CN107273456B - 一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法 - Google Patents

一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法。本方发中，当设备首次访问服务器时，系统为访问设备建立唯一且有意义的字段cacheId，并将这个字段与设备上固有的设备信息保存在数据库中，使设备上的几个唯一字段与cacheId字段对应。并将cacheId传送到访问的设备永久保存。对应关系建立后，只要访问的设备访问服务端时返回给服务端的cacheId与数据库中的cacheId一致，便能够找到设备。当设备返回的数据中没有cacheId时，便根据设备的其他维度信息来对设备进行识别。采用此方案进行设备识别时，如果设备的多个线索中，有任何一个线索用户没有修改到，服务端都可以对设备做出准确的识别。

Description

一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法
技术领域
本发明涉及设备识别技术领域，具体涉及一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法。
背景技术
目前，传统设备唯一识别码生成算法是通过采集设备上的多个特征数据并计算出一个唯一值作为该设备的智能终端识别标识。虽然参与计算的特征数据越多，产生的智能终端识别标识越稳定，但是当用户篡改部分特征数据的时候，就可能会导致智能终端识别标识失效，并且参与计算的特征数据越多，会导致用户攻破设备唯一识别技术越容易。
发明内容
本发明的目的在于：针对上述传统设备识别方法中，当用户篡改部分特征数据的时候，会导致智能终端识别标志失效的问题，本发明提供一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法。
本发明采用的技术方法如下：
一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，包括以下步骤：
(1)采集访问设备信息，将采集的访问设备信息划分为关键维度信息、持久维度信息、常规维度信息和可变维度信息；其中，常规维度信息里面包括设备上应用的版本信息；
(2)在数据库中查询访问设备的关键维度信息：判断访问设备信息中是否有由服务端发送给访问设备保存的cacheId，如果有，将访问设备的cacheId还原为关键维度信息；否则，执行步骤(3)；
(3)在数据库中查询访问设备的持久维度信息，如果没查到与访问设备持久维度信息一致的设备，则判断访问设备为新设备，执行步骤(10)；否则，执行步骤(4)；
(4)如果查询到一条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(5)；如果查询到多条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(6)；
(5)对比访问设备的openId与步骤(4)查询到的设备的openId，如果访问设备与查询到的设备的openId一致，则访问设备即为查询到的设备，找回访问设备ID；否则，请求访问的设备是新设备，执行步骤(10)；
(6)查询设备的常规维度信息，如果常规维度信息里面的版本号特征无变化或升级，执行步骤(7)；否则，则剔除有变化的特征执行步骤(7)；
(7)在步骤(6)中数据库列表中查询访问设备的openId，如果查询到与访问设备openId 一致的设备openId，执行步骤(8)，否则，执行步骤(9)；
(8)查询访问设备可变维度信息，如果访问设备的可变维度信息在所查询到的设备记录里面出现过，判断访问设备为原有设备，找回访问设备ID；否则，发出告警、异常；
(9)查询数据库中所有设备信息，查看其他设备信息中的openId是否有与访问设备 openId一致的，如果有，则访问设备为异常设备；
否则判断设备为新设备，执行步骤(10)；
(10)生成访问设备的cacheId，并将cacheId返回给访问设备。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，
关键维度信息中包括访问设备可变的唯一的设备特征，持久维度信息包括访问设备中固定、非唯一的特征，常规维度信息中包括访问设备中可变的非唯一的特征，可变维度信息包括访问设备可变的特征。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，网页设备关键维度信息包括 finggerprint、user-agent、canavas hash、Navigator pluginshash，Android设备的关键维度信息包括IMEI、WIFI MAC、Bluetooth MAC；IOS设备的关键维度信息包括IMSI、ADID、UDID；
持久维度信息包括设备的设备类型、分辨率、GPU；
常规维度信息包括设备的系统、微信、浏览器版本；
可变维度信息包括访问设备当前IP地址对应城市和GPS。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，步骤(10)中，访问设备cacheId 的生成步骤如下：
(11)将步骤(1)中划分维度后的访问设备特征保存在数据库中；
(12)将步骤(11)中的设备特征进行字节码反转，转换为json数据格式；
(13)将步骤(12)中的json数据进行压缩，将压缩后的数据进行加密，加密后得到访问设备的cacheId。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，找回访问设备ID后，将保存在服务端的访问设备cacheId返回给访问设备，由访问设备持久保存。
综上所述，由于采用了上述技术方法，本发明的有益效果是：该方法通过客户端采集访问设备的特征数据，并对访问设备的特征数据进行维度划分，然后在服务端生成访问设备的唯一字段cacheId，通过cacheId可标记设备的唯一性，并结合设备的各个维度信息和 openId查找设备。由于采用本方案涉及设备的多个维度特征，并从多个维度的特征进行设备的找回操作，只要访问过服务器的访问设备上有没有修改到的设备特征，我们就可以再根据这些未修改的特征进行设备找回。因此，上述方案可显著提高设备的识别率。
在反欺诈规则引擎中，通过设备识别技术唯一识别一台智能终端设备能很好的防止身份伪冒的出现。配合反欺诈规则引擎中配置的规则一起判断用户是否存在欺诈行为。
设备的IMEI，WIFI MAC等字段不会因为系统版本升级或者格式化系统而改变，所以当服务端识别到某台设备的这些字段变了，那说明这台设备风险非常高，这在风控管理中对欺诈者预判也是很有帮助的。
正确识别一台设备对于建立用户画像是必不可少的，一个有效的用户画像对于风险管理和广告精准投放都有巨大帮助。因此，本方案也能够获取更准确的用户信息，建立用户画像。
附图说明
图1是本发明一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法识别流程图；
图2是本发明一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法整体架构图；
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
下面结合图1、图2对本发明作详细说明。
一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，包括以下步骤：
(1)采集访问设备信息，将采集的访问设备信息划分为关键维度信息、持久维度信息、常规维度信息和可变维度信息；其中，常规维度信息里面包括设备上应用的版本信息；
(2)在数据库中查询访问设备的关键维度信息：判断访问设备信息中是否有由服务端发送给访问设备保存的cacheId，如果有，将访问设备的cacheId还原为关键维度信息；否则，执行步骤(3)；
(3)在数据库中查询访问设备的持久维度信息，如果没查到与访问设备持久维度信息一致的设备，则判断访问设备为新设备，执行步骤(10)；否则，执行步骤(4)；
(4)如果查询到一条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(5)；如果查询到多条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(6)；
(5)对比访问设备的openId与步骤(4)查询到的设备的openId，如果访问设备与查询到的设备的openId一致，则访问设备即为查询到的设备，找回访问设备ID；否则，请求访问的设备是新设备，执行步骤(10)；
(6)查询设备的常规维度信息，如果常规维度信息里面的版本号特征无变化或升级，执行步骤(7)；否则，则剔除有变化的特征执行步骤(7)；
(7)在步骤(6)中数据库列表中查询访问设备的openId，如果查询到与访问设备openId 一致的设备openId，执行步骤(8)，否则，执行步骤(9)；
(8)查询访问设备可变维度信息，如果访问设备的可变维度信息在所查询到的设备记录里面出现过，判断访问设备为原有设备，找回访问设备ID；否则，发出告警、异常；
(9)查询数据库中所有设备信息，查看其他设备信息中的openId是否有与访问设备 openId一致的，如果有，则访问设备为异常设备；
否则判断设备为新设备，执行步骤(10)；
(10)生成访问设备的cacheId，并将cacheId返回给访问设备。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，关键维度信息中包括访问设备可变的唯一的设备特征，持久维度信息包括访问设备中固定、非唯一的特征，常规维度信息中包括访问设备中可变的非唯一的特征，可变维度信息包括访问设备可变的特征。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，网页设备关键维度信息包括finggerprint、user-agent、canavas hash、Navigator pluginshash，Android设备的关键维度信息包括IMEI、WIFI MAC、Bluetooth MAC；IOS设备的关键维度信息包括IMSI、ADID、UDID；
持久维度信息包括设备的设备类型、分辨率、GPU；
常规维度信息包括设备的系统、微信、浏览器版本；
可变维度信息包括访问设备当前IP地址对应城市和GPS。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，步骤(10)中，访问设备cacheId 的生成步骤如下：
(11)将步骤(1)中划分维度后的访问设备特征保存在数据库中；
(12)将步骤(11)中的设备特征进行字节码反转，转换为json数据格式；
(13)将步骤(12)中的json数据进行压缩，将压缩后的数据进行加密，加密后得到访问设备的cacheId。
所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，找回访问设备ID后，将保存在服务端的访问设备cacheId返回给访问设备，由访问设备持久保存。
如图2所示，本方案为面向现有的绝大多数智能终端提供设备特征维度采集、分析、计算最终形成对设备的识别方法。所能采集的设备类型分为Android、iOS智能设备，能适应的平台包括网页、Android、iOS三类平台。在需要进行设备识别的app或者网页页面中埋入预先提供的SDK到终端，SDK会自动采集各维度信息，并向服务器发送识别指令，服务器根据各维度的数据按照识别算法识别设备。采用本方案时，涉及网页、Android、iOS，这三类平台的在服务端有各自的数据查询接口用于配合客户端的规则引擎使用。
在反欺诈规则引擎中，通过设备识别技术唯一识别一台智能终端设备能很好的防止身份伪冒的出现。配合反欺诈规则引擎中配置的规则一起判断用户是否存在欺诈行为。
当一台设备多人使用，一般情况下一个用户会独立使用自己私有的智能终端设备，在金融领域和社交领域很少会出现一台设备多人使用的情况，通过智能终端识别标识方法能很好的识别一台设备，当设备和账户相关联的时候反欺诈规则引擎能够判断一个账户是否在多个设备中使用，或者一台设备被多个账户登录。欺诈分子掌握大量账户，但所掌握的物理设备有限，物理设备数量会少于其掌握的账户，欺诈分子必然会在同一设备中登录不同账户进行欺诈操作。智能终端识别标识方法能有效识别一台设备，提高欺诈份子的设备成本进而控制欺诈行为的出现。
用户进行刷机和修改关键维度特征数据，部分欺诈份子了解设备唯一识别技术以后，企图突出设备唯一识别技术，期望通过刷机手段突破物理设备的界限，将一台设备通过刷机方式使设备唯一识别码检查为新设备，传统的设备唯一识别技术一定程度会无法认知原有设备。本方法所提供的技术能识别刷机后由于未修改到关键维度中部分特征依然认知此设备，而且可以将设备标记为敏感设备，更加容易识别欺诈份子。

Claims (5)

1.一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集访问设备信息，将采集的访问设备信息划分为关键维度信息、持久维度信息、常规维度信息和可变维度信息；其中，常规维度信息里面包括设备上应用的版本信息；
(2)在数据库中查询访问设备的关键维度信息：判断访问设备信息中是否有由服务端发送给访问设备保存的cacheId，如果有，将访问设备的cacheId还原为关键维度信息；否则，执行步骤(3)；
(3)在数据库中查询访问设备的持久维度信息，如果没查到与访问设备持久维度信息一致的设备，则判断访问设备为新设备，执行步骤(10)；否则，执行步骤(4)；
(4)如果查询到一条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(5)；如果查询到多条与访问设备的持久维度信息一致的设备数据，执行步骤(6)；
(5)对比访问设备的openId与步骤(4)查询到的设备的openId，如果访问设备与查询到的设备的openId一致，则访问设备即为查询到的设备，找回访问设备ID；否则，请求访问的设备是新设备，执行步骤(10)；
(6)查询设备的常规维度信息，如果常规维度信息里面的版本号特征无变化或升级，执行步骤(7)；否则，则剔除有变化的特征执行步骤(7)；
(7)在步骤(6)中数据库列表中查询访问设备的openId，如果查询到与访问设备openId一致的设备openId，执行步骤(8)，否则，执行步骤(9)；
(8)查询访问设备可变维度信息，如果访问设备的可变维度信息在所查询到的设备记录里面出现过，判断访问设备为原有设备，找回访问设备ID；否则，发出告警、异常；
(9)查询数据库中所有设备信息，查看其他设备信息中的openId是否有与访问设备openId一致的，如果有，则访问设备为异常设备；
否则判断设备为新设备，执行步骤(10)；
(10)生成访问设备的cacheId，并将cacheId返回给访问设备。
2.根据权利要求1所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，其特征在于，关键维度信息中包括访问设备可变的唯一的设备特征，持久维度信息包括访问设备中固定、非唯一的特征，常规维度信息中包括访问设备中可变的非唯一的特征。
3.根据权利要求1或2任一所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，其特征在于，网页设备关键维度信息包括finggerprint、user-agent、canavas hash、Navigatorpluginshash，Android设备的关键维度信息包括IMEI、WIFI MAC、Bluetooth MAC；IOS设备的关键维度信息包括IMSI、ADID、UDID；
持久维度信息包括设备的设备类型、分辨率、GPU；
常规维度信息包括设备的系统、微信、浏览器版本；
可变维度信息包括访问设备当前IP地址对应城市和GPS。
4.根据权利要求1所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，其特征在于，步骤(10)中，访问设备cacheId的生成步骤如下：
(11)将步骤(1)中划分维度后的访问设备特征保存在数据库中；
(12)将步骤(11)中的设备特征进行字节码反转，转换为json数据格式；
(13)将步骤(12)中的json数据进行压缩，将压缩后的数据进行加密，加密后得到访问设备的cacheId。
5.根据权利要求1所述的一种多维度分析智能终端特征的精准识别方法，其特征在于，找回访问设备ID后，将保存在服务端的访问设备cacheId返回给访问设备，由访问设备持久保存。
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