CN108449337A - 一种密码找回方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种密码找回方法，所述方法包括：终端接收目标用户输入的账户信息；所述终端判断所述账户信息是否验证通过；若验证通过，则所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断；若判断通过，则所述终端获取所述目标用户的联网信息；所述终端根据所述联网信息确定所述目标用户的实际属性信息；所述终端展示所述目标用户未曾设置的密码找回问题，并获取所述目标用户的输入答案作为目标属性信息；所述终端判断所述实际属性信息是否与所述目标属性信息一致；若一致，则所述终端确定所述目标用户校验成功，展示更改密码的界面。本发明的方法在更改密码时更加的安全可靠。

Description

一种密码找回方法
技术领域
本发明涉及安全领域，尤其涉及一种密码找回方法。
背景技术
现有技术中，用户忘记密码时，找回密码的方式多种多样。例如，可以通过邮箱找回，也可以通过手机验证码找回，也可以通过密码找回问题进行找回。
对于通过密码找回问题来找回密码的情形来说，虽然这具有一定的安全性，但是仍然存在在设置密码找回问题答案时被木马程序恶意记录的情况。如此，他人就可以通过密码找回问题来恶意的修改密码。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种更加安全的密码找回方法。
为了解决上述技术问题，本发明提出一种密码找回方法，所述方法包括：
终端接收目标用户输入的账户信息；
所述终端判断所述账户信息是否验证通过；
若验证通过，则所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断；
若判断通过，则所述终端获取所述目标用户的联网信息；
所述终端根据所述联网信息确定所述目标用户的实际属性信息；
所述终端展示所述目标用户未曾设置的密码找回问题，并获取所述目标用户的输入答案作为目标属性信息；
所述终端判断所述实际属性信息是否与所述目标属性信息一致；
若一致，则所述终端确定所述目标用户校验成功，展示更改密码的界面。
其中，所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断包括：
所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域，判断所述目标用户在预设时间是否有微表情变化。
在本发明一个实施例中，所述摄像头为两轴可旋转式摄像头。
其中，所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域包括：
所述终端启动摄像头进行周围扫描，确定所述目标用户脸部区域；
所述终端确定自身的位置参数，然后根据所述位置参数来调整拍摄区域，以使得所述拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域。
其中，所述根据所述位置参数来调整拍摄区域包括：
所述终端通过所述位置参数获得俯仰角，所述俯仰角用于指示所述终端相对于所述目标用户脸部区域的向下或向上偏移的角度；
所述终端根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度，所述终端根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度，以使得拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域；
或，
其中，(Xworld，Zworld)为所述目标用户脸部区域的坐标，(Xcamera，Zcamera)为所述拍摄区域的坐标，为所述俯仰角，φ为所述调整角度，θ为所述拍摄区域的视角度，m为所述摄像头的长度，dx为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的垂直距离，dz为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的水平距离。
其中，所述终端获取所述目标用户的联网信息包括：
读取所述目标用户的云端通讯录中的联系人；
获取所述联系人对所述目标用户的属性指认信息，所述属性指认信息为所述目标用户的联网信息。
其中，所述根据属性指认信息确定所述目标用户的实际属性信息包括：
根据所述属性指认信息初始化各用户的各候选属性信息的第一概率，所述各用户包括目标用户以及所述目标用户的联系人；
按照所述各用户的各候选属性信息的第一概率以及所述各用户之间的属性指认关系迭代计算各用户的各候选属性信息的第二概率；
当满足预置的迭代终止条件时，输出迭代终止时所述各用户的各候选属性信息的第三概率；
将所述第三概率最高的候选属性信息作为所述目标用户的实际属性信息，所述目标用户属于所述各用户。
其中，所述第一概率通过以下方式计算：
其中，Wi,j为用户i的候选属性信息j的第一概率；count(j)为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为j的联系人的数量；为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为任何值的联系人的数量。
其中，所述第二概率通过以下方式计算：
重复执行以下公式，迭代计算所述第二概率：
Wi,j＝Vi,j；
其中，Vi,j为所述用户i的候选属性信息j的第二概率；α为迭代速率控制参数，所述α为常数，所述α用于调整迭代计算的速度；βk为权重系数，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息也为j时，βk取第一数值，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息不为j时，βk取第二数值，所述第一数值大于所述第二数值；m为所有类型属性信息的总数量；n为所述用户i的联系人中与所述用户i有属性指认关系的联系人的数量。
其中，所述实际属性信息用于表示所述目标用户的身份类型；所述密码找回问题为与身份类型相关的问题。
本发明中，由于通过让目标用户输入其未曾设置过的密码找回问题，这样避免了事先设置密码找回问题带来的泄露风险，而对于结果的验证，则引入联网信息来确定目标用户的实际属性信息，通过判断实际属性信息与目标属性信息是否一致来判断目标用户输入的密码找回答案是否正确。因此，本发明的方法更加的安全可靠。
附图说明
图1为本发明一种密码找回方法的实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的阐述。
首先，说明本发明的原理。本发明中，利用了大数据分析，寻找目标用户没有设置过的密码找回问题的答案，并尽可能的确保答案的准确性。这样用户在面对这个密码找回问题时，即使有恶意一方其也不知道这个问题的答案，因为未曾设置过，所以也不存在泄露的风险。因此，本发明的方案安全性和可靠性都很高。具体方法参见下文。
参考图1，图示了一种密码找回方法的实施例。如图所示，该方法可以应用于终端中，例如手机、平板、PC等终端设备。其场景是，目标用户在登陆某平台时发现忘记密码，于是点击忘记密码的链接，此时平台向目标用户输出找回密码界面，要求用户输入账号及回答密码找回问题。具体来说，该方法包括：
步骤S11，终端接收目标用户输入的账号信息。
本步骤中，如上场景所述，找回密码界面要求目标用户输入账户信息，以确认确实有此用户存在。
步骤S12，所述终端判断所述账户信息是否验证通过。
本步骤是一个鉴权的过程，其可以是在终端本地进行鉴权工作，也可以是在云端进行鉴权工作，然后返回鉴权结果至终端。其本质就是在本地或云端的数据库中查询是否有此账户信息。
步骤S13，若验证通过，则所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断。
本步骤中，当通过上一步的静态的账户信息验证过程确认后，为了避免恶意的通过计算机暴力破解而通过静态验证的情况。本步骤加入了活体检测的过程，也就是判断是否是目标用户的现场操作。
具体方式为通过启动终端上的摄像头来采集活体评价特征进行判断，在本发明一个实施例中，其具体又可以包括以下过程：
所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域，判断所述目标用户在预设时间是否有微表情变化。优选的可以采用两轴可旋转式摄像头，这样采集的范围更大，角度更多更灵活。
而对于微表情来说，其可以是目标用户的眨眼动作，或者是嘴角的动作等等。在本发明一个实施例中，所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域包括：
所述终端启动摄像头进行周围扫描，确定所述目标用户脸部区域；
所述终端确定自身的位置参数，然后根据所述位置参数来调整拍摄区域，以使得所述拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域。
在本发明一个实施例中，所述根据所述位置参数来调整拍摄区域包括：
所述终端通过所述位置参数获得俯仰角，所述俯仰角用于指示所述终端相对于所述目标用户脸部区域的向下或向上偏移的角度；
所述终端根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度，所述终端根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度，以使得拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域；
或，
其中，(Xworld，Zworld)为所述目标用户脸部区域的坐标，(Xcamera，Zcamera)为所述拍摄区域的坐标，为所述俯仰角，φ为所述调整角度，θ为所述拍摄区域的视角度，m为所述摄像头的长度，dx为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的垂直距离，dz为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的水平距离。
步骤S14，若判断通过，则所述终端获取所述目标用户的联网信息。
这里的联网信息可以是指通过网络获取的任何有助于确定目标用户的身份类型的评价信息，通常来说可以通过大数据平台来完成此动作，因为目标用户在注册账户信息时，被要求输入身份证号或手机号等能够唯一确定其身份的信息；通过此信息，在大数据平台可以进一步获取上述的评价信息。
在本发明一个实施例中，评价信息特指那些由他人所给出的关于目标用户的评论信息，例如职业、毕业院校、履历等。
在本发明的实施例中，所述联网信息可以通过以下方式获取：
读取所述目标用户的云端通讯录中的联系人；这里的云端通讯录既可以是指整个平台为实现密码找回功能而在云端有意维护的通讯录，也可以是指在云端通过大数据分析确认获取的目标用户的联系人。
获取所述联系人对所述目标用户的属性指认信息，所述属性指认信息为所述目标用户的联网信息。同样的，这里的联系人对目标用户的属性指认信息，既可以是整个平台在云端有意维护的，也可以是在云端通过大数据分析获取的联系人对目标用户的评论信息。
例如，目标用户的联系人对目标用户的指认信息当中包括了职业的指认。
S15，所述终端根据所述联网信息确定所述目标用户的实际属性信息，在本发明一个实施例中，所述实际属性信息用于表示所述目标用户的身份类型。
其中，根据属性指认信息，也就是联网信息，确定所述目标用户的实际属性信息包括：
根据所述属性指认信息初始化各用户的各候选属性信息的第一概率，所述各用户包括目标用户以及所述目标用户的联系人；
按照所述各用户的各候选属性信息的第一概率以及所述各用户之间的属性指认关系迭代计算各用户的各候选属性信息的第二概率；
当满足预置的迭代终止条件时，输出迭代终止时所述各用户的各候选属性信息的第三概率；
将所述第三概率最高的候选属性信息作为所述目标用户的实际属性信息，所述目标用户属于所述各用户。
对于身份类型来说，如上文的举例，其可以是目标用户的职业、学历、履历等。
其中，所述第一概率可以通过以下方式计算：
其中，Wi,j为用户i的候选属性信息j的第一概率；count(j)为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为j的联系人的数量；为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为任何值的联系人的数量。
在本发明实施例中，所述第二概率可以通过以下方式计算：
重复执行以下公式，迭代计算所述第二概率：
Wi,j＝Vi,j；
其中，Vi,j为所述用户i的候选属性信息j的第二概率；α为迭代速率控制参数，所述α为常数，所述α用于调整迭代计算的速度；βk为权重系数，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息也为j时，βk取第一数值，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息不为j时，βk取第二数值，所述第一数值大于所述第二数值；m为所有类型属性信息的总数量；n为所述用户i的联系人中与所述用户i有属性指认关系的联系人的数量。
步骤S16，终端展示所述目标用户未曾设置的密码找回问题，并获取所述目标用户的输入答案作为目标属性信息。
本步骤中，为了安全性，向目标用户展示了其未曾设置过的密码找回问题；未曾设置就意味着，不存在泄露的风险。当然，为了能够通过大数据获得正确的答案，这里的未曾设置的密码找回问题也是经过实现评估认为通过大数据可以获取到准确的答案。
举例来说，密码找回问题可以是：你的职业是什么？你的本科毕业院校是什么？。
面对这些密码找回问题，目标用户只需要实事求是的输入答案，而输入的答案就作为了目标属性信息。
步骤S17，所述终端判断所述实际属性信息是否与所述目标用户已预存的目标属性信息一致；
若一致，则所述终端确定所述目标用户校验成功，显示更改密码的界面。
本步骤中，目标属性信息是目标用户自行输入的答案，而整个发明的重要意义之一就在于获取到了实际属性信息及获取了未曾设置的密码找回问题的答案，也就是目标属性信息。
将目标属性信息与实际属性信息二者进行比较以验证目标用户输入的答案是否正确。当比较结果一致时，表明目标用户的回答是正确的，从而验证通过，向目标用户展示更改密码的界面。
例如，还是以属性信息为职业来说，目标用户输入的目标属性信息为医生，而实际属性信息却为自由职业者，那么显然是不一致的。因此，本步骤的验证不会通过，也就没有办法重置密码。
相反，当目标用户输入的目标属性信息为医生，而实际属性信息也为医生，那么显然是一致的，验证通过。这是，目标用户就可以通过更改密码的界面来充值密码
以上仅为本发明的实施例，本领域技术人员可以根据上文的描述的毫无疑议的推导得出或类比得出的其它实施例同样在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种密码找回方法，其特征在于，所述方法包括：
终端接收目标用户输入的账户信息；
所述终端判断所述账户信息是否验证通过；
若验证通过，则所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断；
若判断通过，则所述终端获取所述目标用户的联网信息；
所述终端根据所述联网信息确定所述目标用户的实际属性信息；
所述终端展示所述目标用户未曾设置的密码找回问题，并获取所述目标用户的输入答案作为目标属性信息；
所述终端判断所述实际属性信息是否与所述目标属性信息一致；
若一致，则所述终端确定所述目标用户校验成功，展示更改密码的界面。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端启动摄像头采集活体评价特征进行判断包括：
所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域，判断所述目标用户在预设时间是否有微表情变化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述摄像头为两轴可旋转式摄像头。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端启动摄像头识别所述目标用户的脸部区域包括：
所述终端启动摄像头进行周围扫描，确定所述目标用户脸部区域；
所述终端确定自身的位置参数，然后根据所述位置参数来调整拍摄区域，以使得所述拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置参数来调整拍摄区域包括：
所述终端通过所述位置参数获得俯仰角，所述俯仰角用于指示所述终端相对于所述目标用户脸部区域的向下或向上偏移的角度；
所述终端根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度，所述终端根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度，以使得拍摄区域能够持续覆盖所述用户脸部区域；
或，
其中，(Xworld，Zworld)为所述目标用户脸部区域的坐标，(Xcamera，Zcamera)为所述拍摄区域的坐标，为所述俯仰角，φ为所述调整角度，θ为所述拍摄区域的视角度，m为所述摄像头的长度，dx为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的垂直距离，dz为所述摄像头与所述目标用户脸部区域的水平距离。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述终端获取所述目标用户的联网信息包括：
读取所述目标用户的云端通讯录中的联系人；
获取所述联系人对所述目标用户的属性指认信息，所述属性指认信息为所述目标用户的联网信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据属性指认信息确定所述目标用户的实际属性信息包括：
根据所述属性指认信息初始化各用户的各候选属性信息的第一概率，所述各用户包括目标用户以及所述目标用户的联系人；
按照所述各用户的各候选属性信息的第一概率以及所述各用户之间的属性指认关系迭代计算各用户的各候选属性信息的第二概率；
当满足预置的迭代终止条件时，输出迭代终止时所述各用户的各候选属性信息的第三概率；
将所述第三概率最高的候选属性信息作为所述目标用户的实际属性信息，所述目标用户属于所述各用户。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一概率通过以下方式计算：
其中，Wi,j为用户i的候选属性信息j的第一概率；count(j)为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为j的联系人的数量；为所述用户i的联系人中指认所述用户i的候选属性信息为任何值的联系人的数量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二概率通过以下方式计算：
重复执行以下公式，迭代计算所述第二概率：
Wi,j＝Vi,j；
其中，Vi,j为所述用户i的候选属性信息j的第二概率；α为迭代速率控制参数，所述α为常数，所述α用于调整迭代计算的速度；βk为权重系数，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息也为j时，βk取第一数值，当用户k指认用户i的属性信息为j，且用户k的属性信息不为j时，βk取第二数值，所述第一数值大于所述第二数值；m为所有类型属性信息的总数量；n为所述用户i的联系人中与所述用户i有属性指认关系的联系人的数量。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述实际属性信息用于表示所述目标用户的身份类型；所述密码找回问题为与身份类型相关的问题。
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