判断当前访问为非正常访问。

7.根据权利要求1、2、3或4所述的人机识别的安全访问方法，其特征在于，还包括：计算从页面打开到全局变量发送整个流程耗费的时间、按键间隔时间、鼠标间隔时间，如果任意一个时间不在预设的相应时间范围内，则判断当前访问为非正常访问。

8.一种人机识别的安全访问系统，其特征在于，该系统包括：

信息处理单元，用以采集包括鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息在内的用于人机识别的信息，并将其拼接到一个全局变量中，传递给人机识别服务端；

数据库，用于存储正常访问的鼠标-按键数据历史记录及其simhash值；

人机识别服务端，用于解析全局变量，并根据当前鼠标-按键数据与历史记录的鼠标-按键数据之间的文本相似度进行安全访问识别。

9.根据权利要求8所述的人机识别的安全访问系统，其特征在于，所述人机识别服务端具体包括：

解析单元，用于解析全局变量，获得鼠标移动和点击信息、键盘的按键信息；

鼠标-按键数据校验单元，用以将鼠标移动和点击信息中的坐标点、键盘的按键信息按时间排序构建一条鼠标-按键数据，根据该鼠标-按键数据与数据库中存储的历史记录的鼠标-按键数据的文本相似度来进行安全访问识别，判断当前访问是否为非正常访问。

10.根据权利要求9所述的人机识别的安全访问系统，其特征在于，所述人机识别服务端还包括鼠标移动轨迹校验单元，用于根据鼠标坐标点计算并判断鼠标移动轨迹，并在鼠标移动轨迹为一条直线或者鼠标移动速度一直保持稳定时，判断当前访问为非正常访问。