CN107871279A - 用户身份验证方法及应用服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用户身份验证方法，该方法包括：侦测用户当前的行为特征；获取所述用户对应的行为模型；将所述用户当前的行为特征与所述用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度；根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户行为是否正常；根据判断结果给出用户身份验证结果。本发明还提供一种应用服务器及计算机可读存储介质。本发明提供的用户身份验证方法、应用服务器及计算机可读存储介质能够基于用户行为相似度验证用户身份，从而有效降低风险。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种用户身份验证方法及应用服务器。
背景技术
在互联网金融时代，在线贷款申请中用户身份认证一直是一个持续性风险，威胁交易安全。传统的贷款申请中的静态密码、动态密码、数字证书等身份认证技术不同程度的存在被攻破的风险，基于传统的身份认证方法还无法完全排除风险。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种用户身份验证方法及应用服务器，以解决如何有效降低身份风险的问题。
首先，为实现上述目的，本发明提出一种用户身份验证方法，该方法包括步骤：
侦测用户当前的行为特征；
获取所述用户对应的行为模型；
将所述用户当前的行为特征与所述用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度；
根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户行为是否正常；及
根据判断结果给出用户身份验证结果。
可选地，该方法在所述侦测用户当前的行为特征的步骤之前还包括步骤：
通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征；
根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
可选地，所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率。
可选地，当预先未获取到所述用户对应的行为特征，无法为所述用户建立行为模型时，根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型，作为所述用户对应的行为模型。
可选地，所述根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户的行为是否正常的步骤具体包括：
当所述行为相似度大于等于所述预设阈值时，判断所述用户的行为正常；
当所述行为相似度小于所述预设阈值时，判断所述用户的行为异常。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种应用服务器，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的用户身份验证系统，所述用户身份验证系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
侦测用户当前的行为特征；
获取所述用户对应的行为模型；
将所述用户当前的行为特征与所述用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度；
根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户行为是否正常；及
根据判断结果给出用户身份验证结果。
可选地，所述用户身份验证系统被所述处理器执行时还实现步骤：
通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征；
根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
可选地，所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率。
可选地，当预先未获取到所述用户对应的行为特征，无法为所述用户建立行为模型时，根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型，作为所述用户对应的行为模型。
进一步地，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用户身份验证系统，所述用户身份验证系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的用户身份验证方法的步骤。
相较于现有技术，本发明所提出的用户身份验证方法、应用服务器及计算机可读存储介质，可以通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征，例如键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好等，并与预先建立的该用户的行为模型或者根据大数据分析出的基础行为模型进行对比，得到用户行为相似度，以验证用户身份，从而有效降低风险。
附图说明
图1是本发明各个实施例一可选的应用环境示意图；
图2是图1中应用服务器一可选的硬件架构的示意图；
图3是本发明用户身份验证系统第一实施例的程序模块示意图；
图4是本发明用户身份验证系统第二实施例的程序模块示意图；
图5是本发明用户身份验证方法第一实施例的流程示意图；
图6是本发明用户身份验证方法第二实施例的流程示意图。
附图标记：
| 前端设备 | 1 |
| 应用服务器 | 2 |
| 网络 | 3 |
| 存储器 | 11 |
| 处理器 | 12 |
| 网络接口 | 13 |
| 用户身份验证系统 | 200 |
| 侦测模块 | 201 |
| 获取模块 | 202 |
| 对比模块 | 203 |
| 判断模块 | 204 |
| 建立模块 | 205 |
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参阅图1所示，是本发明各个实施例一可选的应用环境示意图。
在本实施例中，本发明可应用于包括，但不仅限于，前端设备1、应用服务器2、网络3的应用环境中。其中，所述前端设备1可以是用户个人的电子设备，如计算机、手机，也可以是银行进行在线贷款申请的终端设备等。所述应用服务器2可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等计算设备，该应用服务器2可以是独立的服务器，也可以是多个服务器所组成的服务器集群。所述网络3可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi、通话网络等无线或有线网络。
其中，所述应用服务器2通过所述网络3分别与一个或多个所述前端设备1通信连接，以进行数据传输和交互。
参阅图2所示，是图1中应用服务器2一可选的硬件架构的示意图。本实施例中，所述应用服务器2可包括，但不仅限于，可通过系统总线相互通信连接存储器11、处理器12、网络接口13。需要指出的是，图2仅示出了具有组件11-13的应用服务器2，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述应用服务器2的内部存储单元，例如该应用服务器2的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述应用服务器2的外部存储设备，例如该应用服务器2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器11还可以既包括所述应用服务器2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器11通常用于存储安装于所述应用服务器2的操作系统和各类应用软件，例如用户身份验证系统200的程序代码等。此外，所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述应用服务器2的总体操作，例如执行与所述前端设备1进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述的用户身份验证系统200等。
所述网络接口13可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口13通常用于在所述应用服务器2与其他电子设备之间建立通信连接。本实施例中，所述网络接口13主要用于通过所述网络3将所述应用服务器2与一个或多个所述前端设备1相连，在所述应用服务器2与所述一个或多个前端设备1之间的建立数据传输通道和通信连接。
至此，己经详细介绍了本发明各个实施例的应用环境和相关设备的硬件结构和功能。下面，将基于上述应用环境和相关设备，提出本发明的各个实施例。
首先，本发明提出一种用户身份验证系统200。
参阅图3所示，是本发明用户身份验证系统200第一实施例的程序模块图。本实施例中，所述的用户身份验证系统200包括一系列的存储于存储器11上的计算机程序指令，当该计算机程序指令被处理器12执行时，可以实现本发明各实施例的用户身份验证操作。在一些实施例中，基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作，用户身份验证系统200可以被划分为一个或多个模块。例如，在图3中，所述用户身份验证系统200可以被分割成侦测模块201、获取模块202、对比模块203、判断模块204。其中：
所述侦测模块201，用于侦测该用户当前的行为特征。
具体地，当某一个用户通过前端设备1在线申请贷款时，侦测该用户当前的键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率等行为特征。
所述获取模块202，用于获取该用户对应的行为模型。
具体地，所述行为模型为基于针对每个用户的行为特征数据进行分析后，为每个用户建立的多维度的唯一的行为模型。
所述对比模块203，用于将该用户当前的行为特征与该用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度。
具体地，当获取到与该用户对应的行为模型时，将该用户当前的行为特征与所述行为模型中的每一维度进行一一对比，以得到该用户当前的行为特征与所述行为模型的行为相似度。
所述判断模块204，用于根据所述行为相似度和预设阈值判断该用户行为是否正常。
具体地，所述预设阈值为针对所述行为相似度的判断指标，例如60％。当所述行为相似度达到(大于等于)所述预设阈值时，判断该用户的行为正常。当所述行为相似度未达到(小于)所述预设阈值时，判断该用户的行为异常。
所述判断模块204还用于根据判断结果给出用户身份验证结果。
具体地，当判断出该用户的行为正常时，验证通过。当判断出该用户的行为异常时，验证失败。
另外，本实施例还可以将用户行为与密码、数字证书等现有验证方式相结合，当用户行为、密码、数字证书等均无异常时，验证通过。
参阅图4所示，是本发明用户身份验证系统200第二实施例的程序模块图。本实施例中，所述的用户身份验证系统200除了包括第一实施例中的所述侦测模块201、获取模块202、对比模块203、判断模块204之外，还包括建立模块205。
在第二实施例中，所述获取模块202还用于通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征。
具体地，用户在线申请贷款时的某些行为习惯是独一无二的的，和签名笔迹一样。因此，可以在前端设备1上侦测用户进行在线输入时的行为习惯，统计出每个用户的行为特征数据。所述前端设备1可以是用户个人的电子设备，如计算机、手机，也可以是银行进行在线贷款申请的终端设备等。在本实施例中，可以根据在线输入的姓名、身份证号等信息区分所述用户。所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率等。
所述建立模块205，用于根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
具体地，基于针对每个用户的行为特征数据进行分析，可以为每个用户建立多维度的唯一的行为模型。
另外，还可以根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型。若预先未获取到该用户对应的行为特征，无法为该用户建立行为模型，则后续可以根据该基础行为模型进行对比判断。
此外，本发明还提出一种用户身份验证方法。
参阅图5所示，是本发明用户身份验证方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，根据不同的需求，图5所示的流程图中的步骤的执行顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S500，侦测该用户当前的行为特征。
具体地，当某一个用户通过前端设备1在线申请贷款时，侦测该用户当前的键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率等行为特征。
步骤S502，获取该用户对应的行为模型。
具体地，所述行为模型为基于针对每个用户的行为特征数据进行分析后，为每个用户建立的多维度的唯一的行为模型。
步骤S504，将该用户当前的行为特征与该用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度。
具体地，当获取到与该用户对应的行为模型时，将该用户当前的行为特征与所述行为模型中的每一维度进行一一对比，以得到该用户当前的行为特征与所述行为模型的行为相似度。
步骤S506，根据所述行为相似度和预设阈值判断该用户行为是否正常。
具体地，所述预设阈值为针对所述行为相似度的判断指标，例如60％。当所述行为相似度达到(大于等于)所述预设阈值时，判断该用户的行为正常。当所述行为相似度未达到(小于)所述预设阈值时，判断该用户的行为异常。
步骤S508，根据判断结果给出用户身份验证结果。
具体地，当判断出该用户的行为正常时，验证通过。当判断出该用户的行为异常时，验证失败。
另外，本实施例还可以将用户行为与密码、数字证书等现有验证方式相结合，当用户行为、密码、数字证书等均无异常时，验证通过。
如图6所示，是本发明用户身份验证方法的第二实施例的流程示意图。本实施例中，所述用户身份验证方法的步骤S604-S612与第一实施例的步骤S500-S508相类似，区别在于该方法还包括步骤S600-S602。
该方法包括以下步骤：
步骤S600，通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征。
具体地，用户在线申请贷款时的某些行为习惯是独一无二的的，和签名笔迹一样。因此，可以在前端设备1上侦测用户进行在线输入时的行为习惯，统计出每个用户的行为特征数据。所述前端设备1可以是用户个人的电子设备，如计算机、手机，也可以是银行进行在线贷款申请的终端设备等。在本实施例中，可以根据在线输入的姓名、身份证号等信息区分所述用户。所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率等。
步骤S602，根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
具体地，基于针对每个用户的行为特征数据进行分析，可以为每个用户建立多维度的唯一的行为模型。
另外，还可以根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型。若预先未获取到该用户对应的行为特征，无法为该用户建立行为模型，则后续可以根据该基础行为模型进行对比判断。
步骤S604，侦测该用户当前的行为特征。
具体地，当某一个用户通过所述前端设备1在线申请贷款时，侦测该用户当前的键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率等行为特征。
步骤S606，获取该用户对应的行为模型。
具体地，从所建立的针对每个用户的行为模型中获取该用户对应的行为模型，或者当无法为该用户建立行为模型时，获取所述基础行为模型，作为该用户对应的行为模型。
步骤S608，将该用户当前的行为特征与该用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度。
具体地，当获取到与该用户对应的行为模型时，将该用户当前的行为特征与所述行为模型中的每一维度进行一一对比，以得到该用户当前的行为特征与所述行为模型的行为相似度。
值得注意的是，当不存在(预先未建立)与该用户对应的行为模型时，也可以将该用户当前的行为特征与所述基础行为模型进行对比。
步骤S610，根据所述行为相似度和预设阈值判断该用户行为是否正常。
具体地，所述预设阈值为针对所述行为相似度的判断指标，例如60％。当所述行为相似度达到(大于等于)所述预设阈值时，判断该用户的行为正常。当所述行为相似度未达到(小于)所述预设阈值时，判断该用户的行为异常。
步骤S612，根据判断结果给出用户身份验证结果。
具体地，当判断出该用户的行为正常时，验证通过。当判断出该用户的行为异常时，验证失败。
另外，本实施例还可以将用户行为与密码、数字证书等现有验证方式相结合，当用户行为、密码、数字证书等均无异常时，验证通过。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种用户身份验证方法，应用于应用服务器，其特征在于，所述方法包括步骤：
侦测用户当前的行为特征；
获取所述用户对应的行为模型；
将所述用户当前的行为特征与所述用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度；
根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户行为是否正常；及
根据判断结果给出用户身份验证结果。
2.如权利要求1所述的用户身份验证方法，其特征在于，该方法在所述侦测用户当前的行为特征的步骤之前还包括步骤：
通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征；
根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
3.如权利要求2所述的用户身份验证方法，其特征在于，所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率。
4.如权利要求2所述的用户身份验证方法，其特征在于，当预先未获取到所述用户对应的行为特征，无法为所述用户建立行为模型时，根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型，作为所述用户对应的行为模型。
5.如权利要求2所述的用户身份验证方法，其特征在于，所述根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户的行为是否正常的步骤具体包括：
当所述行为相似度大于等于所述预设阈值时，判断所述用户的行为正常；
当所述行为相似度小于所述预设阈值时，判断所述用户的行为异常。
6.一种应用服务器，其特征在于，所述应用服务器包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的用户身份验证系统，所述用户身份验证系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
侦测用户当前的行为特征；
获取所述用户对应的行为模型；
将所述用户当前的行为特征与所述用户对应的行为模型进行对比，得到行为相似度；
根据所述行为相似度和预设阈值判断所述用户行为是否正常；及
根据判断结果给出用户身份验证结果。
7.如权利要求6所述的应用服务器，其特征在于，所述用户身份验证系统被所述处理器执行时还实现步骤：
通过前端埋点技术获取用户的多维度行为特征；
根据所获取的行为特征建立用户行为模型。
8.如权利要求7所述的应用服务器，其特征在于，所述行为特征包括键盘敲击频率、文字输入和鼠标移动的速度、点击位置偏好、删除操作频率、拷贝操作频率。
9.如权利要求7所述的应用服务器，其特征在于，当预先未获取到所述用户对应的行为特征，无法为所述用户建立行为模型时，根据所有用户的行为特征数据进行大数据分析，得出一般用户的大众行为特征，依此建立一个基础行为模型，作为所述用户对应的行为模型。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用户身份验证系统，所述企业推荐程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的用户身份验证方法的步骤。
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