CN110324292A - 身份验证装置、身份验证方法及计算机存储介质 - Google Patents

身份验证装置、身份验证方法及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种身份验证方法，包括步骤：接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；若相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。本发明还提供一种身份验证装置及计算机存储介质。本发明基于用户的网页浏览记录利用类神经网络学习技术学习出用户的浏览习惯，并根据用户的浏览习惯对用户身份进行验证，使得身份验证机制更加智能而有效。

Description

身份验证装置、身份验证方法及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及身份认证领域，特别涉及一种基于用户浏览记录对用户身份进行验证的身份验证装置、身份验证方法及计算机存储介质。
背景技术
计算机网络已经应用到人们生活中衣、食、住、行的各个方面，用户使用网络过程中一般使用虚拟的身份，导致无法对用户的真实身份进行识别，这样做虽然对用户的个人信息起到了一定的保护作用，但在某些方面也会因用户身份无法验证造成不便，例如，有些不法份子可能会故意隐匿身份企图逃避惩罚，因没有有效的身份验证机制，导致不法份子逍遥法外。因此，需要一种更加智能而有效的身份验证方法，来完善身份验证的机制。
发明内容
有鉴于此，有必要提出一种基于用户浏览记录对用户身份进行验证的身份验证装置、身份验证方法及计算机存储介质，以解决上述问题。
本发明提供一种身份验证装置，包括：通信单元，用于与多个网站服务器建立通信连接；处理器；以及存储器。所述存储器存储有用户模型库，所述用户模型库中包括多个用户模型，每一用户模型对应一用户浏览网站的浏览习惯。所述存储器中还存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如下操作：接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；以及若所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。
进一步地，所述用户浏览记录包括：IP地址、用户登陆网页的时间信息、浏览网页地址、浏览持续时间、用户对该网址的cookie。
进一步地，所述多个程序模块由所述处理器加载还用于生成所述存储器中存储的用户模型库，其中，生成所述用户模型库包括如下步骤：由多个网站服务器中收集多个网站的用户浏览记录；根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分成不同群组，其中，浏览记录中的IP地址相同的用户浏览记录分为一个群组；根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型；利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯；将所有用户模型生成所述用户模型库。
进一步地，所述身份验证装置通过类神经网络学习技术根据所述用户浏览记录学习每个用户的浏览习惯。
本发明还提供一种身份验证方法，所述方法包括：接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；以及若所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。
进一步地，所述身份验证方法还包括：由多个网站服务器中收集多个网站的用户浏览记录；根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分成不同群组，其中，浏览记录中的IP地址相同的用户浏览记录分为一个群组；根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型；利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯；将所有用户模型生成所述用户模型库。
进一步地，所述身份验证方法通过类神经网络学习技术根据所述用户浏览记录学习每个用户的浏览习惯。
本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器并加载执行如下步骤：接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；以及若所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。
本发明基于用户的网页浏览记录利用类神经网络学习技术学习出用户的浏览习惯，并根据用户的浏览习惯对用户身份进行验证，使得身份验证机制更加智能而有效。
附图说明
图1为本发明一实施方式中身份验证装置的硬件架构示意图。
图2为本发明一实施方式中身份验证系统的功能模块示意图。
图3为本发明一实施方式中身份验证方法流程图。
图4为图3所示身份验证方法的子流程图。
主要元件符号说明
身份验证装置 100
通信单元 10
存储器 20
处理器 30
输入单元 40
输出单元 50
身份验证系统 200
数据采集模块 201
模型生成模块 202
输入模块 203
对比模块 204
验证模块 205
方法步骤 S301-S304，S401-S403
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
请参阅图1，为本发明一实施方式中身份验证装置的硬件架构示意图。在本实施方式中，所述身份验证装置100至少包括通信单元10、存储器20以及处理器30。所述身份验证装置100用于收集多个网站的用户浏览记录，利用类神经网络技术根据所述用户浏览记录分析用户浏览习惯并建立多个不同用户的模型，组成用户模型库。所述身份验证装置100还用于接收一用户浏览记录，利用类神经网络分析出用户的浏览习惯后将所述接收到的用户浏览记录对应的浏览习惯与所述用户模型库中的用户模型做比对，确定所述接收到的用户浏览记录对应的浏览习惯是否与用户模型库其中一个用户模型的浏览习惯相匹配，并根据匹配结果对用户的身份进行验证。在本实施方式中，所述身份验证装置100可以包括，但并不限于，智能手机、平板电脑、个人台式电脑、网络服务器等。
应该了解，本实施例只是对所述身份验证装置100的结构进行简单的说明，尽管未示出，所述身份验证装置100还可以包括其他用于实现身份验证装置100功能的其他元件，例如如电路系统、音效系统、I/O接口、电池、操作系统等。
所述通信单元10用于将所述身份验证装置100与多个其他电子装置100a进行通信连接，用于与所述多个网站服务器100a获取数据。
在本实施方式中，所述通信单元10可以通过有线网络或无线网络使得所述身份验证装置100与其他电子装置100a建立通信连接。该有线网络可以是因特网、局域网等。该无线网络可以是，但并不限于，无线保真(Wireless Fidelity,WIFI)、无线电、无线保真(Wireless Fidelity,WIFI)、蜂窝、卫星、广播等。无线通讯技术可以包括，但不限于，全球移动通信系统(Global System for Mobile Communications，GSM)、通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)，长期演进技术(Long-Term Evolution，LTE)、高级长期演进技术、时分长期演进技术(Time-Division LTE，TD-LTE)、紫蜂协议(ZigBee)、蓝牙及其他。
所述存储器20用于存储身份验证装置100中的各类数据，例如程序代码等，并在身份验证装置100的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器20可以是，但并不限于，只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random AccessMemory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
所述处理器30可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。
所述输入单元40用于供用户输入各种信息以及控制指令等。在本实施方式中，所述输入单元40可以包括，但不限于，鼠标、键盘、触摸屏、摄像头、遥控器等。
所述输出单元50用于将信息输出给用户，例如输出所述身份验证装置100的计算或处理结果、音频、文字、图像、动画等。
请参阅图2，所述身份验证装置100中还运行有一身份验证系统200。所述身份验证系统200可以包括由多个程序代码段组成的功能模块。所述身份验证系统200中的各个程序段的程序代码可以存储于所述存储器20中，并由所述处理器30所执行，以实现上述身份验证系统200的功能。
在本实施方式中，如图2所示，身份验证系统200根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，所述功能模块可以包括数据采集模块201、模型生成模块202、输入模块203、对比模块204、以及验证模块205。
所述数据采集模块201用于通过所述通信单元10由所述多个网站服务器100a收集多个网站的用户浏览记录。在本实施方式中，所述身份验证装置100通过所述通信单元10与互联网中大量的网络服务器100a进行通信连接，所述数据采集模块201由所述网络服务器中获取大量网站的用户浏览记录。在本实施方式中，所述用户浏览记录可以包括用户IP地址、登陆网页的时间信息、浏览网页地址、浏览持续时间、用户对该网址的cookie等，但并不以此为限。
所述模型生成模块202用于根据所述数据采集模块201收集到的多个网站的用户浏览记录生成多个用户模型，并根据每个用户模型的浏览记录学习出每个用户的浏览习惯。具体地，所述模型生成模块202根据所述多个网站的用户浏览记录生成用户模型并学习用户浏览习惯的方法包括：首先根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分组，例如，将IP地址为A的所有浏览记录划分为群组一、将IP地址为B的所有浏览记录划分为群组二、将IP地址为C的所有浏览记录划分为群组三；接着，所述模型生成模块202根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型，例如，将群组一中所有浏览记录对应生成用户模型U1，将群组二所有浏览记录对应生成用户模型U2，将群组三所有浏览记录对应生成用户模型U3；最后，利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯。在本实施方式中，所述模型生成模块202将多个用户模型生成用户模型库，其中，所述用户模型库中每个用户模型对应一用户浏览网站的浏览习惯。在本实施方式中，所述用户模型库被存储至所述存储器20中。
所述输入模块203用于接收输入的用户浏览记录。在本实施方式中，所述输入模块203接收的用户浏览记录可以是用户通过所述输入单元40输入的一个用户的浏览记录，也可以是由其他电子设备(图未示)输入的用户浏览记录。在本实施方式中，所述输入的浏览记录以时间排序作为输入，例如，用户先后浏览了网站A,B,C，那么所述输入的浏览记录为网站A、B、C。
所述对比模块204用于将所述输入模块203接收的用户浏览记录与所述模型生成模块202所生成的模型库中的用户模型对应的浏览习惯进行对比，并判断所述接收到的用户浏览记录是否与所述模型库中某一用户模型对应的浏览习惯的相似度是否大于预设值，例如百分之五十。
所述验证模块205用于在所述接收到的用户浏览记录与所述模型库中某一用户模型对应的浏览习惯的相似度大于所述预设值时，确定所述接收到的用户浏览记录对应的用户与所述模型对应的用户为同一人，若所述相似度小于所述预设值，则确定所述接收到的用户浏览记录对应的用户与所述模型对应的用户不是同一人。需要说明的是，所述验证模块205判断接收到的用户浏览记录对应的用户与所述模型对应的用户是否为同一人仅代表有是同一人的可能性较高，并不能百分之百确定是相同的人。
所述验证模块205还用于通过所述输出单元50将验证结果进行输出。
例如，所述输入模块203接收到的输入的浏览记录中包括连续多天在早上8点-9点先登陆某新闻网站A并停留半小时，再在上午10点登陆B网站并停留半小时、然后在晚上登陆C网站停留一小时。所述对比模块204确定所述输入的浏览记录与模型库中用户模型U1的浏览习惯相似度大于所述预设值(百分之五十)，则所述验证模块205确定所述输入的浏览记录对应的用户与模型库中用户模型A对应的用户为同一人。
在本实施方式中，所述验证模块205还可以通过所述通信单元10将所述验证结果发送至其他电子装置，使得其他电子装置的用户能够获取所述身份验证结果。
举例而言，若某地M的公安人员确定IP地址为A的用户是一个不法份子，但是在抓捕之前该不法份子外逃，不知去向。所述公安人员可以将IP地址为A的该用户的浏览记录作为输入，在用户模型库中进行查找，发现IP地址为B的用户浏览习惯与该不法份子的浏览习惯相似度大于预设值，那么公安人员可以确定IP地址为B的用户是不法份子的概率较大，则可以根据该IP地址B对不法份子进行抓捕。
请参阅图3，为本发明一实施方式中身份验证方法流程图。根据不同的需求，该流程图中的步骤顺序可以改变，某些步骤可以省略或者合并。
步骤S301，输入模块203接收输入的用户的网站浏览记录。
在本实施方式中，所述输入模块203接收的用户网站浏览记录可以是用户通过所述输入单元40输入的一个用户的网站浏览记录，也可以是由其他电子设备(图未示)输入的用户网站浏览记录。在本实施方式中，所述输入的网站浏览记录以用户浏览网站的时间排序作为输入，例如，用户先后浏览了网站A,B,C，那么所述输入的浏览记录为网站A、B、C。
步骤S302，对比模块204将所述输入模块203接收的用户网站浏览记录与用户模型库中的用户模型对应的浏览习惯进行对比，并判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与所述用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配。若是，则执行步骤S303，若否，则执行步骤S304。
步骤S303，验证模块205确定所述接收到的用户浏览记录对应的用户与所述模型对应的用户为同一人。
步骤S304，验证模块205确定所述接收到的用户浏览记录对应的用户与所述模型对应的用户不是同一人。
请参阅图4，在本实施方式中，在步骤S301之前，所述身份验证方法还包括如下步骤：
步骤S401：数据采集模块201由多个网站服务器收集多个网站的用户浏览记录。
在本实施方式中，所述用户浏览记录可以包括用户IP地址、登陆网页的时间信息、浏览网页地址、浏览持续时间、用户对该网址的cookie等，但并不以此为限。
步骤S402：模型生成模块202根据所述数据采集模块201收集到的多个网站的用户浏览记录生成多个用户模型，并根据每个用户模型的浏览记录学习出每个用户的浏览习惯。
具体地，所述模型生成模块202根据所述多个网站的用户浏览记录生成用户模型并学习用户浏览习惯的方法包括：首先根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分组，例如，将IP地址为A的所有浏览记录划分为群组一、将IP地址为B的所有浏览记录划分为群组二、将IP地址为C的所有浏览记录划分为群组三；接着，所述模型生成模块202根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型，例如，将群组一中所有浏览记录对应生成用户模型U1，将群组二所有浏览记录对应生成用户模型U2，将群组三所有浏览记录对应生成用户模型U3；最后，利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯。
步骤S403，所述模型生成模块202将多个用户模型生成用户模型库。其中，所述用户模型库中每个用户模型对应一用户浏览网站的浏览习惯。在本实施方式中，所述用户模型库被存储至所述存储器20中。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种身份验证装置，其特征在于，所述身份验证装置包括：
通信单元，用于与多个网站服务器建立通信连接；
处理器；以及
存储器，用于存储用户模型库，所述用户模型库中包括多个用户模型，每一用户模型对应一用户浏览网站的浏览习惯，所述存储器中还存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如下操作：
接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；
将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；以及
若所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。
2.如权利要求1所述的身份验证装置，其特征在于，所述用户浏览记录包括：IP地址、用户登陆网页的时间信息、浏览网页地址、浏览持续时间、网站的cookie。
3.如权利要求2所述的身份验证装置，其特征在于，所述多个程序模块由所述处理器加载还用于生成所述存储器中存储的用户模型库，其中，生成所述用户模型库包括如下步骤：
由多个网站服务器中收集多个网站的用户浏览记录；
根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分成不同群组，其中，浏览记录中的IP地址相同的用户浏览记录分为一个群组；
根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型；
利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯；
将所有用户模型生成所述用户模型库。
4.如权利要求3所述的身份验证装置，其特征在于，所述身份验证装置通过类神经网络学习技术根据所述用户浏览记录学习每个用户的浏览习惯。
5.一种身份验证方法，其特征在于，所述方法包括：
接收一用户的网站浏览记录，其中，所述用户的网站浏览记录包括预定时间内用户浏览过的所有网站，所述浏览过的所有网站按时间顺序输入；
将所述接收到的用户的网站浏览记录与用户模型库中用户模型对应的浏览习惯进行对比，判断所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配；以及
若所述接收到的用户网站浏览记录是否与用户模型库中一用户模型对应的浏览习惯相匹配，则确定所述模型库中该用户模型与接收到的用户浏览记录对应的用户是同一个人。
6.如权利要求5所述的身份验证方法，其特征在于，所述用户浏览记录包括：用户登陆网页的时间信息、浏览网页地址、用户IP地址、浏览持续时间、网站的cookie。
7.如权利要求6所述的身份验证方法，其特征在于，所述身份验证方法还包括：
由多个网站服务器中收集多个网站的用户浏览记录；
根据浏览记录中的IP地址将用户浏览记录分成不同群组，其中，浏览记录中的IP地址相同的用户浏览记录分为一个群组；
根据每一群组浏览记录对应生成一用户模型；
利用类神经网络技术根据每个用户模型对应的浏览记录学习出该用户模型对应的浏览习惯；
将所有用户模型生成所述用户模型库。
8.如权利要求7所述的身份验证方法，其特征在于，所述身份验证装置通过类神经网络学习技术根据所述用户浏览记录学习每个用户的浏览习惯。
9.一种计算机存储介质，其上存储有至少一条计算机指令，其特征在于，所述指令由处理器并加载执行如权利要求5-8中任意一项所述的身份验证方法。
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