CN112784233B - 一种身份验证方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种身份验证方法及装置，可先获取用户在业务平台中的用户数据。之后，将该用户的用户数据输入决策模型中，确定该用户的可信度，并根据该用户数据中的业务执行信息，确定该用户的密码设置时间，再根据该用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定该用户当前的记忆指数。最后，根据该用户的可信度以及该用户的记忆指数，确定该用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。通过确定用户当前的可信度以及对密码的记忆情况，为用户确定适合的身份验证方式，降低了身份验证的风险。

Description

一种身份验证方法及装置

技术领域

本申请涉及风控技术领域，尤其涉及一种身份验证方法及装置。

背景技术

目前，用户通过互联网业务平台执行业务时，往往需要输入预先设置的业务对应的密码，以进行身份验证。例如，当用户登录在业务平台中的用户账号时，需要输入该账号对应的密码，以进行身份验证。或者，当用户通过支付平台进行支付时，则需要输入支付密码，以进行身份验证。

若用户遗忘了设置的密码，则可通过业务平台采用其它方式进行身份验证，如，人脸识别、指纹识别以及身份证号码验证等方式，以找回密码或者重置密码。

但是，通过上述输入密码或其他方式进行身份验证，验证方式较为单一，且风险较高。

发明内容

本说明书实施例提供一种身份验证方法及装置，用于部分解决现有技术中的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供的一种身份验证方法，包括：

获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标；

将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度；

根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度；

根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

可选地，将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度，具体包括：

根据所述用户的用户数据，确定所述用户的用户特征；

将所述用户的用户特征作为输入，输入预先训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度。

可选地，根据所述用户的用户数据，确定所述用户的用户特征，具体包括：

根据所述用户的用户数据中当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定所述用户的登录环境特征；和/或

根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务执行时间，确定所述用户的时间特征；和/或

根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务指标，确定所述用户的业务指标特征；

根据所述用户的登录环境特征、时间特征以及业务指标特征中的至少一种，确定所述用户的用户特征。

可选地，训练决策模型，具体包括：

获取历史上若干用户在所述业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种；

根据确定出的各用户的用户数据，确定训练样本集，并根据各用户在所述业务平台中的异常信息，对所述训练样本集中的各训练样本进行标注；

针对所述训练样本集中的每个训练样本，将该训练样本作为输入，输入待训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的该训练样本对应的用户的可信度；

以最小化所述用户的可信度与所述训练样本的标注之间的差异为目标，调整所述待训练决策模型中的模型参数。

可选地，确定记忆时效函数，具体包括：

根据艾宾浩斯记忆曲线，确定记忆函数的标准表达式；

获取若干用户在所述业务平台中的业务执行信息，并根据各用户的业务执行信息，确定各用户的密码操作时间，所述密码操作时间至少包含密码设置时间以及密码找回时间中的一种；

根据各用户的密码操作时间，解算所述记忆函数的标准表达式中的参数，并根据解算结果以及所述记忆函数的标准表达式，确定所述用户记忆密码的记忆时效函数。

可选地，所述密码操作时间中还包含密码验证时间；

确定所述用户记忆密码的记忆时效函数，具体包括：

针对每个用户，根据该用户的密码操作时间中的各密码验证时间，以及确定出的记忆时效函数，确定对应该用户的记忆时效函数。

可选地，根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，具体包括：

根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码；

当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过；

当确定所述用户不可信时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

可选地，当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证，具体包括：

当确定所述用户可信且记得密码时，根据所述用户的记忆指数以及第一预设阈值，判断所述用户是否需要增强密码记忆；

若是，则确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

若否，则确定所述用户身份验证通过。

可选地，当确定所述用户不可信时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，具体包括：

当确定所述用户不可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

可选地，所述身份验证方法用于进行密码找回；

根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，具体包括：

根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码；

当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少生物特征验证；

当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过；

当确定所述用户不可信时，拒绝所述用户的密码找回请求，或者确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

可选地，当确定所述用户不可信时，拒绝所述用户的密码找回请求，或者确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，具体包括：

当确定所述用户不可信且记得密码时，拒绝所述用户的密码找回请求；

当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

可选地，所述方法还包括：

当身份验证通过后，向所述用户展示密码找回界面，以使所述用户进行密码找回。

本说明书提供一种身份验证装置，包括：

获取模块，获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标；

可信度确定模块，将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度；

记忆指数确定模块，根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度；

身份验证模块，根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

本说明书提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述身份验证方法。

本说明书提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述身份验证方法。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

在本说明书中进行身份验证时，可先获取用户在业务平台中的用户数据。之后，将该用户的用户数据输入决策模型中，确定该用户的可信度，并根据该用户数据中的业务执行信息，确定该用户的密码设置时间，再根据该用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定该用户当前的记忆指数。最后，根据该用户的可信度以及该用户的记忆指数，确定该用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。通过确定用户当前的可信度以及对密码的记忆情况，为用户确定适合的身份验证方式，降低了身份验证的风险。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提供的一种身份验证方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例提供的一种艾宾浩斯记忆曲线的示意图；

图3为本说明书实施例提供的一种用户记忆密码的记忆时效曲线的示意图；

图4为本说明书实施例提供的一种确定身份验证方式的流程示意图；

图5为本说明书实施例提供的一种多阶段的记忆时效曲线的示意图；

图6为本说明书实施例提供的一种记忆增强的记忆时效曲线的示意图；

图7为本说明书实施例提供的另一种确定身份验证方式的流程示意图；

图8为本说明书实施例提供的一种身份验证装置的结构示意图；

图9为本说明书实施例提供的实现身份验证方法的电子设备示意图。

具体实施方式

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于说明书中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例提供的一种身份验证方法的流程示意图，具体可包括以下步骤：

S100：获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标。

目前，用户在各业务平台中进行身份验证的方式通常为输入密码验证，或者通过人脸识别、指纹识别以及输入身份证号码等其他方式进行身份验证，验证方式较为单一，验证灵活性较差，且风险较高。

因此本说明书提供一种身份验证方法，可根据用户在业务平台中的用户数据判断该用户是否可信，并根据该用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定用户对密码的记忆程度，以根据该用户的可信度以及对密码的记忆程度，为该用户规划适合的身份验证的方式。

于是在本说明书中进行身份验证时，可先获取该用户在业务平台中的用户数据，以通过后续步骤为用户选择适合的身份验证方式进行身份验证。其中，本说明书提供的身份验证方法用于在业务平台中进行身份验证，因此可由业务平台的服务器执行，该服务器可以是单个的服务器，也可以是多个服务器组成的系统，如，分布式服务器系统等，本说明书对此不做限制，具体可根据需要设置。

具体的，在本说明书中进行身份验证时，该服务器可先获取该用户在业务平台中的用户数据，其中，该业务数据至少包含用户的登录环境信息以及在该业务平台的业务执行信息中的一种，业务执行信息至少包含用户执行各项业务的业务执行时间，以及执行各项业务的业务指标。

进一步的，在本说明书中获取用户数据时，该服务器可根据接收到的用户发送的身份验证请求，确定该用户当前的登录环境信息，并且，根据该身份验证请求中包含的用户标识，确定该用户在该业务平台中历史的登录环境信息，以及该用户在该业务平台中的业务执行信息。其中，该业务平台可以是金融平台、电商平台以及社交平台等任何需要用户进行身份验证的平台。

更进一步的，在确定用户当前以及历史的登录环境信息时，该登录环境信息中至少包含用户登录账号时所处城市、使用的设备、网络状态、互联网协议地址(InternetProtocol Address，IP地址)、账号对应的手机号码、设备使用的手机号码以及各手机号码所属运营商等信息中的一种或多种。

在确定用户的业务执行信息时，该业务执行信息至少包含用户执行各项业务的业务执行时间，以及执行各项业务的业务指标。例如，当该业务平台为金融平台时，该业务执行时间可包含用户执行绑卡业务的时间、用户执行支付业务的时间、用户执行登录业务的时间等，该业务指标可包含用户在预设时长内的交易金额、交易频次以及用户在预设时长内登录失败的次数等。

S102：将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度。

在本说明书一种或多种实施例中，当获取到该用户在业务平台中的用户数据后，可通过决策模型确定该用户是否可信。

具体的，该服务器可将获取到的该用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型中，确定该决策模型输出的该用户的可信度。

在本说明书中，由于决策模型用于决策用户在该业务平台中是否可信，因此在训练决策模型时，可先获取历史上若干用户在该业务平台中的用户数据，并根据确定出的各用户的用户数据，确定训练样本集。其中，用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的至少一种。

之后，根据各用户在业务平台中的异常信息，即，各用户的账号被标记为异常账号的信息，对该训练样本集中的各训练样本进行标注。如，将异常账号的用户数据标注为可信度0，将正常账号的用户数据标注为可信度100％。

然后，针对该训练样本集中的每个训练样本，将该训练样本对应的用户数据作为输入，输入待训练的决策模型中，确定该决策模型输出的该训练样本对应的用户的可信度。

最后，以最小化决策模型输出的各用户的可信度与各训练样本的标注之间的差异为目标，调整该待训练决策模型中的模型参数。

进一步的，在本说明书另一种实施例中，该服务器也可根据获取到的该用户的用户数据，确定该用户的用户特征，并将确定出的该用户的用户特征作为输入，输入预先训练的决策模型中，确定该决策模型输出的该用户的可信度。

更进一步的，在确定该用户的用户特征时，该服务器可根据该用户的用户数据中当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定该用户的登录环境特征，和/或根据该用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务执行时间，确定该用户的时间特征，和/或根据该用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务指标，确定该用户的业务指标特征。并根据该用户的登录环境特征、时间特征以及业务指标特征中的至少一种，确定该用户的用户特征。

其中，在确定该用户的登录环境特征时，可根据该用户当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定该用户的登录环境信息是否一致，并根据登录环境信息是否一致，确定该用户的登录环境特征。

进一步的，在确定该用户的登录环境特征时，还可根据该用户当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定该用户当前的登录环境信息的可信分，如，当确定可信程度较高时，可确定可信分为100，当确定可信程度较低时，可确定可信分为0。其中，用户的登录环境信息中还可包含用户在业务平台中的历史行为记录。当确定该用户当前的登录环境信息中包含用户的历史行为记录时，可确定该用户的可信程度较高，可信分较高。

则对应的在训练决策模型时，也可根据获取到的各用户的用户数据，确定各用户的用户特征，并根据确定出的各用户的用户特征，确定训练样本集。以通过该训练样本集进行模型训练。

S104：根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度。

本说明书提供的身份验证方法，可根据用户在业务平台中设置密码的时间以及预设的记忆时效函数，确定该用户当前对密码的记忆程度，以根据该用户对密码的记忆程度，为该用户选择适合的身份验证方式。

具体的，该服务器可先根据该用户数据中的业务执行信息，确定该用户在业务平台中执行密码设置业务时的执行时间，即，密码设置时间。其中，该密码设置时间包含用户初次设置密码的时间以及用户修改设置密码。

之后，从该密码设置时间中确定该用户最近一次设置密码的时间，并根据该用户最近一次设置密码的时间以及当前时间，确定两者的时间差，作为该用户记忆密码的记忆时间。

最后，根据该用户记忆密码的记忆时间以及预设的记忆时效函数，确定该用户的记忆指数。其中，该记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度，记忆指数越高，表示用户对密码的记忆越准确。

其中，在确定该记忆时效函数时，可根据现有的艾宾浩斯记忆曲线，拟合得到艾宾浩斯记忆函数，并将艾宾浩斯记忆函数作为本说明书中的记忆时效函数。

或者，在本说明书中一种实施例中确定记忆时效函数时，可先获取若干用户在该业务平台中执行密码设置业务以及执行密码找回业务的执行时间，作为密码操作时间，并根据各用户的密码操作时间，拟合得到各用户记忆密码的记忆时效函数。

或者，在本说明书中另一种实施例中确定记忆时效函数时，也可先根据现有的艾宾浩斯记忆曲线，拟合得到艾宾浩斯记忆函数。但由于艾宾浩斯记忆函数表示的是人类对于不规则排列的随机字符的遗忘过程，而用户在设置密码时，通常会使用一些具有含义或有规律的字符，因此在本说明书中还可根据该艾宾浩斯记忆函数，确定记忆函数通用的标准表达式。

之后，获取若干用户在该业务平台中的业务执行信息，并根据各用户的业务执行信息，确定各用户在该业务平台中执行密码设置业务以及执行密码找回业务的执行时间，作为密码操作时间。

最后，根据确定出的各用户的密码操作时间，解算出用户记忆密码时标准表达式中的参数，并根据确定出的参数以及确定出的记忆函数通用的标准表达式，确定用户记忆密码的记忆时效函数。

图2为艾宾浩斯记忆曲线的示意图，通过对该艾宾浩斯记忆曲线进行拟合，可得到艾宾浩斯记忆函数为：

F(t)＝32*t∧-0.105，t∈(0，+∞)

其中，t表示用户记忆不规律字符的时长，F(t)表示用户的记忆指数。

因此根据该艾宾浩斯记忆函数的表达式，可确定记忆函数通用的标准表达式为：

F(t)＝A*t∧σ，t∈(0，+∞)

其中，t表示用户记忆内容的时长，F(t)表示用户的记忆指数，参数A与参数σ为未知参数，可根据具体的记忆内容进行设置。

由于本说明书中的记忆时效函数是为了表征用户对业务平台中设置的密码的遗忘过程，因此在确定记忆时效函数时，可获取大量用户在业务平台中的业务执行信息，并根据各用户的业务执行信息，确定各用户在该业务平台中执行密码设置业务以及执行密码找回业务的执行时间，作为密码操作时间。即，该密码操作时间包含密码设置时间以及密码找回时间。

然后，根据各用户从设置一次密码到找回该密码(即，表征用户遗忘该密码)的时长，确定各用户的记忆指数。

假设各用户分别设置密码1天后，没有进行密码找回的用户，可确定记忆密码1天后的记忆指数为100。当各用户分别设置密码6天后，有4％的用户进行了密码找回，可确定记忆密码6天后的记忆指数为96。当各用户分别设置密码14天后，有10％的用户进行了密码找回，可确定记忆密码14天后的记忆指数为90。当各用户分别设置密码31天后，有20％的用户进行了密码找回，可确定记忆密码31天后的记忆指数为80。

如下表所示：

于是，可根据上表确定出的数据，以及确定出的记忆函数通用的标准表达式，确定用户记忆密码的记忆时效函数：

F(t)＝100*t∧-0.525，t∈(0，+∞)

其中，图3为该记忆密码的记忆时效函数对应的记忆时效曲线的示意图。t表示用户记忆密码的时长，F(t)表示用户的记忆指数。

S106：根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

在本说明书一种或多种实施例中，当通过步骤S102确定出该用户的可信度，并通过步骤S104确定出该用户记忆密码的记忆指数后，便可根据该用户的可信度以及记忆指数，为该用户选择适合的身份验证方式。

具体的，该服务器可根据该用户的可信度以及第二预设阈值，判断该用户是否可信。其中，当该用户的可信度大于第二预设阈值时，确定该用户可信，当该用户的可信度小于第二预设阈值时，确定该用户不可信。该第二预设阈值可根据需要设置，本说明书对此不做限制。

并根据该用户的记忆指数以及第三预设阈值，判断该用户是否记得密码。其中，当该用户的记忆指数大于第三预设阈值时，确定该用户记得密码，当该用户的记忆指数小于第三预设阈值时，确定该用户忘记密码。该第三预设阈值表示用户记得密码与忘记密码的临界值，具体可根据需要设置，本说明书对此不做限制。

在确定出用户是否可信以及用户是否记得密码后，便可为该用户选择适合的身份验证方式，并采用确定出的身份验证方式，对该用户进行身份验证。

图4为本说明书提供的确定身份验证方式的流程图，当确定该用户可信且记得密码时，确定该用户进行身份验证的方式为密码验证，以使该用户通过输入密码的方式，进行身份验证。

当确定该用户可信且忘记密码时，可为该用户选择免密验证的方式，即，无需输入密码，直接确定该用户身份验证通过。

当确定该用户不可信时，可确定该用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，即，可采用密码验证或者其他验证方式中的至少一种验证方式，对该用户进行身份验证。其中，其它验证至少包含生物特征验证(人脸识别、指纹识别等)，当然，还可以包含身份证号码验证、手机验证码验证等验证方式。

基于图1所示的身份验证方法，在进行身份验证时，可先获取用户在业务平台中的用户数据。之后，将该用户的用户数据输入决策模型中，确定该用户的可信度，并根据该用户数据中的业务执行信息，确定该用户的密码设置时间，再根据该用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定该用户当前的记忆指数。最后，根据该用户的可信度以及该用户的记忆指数，确定该用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。通过确定用户当前的可信度以及对密码的记忆情况，为用户确定适合的身份验证方式，降低了身份验证的风险。

并且，在本说明书中当确定用户可信且忘记密码，或当用户可信且无需增强密码记忆时，可采用免密验证的方式，直接确定用户身份验证通过，减少了密码验证流程，减少了对用户的打扰，提升了用户体验。

在本说明书步骤S100中确定该用户的用户数据时，该用户数据中还可包含该用户在该业务平台中执行业务时的用户状态信息，其中，该用户状态信息中可包含用户的行走速度、用户对终端屏幕的按压力度等信息。

则对应的在步骤S102中确定该用户的用户特征时，该服务器也可根据该用户数据中的用户状态信息，确定该用户的用户状态特征，并根据该用户的用户状态特征，确定该用户的用户特征。

另外，在本说明书中步骤S102以及步骤S104可以是并行执行的两个操作，也可以串行执行，当两个步骤串行执行时，对步骤S102与步骤104执行的先后顺序不做限制，具体可根据需要设置。其中，上述图4只是示例性的展示确定身份验证方式的流程，具体的先后执行顺序可根据需要设置。

进一步的，在本说明书步骤S104中，预设的记忆时效函数也可针对每个用户进行个性化设置，由于不同用户修改密码的时间可能存在差异，因此不同用户的记忆时效函数不完全相同。具体的，针对每个用户，可从该用户的密码操作时间中确定每次修改密码的密码设置时间，并根据每次的密码设置时间以及确定出的记忆时效函数，确定对应于该用户记忆密码的记忆时效函数。

如图5所示，图5中的曲线a1为用户第一次设置密码后，对该密码的遗忘过程的曲线。当用户在第一次设置密码的50天后，修改了密码，此时用户需要重新记忆新密码，用户记忆新密码的过程如曲线a2所示。当用户在第一次设置密码的150天后，再次修改了密码，此时用户仍需要重新记忆新密码，用户记忆新密码的过程如曲线a3所示。因此该用户记忆密码的记忆时效曲线为图5中实线表示的曲线，即，a1中的实线部分、a2中的实线部分以及曲线a3。

更进一步的，在确定对应于各用户的个性化的记忆时效函数时，由于用户在业务平台中执行业务需要多次输入密码，进行身份验证，每次输入密码会使用户对密码的记忆增强，记忆指数也会提高，用户遗忘密码的过程更平缓。于是在本说明书中，针对每个用户，可从该用户的密码操作时间中确定该用户每次执行密码验证业务的密码验证时间，并根据该用户的密码验证时间以及确定出的记忆时效函数，确定对应于该用户记忆密码的记忆时效函数。

如图6所示，图6中b曲线为用户从设置密码后，对该密码的遗忘过程的曲线，若在用户的遗忘过程中，用户进行了密码验证，增强了对密码的记忆。则该用户对该密码的遗忘过程也会逐渐平缓。随着用户密码验证次数的增多，用户遗忘密码的过程也会愈趋近于平缓。示例性的，图6中的曲线c为该用户进行了一次密码验证后，对该密码的遗忘过程的曲线。图6中的曲线d为该用户进行了两次密码验证后，对该密码的遗忘过程的曲线，

则在确定用户的记忆时效函数时，还需根据密码操作时间中的密码验证时间，确定该用户的密码验证次数，以根据该用户的密码验证次数，确定对应该用户的记忆时效函数。

其中，由于密码验证会增强对密码的记忆，因此该服务器可获取若干用户在该业务平台中的业务执行信息，并根据业务执行信息中执行密码设置业务、密码验证业务以及密码找回业务的执行时间，确定该用户的密码操作时间，即，该密码操作时间中包含密码设置时间、密码验证时间以及密码找回时间。之后，可根据该密码操作时间，确定用户的记忆增强参数，并根据确定出的记忆增强参数，以及确定出的记忆时效曲线，确定增强不同次数对应的记忆时效曲线。

此外，由于不同年龄阶段的用户的记忆效果存在差异，因此在本说明书中，还可针对每个不同的年龄阶段，根据处于该年龄阶段的用户的用户数据，以及确定的记忆函数通用的标准表达式，拟合得到对应该年龄阶段的记忆时效曲线。并在对用户进行身份验证时，可根据该用户所处的年龄阶段，确定对应该年龄阶段的记忆时效曲线。

在本说明书步骤S106中，考虑到部分用户设置密码时间较短时，对密码的记忆较弱，因此可对该部分用户通过密码验证的方式进行身份验证，以增强该部分用户对密码的记忆。于是在本说明书中当确定该用户可信且记得密码时，可进一步根据该用户的记忆指数以及第一预设阈值，判断该用户是否需要增强密码记忆，其中，当该用户的记忆指数大于第一预设阈值时，可确定该用户设置密码时间较短，需要增强记忆，当该用户的记忆指数小于第一预设阈值时，可确定该用户设置密码时间较长，无需增强密码记忆。该第一预设阈值可根据需要设置，本说明书对此不做限制。

当确定该用户需要增强密码记忆时，则确定该用户进行身份验证的方式为密码验证，以使该用户通过输入密码的方式进一步增强对密码的记忆。

当确定该用户无需增强密码记忆时，可采用免密验证的方式，直接确定该用户身份验证通过。

或者，在本说明书另一种实施例中，该服务器也可直接根据用户设置密码距离当前的时间差，即，用户记忆密码的时长，以及第四预设阈值，判断该用户是否需要增强记忆。其中，当该用户记忆密码的时长超出第四预设阈值时，可确定用户记忆密码的时长较长，无需增强记忆。当该用户记忆密码的时长少于第四预设阈值时，可确定用户记忆密码的时长较短，需要增强记忆。该第四预设阈值可根据需要设置，当需要在设置密码一周内增强用户对密码的记忆，可设置第四预设阈值为7天。

在本说明书中步骤S106中，如图7所示，当确定该用户不可信时，若用户记得密码，可确定该用户进行身份验证的方式为密码验证，以使该用户通过输入密码的方式，进行身份验证。若用户忘记密码，可确定该用户进行身份验证的方式为其它验证，并采用其它验证方式对该用户进行身份验证。其中，其它验证至少包含生物特征验证(人脸识别、指纹识别等)、身份证号码验证以及手机验证码等验证方式中的至少一种。

本说明书提供的身份验证方法可应用于密码找回的场景中，在用户进行密码找回时，可先通过本说明书的身份验证方法，对用户进行身份验证，并当身份验证通过后，进行密码找回。

具体的，该服务器可通过上述步骤S100～步骤S106所述的方法，对用户进行身份验证，并当身份验证通过后进行密码找回。其中，在步骤S106中根据用户的可信度以及记忆指数，确定用户进行身份验证的方式时，该服务器可根据该用户的可信度以及第二预设阈值，判断该用户是否可信，并根据该用户的记忆指数以及第三预设阈值，判断该用户是否记得密码。

当确定该用户可信且记得密码时，可确定该用户进行身份验证的方式为其它验证，并通过其它验证的方式对该用户进行身份验证。

当确定该用户可信且忘记密码时，可采用免密验证的方式，直接确定该用户身份验证通过。

当确定该用户不可信时，为保障用户的账号安全，可拒绝该用户的密码找回请求，以使该用户可通过好友协助验证等方式进一步核实身份。或者也可确定该用户进行身份验证的方式为其它验证，并通过其它验证的方式对该用户进行身份验证。

进一步的，当确定该用户不可信时，若该用户记得密码，则该服务器可拒绝该用户的密码找回请求。若该用户忘记密码，则确定该用户进行身份验证的方式为其它验证，并通过其它验证的方式对该用户进行身份验证。

基于图1所示的身份验证方法，本说明书实施例还对应提供一种身份验证装置的结构示意图，如图8所示。

图8为本说明书实施例提供的一种身份验证装置的结构示意图，包括：

获取模块200，获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标；

可信度确定模块202，将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度；

记忆指数确定模块204，根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度；

身份验证模块206，根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

可选地，所述可信度确定模块202具体用于，根据所述用户的用户数据，确定所述用户的用户特征，将所述用户的用户特征作为输入，输入预先训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度。

可选地，所述可信度确定模块202具体用于，根据所述用户的用户数据中当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定所述用户的登录环境特征，和/或根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务执行时间，确定所述用户的时间特征，和/或根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务指标，确定所述用户的业务指标特征，根据所述用户的登录环境特征、时间特征以及业务指标特征中的至少一种，确定所述用户的用户特征。

可选地，所述可信度确定模块202具体用于，获取历史上若干用户在所述业务平台中的用户数据，所述用户数据至少包含用户的登录环境信息以及业务执行信息中的一种，根据确定出的各用户的用户数据，确定训练样本集，并根据各用户在所述业务平台中的异常信息，对所述训练样本集中的各训练样本进行标注，针对所述训练样本集中的每个训练样本，将该训练样本作为输入，输入待训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的该训练样本对应的用户的可信度，以最小化所述用户的可信度与所述训练样本的标注之间的差异为目标，调整所述待训练决策模型中的模型参数。

可选地，所述记忆指数确定模块204具体用于，根据艾宾浩斯记忆曲线，确定记忆函数的标准表达式，获取若干用户在所述业务平台中的业务执行信息，并根据各用户的业务执行信息，确定各用户的密码操作时间，所述密码操作时间至少包含密码设置时间以及密码找回时间中的一种，根据各用户的密码操作时间，解算所述记忆函数的标准表达式中的参数，并根据解算结果以及所述记忆函数的标准表达式，确定所述用户记忆密码的记忆时效函数。

可选地，所述密码操作时间中还包含密码验证时间，所述记忆指数确定模块204具体用于，针对每个用户，根据该用户的密码操作时间中的各密码验证时间，以及确定出的记忆时效函数，确定对应该用户的记忆时效函数。

可选地，所述身份验证模块206具体用于，根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码，当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证，当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过，当确定所述用户不可信时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

可选地，所述身份验证模块206具体用于，当确定所述用户可信且记得密码时，根据所述用户的记忆指数以及第一预设阈值，判断所述用户是否需要增强密码记忆，若是，则确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证，若否，则确定所述用户身份验证通过。

可选地，所述身份验证模块206具体用于，当确定所述用户不可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证，当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

可选地，所述身份验证方法用于进行密码找回，所述身份验证模块206具体用于，根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码，当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少生物特征验证，当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过，当确定所述用户不可信时，拒绝所述用户的密码找回请求，或者确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

可选地，所述身份验证模块206具体用于，当确定所述用户不可信且记得密码时，拒绝所述用户的密码找回请求，当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

可选地，所述身份验证模块206还用于，当身份验证通过后，向所述用户展示密码找回界面，以使所述用户进行密码找回。

本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的身份验证方法。

基于图1所示的身份验证方法，本说明书实施例还提出了图9所示的电子设备的示意结构图。如图9，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所示的身份验证方法。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种身份验证方法，其特征在于，包括：

获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据包含用户的登录环境信息以及业务执行信息，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标；

将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度；

根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度；

根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度，具体包括：

根据所述用户的用户数据，确定所述用户的用户特征；

将所述用户的用户特征作为输入，输入预先训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户的用户数据，确定所述用户的用户特征，具体包括：

根据所述用户的用户数据中当前的登录环境信息，以及历史的登录环境信息，确定所述用户的登录环境特征；和/或

根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务执行时间，确定所述用户的时间特征；和/或

根据所述用户的用户数据中的业务执行信息包含的业务指标，确定所述用户的业务指标特征；

根据所述用户的登录环境特征、时间特征以及业务指标特征中的至少一种，确定所述用户的用户特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，训练决策模型，具体包括：

获取历史上若干用户在所述业务平台中的用户数据，所述用户数据包含用户的登录环境信息以及业务执行信息；

根据确定出的各用户的用户数据，确定训练样本集，并根据各用户在所述业务平台中的异常信息，对所述训练样本集中的各训练样本进行标注；

针对所述训练样本集中的每个训练样本，将该训练样本作为输入，输入待训练的决策模型中，确定所述决策模型输出的该训练样本对应的用户的可信度；

以最小化所述用户的可信度与所述训练样本的标注之间的差异为目标，调整所述待训练的决策模型中的模型参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定记忆时效函数，具体包括：

根据艾宾浩斯记忆曲线，确定记忆函数的标准表达式；

获取若干用户在所述业务平台中的业务执行信息，并根据各用户的业务执行信息，确定各用户的密码操作时间，所述密码操作时间至少包含密码设置时间以及密码找回时间中的一种；

根据各用户的密码操作时间，解算所述记忆函数的标准表达式中的参数，并根据解算结果以及所述记忆函数的标准表达式，确定所述用户记忆密码的记忆时效函数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述密码操作时间中还包含密码验证时间；

确定所述用户记忆密码的记忆时效函数，具体包括：

针对每个用户，根据该用户的密码操作时间中的各密码验证时间，以及确定出的记忆时效函数，确定对应该用户的记忆时效函数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，具体包括：

根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码；

当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过；

当确定所述用户不可信时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证，具体包括：

当确定所述用户可信且记得密码时，根据所述用户的记忆指数以及第一预设阈值，判断所述用户是否需要增强密码记忆；

若是，则确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

若否，则确定所述用户身份验证通过。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当确定所述用户不可信时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证和/或其它验证，具体包括：

当确定所述用户不可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为密码验证；

当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少包含生物特征验证。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份验证方法用于进行密码找回；

根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，具体包括：

根据所述用户的可信度，判断所述用户是否可信，并根据所述用户的记忆指数，判断所述用户是否记得密码；

当确定所述用户可信且记得密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，其中，所述其它验证至少生物特征验证；

当确定所述用户可信且忘记密码时，确定所述用户身份验证通过；

当确定所述用户不可信时，拒绝所述用户的密码找回请求，或者确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，当确定所述用户不可信时，拒绝所述用户的密码找回请求，或者确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证，具体包括：

当确定所述用户不可信且记得密码时，拒绝所述用户的密码找回请求；

当确定所述用户不可信且忘记密码时，确定所述用户进行身份验证的方式为其它验证。

12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当身份验证通过后，向所述用户展示密码找回界面，以使所述用户进行密码找回。

13.一种身份验证装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取用户在业务平台中的用户数据，所述用户数据包含用户的登录环境信息以及业务执行信息，所述业务执行信息至少包含业务执行时间以及业务指标；

可信度确定模块，将所述用户的用户数据作为输入，输入预先训练的决策模型，确定所述决策模型输出的所述用户的可信度；

记忆指数确定模块，根据所述用户数据的业务执行信息，确定所述用户的密码设置时间，并根据所述用户的密码设置时间以及预设的记忆时效函数，确定所述用户当前的记忆指数，所述记忆指数用于表征用户对密码的记忆程度；

身份验证模块，根据所述用户的可信度以及所述用户的记忆指数，确定所述用户进行身份验证的方式，并采用确定出的身份验证的方式，进行身份验证。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-12任一所述的方法。

15.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-12任一所述的方法。

Images