TWI590090B - Mobile phone password lock method of operation, recording media and computer program products - Google Patents
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Description
本發明有關於一種可攜式通話裝置,特別有關於一種手機之密碼鎖之操作方法、紀錄媒體及電腦程式產品。
隨著智慧型手機普及化及多功能化,越來越多使用者於生活中藉由智慧型手機來上網、拍照、聽音樂、看影片及分享資訊,然而,使用智慧型手機雖可大幅提高使用者在生活上的便利性,但儲存在智慧型手機內的資料越多,相對的資料隱私卻也是亟需克服的問題。
目前市面上既有的智慧型手機之保護機制不外乎是圖形鎖或密碼鎖,這類防護機制的解鎖式樣容易被他人窺視而得知,當他人取得該智慧型手機並輸入所窺視得知之密碼,便可使用該智慧型手機並觀看其中的資料。如此的保護機制易遭惡意之人輕易的破解。
鑒於上述問題,本發明提供一種手機之密碼鎖之操作方法、紀錄媒體及電腦程式產品,該方法除了提供傳統的密碼鎖方式之外,還加入智慧型手機之主人的手機使用行為做為保護機制,在一般密碼鎖的基礎上加上手機主人本身特有的手機操作習慣做驗證,形成新世代的手機保護機制,提供智慧型手機更強的防護。
本發明之第一態樣係提供一種手機之密碼鎖之操作方法,其特徵在於包含下列步驟:由該手機之一方位感測器感測複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度;由該手機之一微處理器計算該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度以獲得複數個行為特徵量;以及
由該微處理器使用一分類器演算法根據一行為特徵模型來分類每一行為特徵量為真或假,其中行為特徵量與該行為特徵模型相符則為真,反之為假。
本發明之第二態樣係提供一種手機之密碼鎖之操作方法,其特徵在於包含下列步驟:由該手機之一方位感測器感測複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度;由該手機藉由網路傳輸該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度至一伺服器;由該伺服器計算該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度以獲得複數個行為特徵量;由該伺服器使用一分類器演算法根據一行為特徵模型來分類每一行為特徵量為真或假,其中行為特徵量與該行為特徵模型相符則為真,反之為假;由該伺服器判斷該複數個行為特徵量為真的個數是否大於或等於一預定個數以獲得一行為操作結果;以及由該伺服器藉由網路傳輸該行為操作結果至該手機。
本發明之第三態樣係提供一種內儲一程式之記錄媒體,在一手機由該記錄媒體載入該程式並執行後,可完成第一態樣或第二態樣之方法。
本發明之第四態樣係提供一種內儲一程式之電腦程式產品,在一手機由電腦程式產品載入該程式並執行後,可完成第一態樣或第二態樣之方法。
20‧‧‧手機
22‧‧‧觸控螢幕
24‧‧‧方位感測器
26‧‧‧微處理器
30‧‧‧伺服器
圖1為本發明之手機之密碼鎖之操作的方塊圖;圖2A為本發明之感測手機之磁力軸的示意圖及照片;圖2B為本發明之感測手機之仰角角度的示意圖及照片;圖2C為本發明之感測手機之左右翻滾角度的示意圖及照片;
圖3為本發明在建立行為特徵模型之手機操作頁面的示意圖;圖4為本發明之第一實施例之建立行為特徵模型的流程圖;圖5為本發明之第一實施例之手機之密碼鎖之操作方法的流程圖;圖6為本發明之選擇需上鎖的應用程式的管理頁面;圖7為本發明之輸入密碼之頁面的示意圖;圖8為本發明之第二實施例之建立行為特徵模型的流程圖;圖9為本發明之第二實施例之手機之密碼鎖之操作方法的流程圖。
以下參照附圖來說明本發明之手機之密碼鎖之操作方法的較佳實施例。
圖1為本發明之手機之密碼鎖之操作的方塊圖。在圖1中,一手機(即智慧型手機)20藉由網路(例如網際網路、電話網路等)以有線或無線方式與一伺服器30雙向資料傳輸。手機20包含一觸控螢幕22、一方位感測器(Orientation Sensor)24及一微處理器26。
觸控螢幕22可顯示各種頁面(如資訊瀏覽或功能操作等頁面),微處理器26將所要顯示之頁面的資料傳送至觸控螢幕22,而由觸控螢幕22來顯示頁面。使用者可於觸控螢幕22上輸入資料或滑動頁面等操作,觸控螢幕22將所輸入的資料(例如密碼)或操作信號傳送至微處理器26。
使用者操作手機20(例如輸入密碼)時,如圖2A為本發明之感測手機之磁力軸的示意圖及照片、圖2B為本發明之感測手機之仰角角度的示意圖及照片與圖2C為本發明之感測手機之左右翻滾角度的示意圖及照片所示,於每一個操作動作藉由方位感測器24來感測手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。方位感測器24將所感測之該等數值傳送至微處理器26。其中,每一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值會對應一時間戳記,該時間戳記係手機20的系統時間。
微處理器26計算該等手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值以獲得複數個行為特徵量。其中,該等行為特徵量包含:
最大值=max(P 1,P 2,...,P N-1,P N ) (3)
最小值=min(P 1,P 2,...,P N-1,P N ) (4)
角度範圍=最大值-最小值 (6)
其中,y係手機20之仰角角度的數值,z係手機20之左右翻滾角度的數值,N係手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度的數值之個數,P i 係每一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度的數值,T i 係對應於P i 的時間戳記,V i 係速度。
微處理器26判斷所輸入之密碼是否正確。微處理器26使用一分類器演算法根據一行為特徵模型(下文將詳細說明)來分類每一行為特徵量為真或假。其中,行為特徵量與該行為特徵模型相符則為真,亦即操作手機20之使用者為手機20的主人,則手機20的操作動作行為一致;反之為假。
其中,分類器演算法係一KNN(K-Nearest-Neighbors)分類器演算法、一FF-MLP(Feed-Forward Multi-Layer Perceptron)、一RBF(Radial Basis Function)分類器演算法或一GRNN(General Regression Neural Network)分類器演算法。
進行分類之每一行為特徵量會對應一為真或假之結果,在本
實施例中係採用「多數決」之判斷方式。所謂的多數決就是由所取的上述之行為特徵量的資料筆數各自做分類。以5筆行為特徵量之資料為例,當5筆連續行為特徵量之資料中有過半(3筆資料以上)的筆數被分類器(亦即分類器演算法)分類為手機20之主人(亦即分類結果為真),就判定此次操作手機20之使用者為手機20之主人;若5個連續行為特徵量之資料中被分類器分類為手機20之主人的筆數為一半以下(2筆資料以下),就判定此次操作手機20之使用者不為手機20之主人。
在另一實施例中,微處理器26所接收到之該等手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值藉由網路傳輸至伺服器30。由伺服器30計算該等手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值以獲得複數個行為特徵量。
伺服器30使用分類器演算法根據行為特徵模型來分類每一行為特徵量為真或假。其中,行為特徵量與該行為特徵模型相符則為真,亦即操作手機20之使用者為手機20的主人,則手機20的操作動作行為一致;反之為假。伺服器30對該等行為特徵量進行分類的結果藉由網路傳輸至微處理器26。
圖3為本發明在建立行為特徵模型之手機操作頁面的示意圖。在圖3中,手機20之主人在手機操作頁面所規定的操作次數(例如m次)來操作密碼之輸入,以建立手機20之主人的行為特徵模型,建立的方式如下所述。
手機20之主人在操作手機之密碼輸入時,每一次操作藉由方位感測器24來感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,由微處理器26計算一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值以獲得上述一筆行為特徵量。依規定的操作m次而得到m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,而由微處理器26計算m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,以獲得上述之m筆行為特徵量。由手機20或伺服器30於上述習知技術之分類器(即分類器演算法)中使用m筆行為特徵量進行訓練,以建立屬於手機20之主人
的行為特徵模型。
以下將詳細說明本發明之手機之密碼鎖之操作方法的操作步驟,同時參考以上各圖式。本發明之手機之密碼鎖可操作在手機於待機狀態而要進入操作狀態,或者要操作已鎖定之手機應用程式而進行解鎖的情況等應用。在下述實施例中,本發明係以要操作已鎖定之手機應用程式而進行解鎖的情況來做說明。
圖4為本發明之第一實施例之建立行為特徵模型的流程圖。在圖4中,由手機20藉由網路於伺服器30下載密碼鎖之一應用程式(步驟S40)。在觸控螢幕22上點選該密碼鎖之應用程式,由微處理器26執行該應用程式(步驟S42)。
在第一次操作密碼鎖之應用程式時,會先建立屬於手機20之主人的行為特徵模型,而在觸控螢幕22上顯示如圖3所示之操作頁面,手機20之主人依據規定的操作次數(例如m次)於觸控螢幕22上進行密碼輸入操作(步驟S44)。
於觸控螢幕22上每操作一次密碼之輸入,由方位感測器24感測得到一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,依規定的操作m次密碼輸入,由方位感測器24感測得到m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值(步驟S46)。其中,由方位感測器24根據每個時間戳記來感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。
方位感測器24將m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等(包含對應m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度之複數個時間戳記)數值傳送至微處理器26,而由微處理器26計算m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,以獲得如上述之m筆行為特徵量(步驟S48)。
由手機20之微處理器26於上述習知技術之分類器(即分類器演算法)中使用m筆行為特徵量進行訓練,以建立屬於手機20之主人的行為特徵模型(步驟S50)。
圖5為本發明之第一實施例之手機之密碼鎖之操作方法的流程圖。在圖5中,手機20之使用者於觸控螢幕22上的應用程式頁面點選所要使用之應用程式。圖6為本發明之選擇需上鎖的應用程式的管理頁面。圖6中之「Facebook」應用程式是經上鎖之應用程式,當使用者點選「Facebook」之圖樣時,微處理器26啟動密碼鎖之應用程式(步驟S60)。
此時,於觸控螢幕22上顯示密碼鎖之頁面(步驟S62),如圖7為本發明之輸入密碼之頁面的示意圖所示。使用者於觸控螢幕22上輸入一密碼,同時,在輸入密碼的每一次操作動作由方位感測器24感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值(步驟S64)。使用者完成密碼之輸入例如需要n次操作動作,則由方位感測器24感測n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。其中,由方位感測器24根據每個時間戳記來感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。
接著,由觸控螢幕22將所輸入之密碼傳送至微處理器26,由方位感測器24將所感測之n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等(包含對應n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度之複數個時間戳記)數值傳送至微處理器26。之後,由微處理器26判斷所輸入之密碼是否正確(步驟S66)。若所輸入的密碼不正確,則於觸控螢幕22上顯示錯誤訊息或顯示主頁面(步驟S68)。
若所輸入的密碼正確,則由微處理器26計算n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,以獲得如上述之n筆行為特徵量(步驟S70)。
由微處理器26使用上述之分類器演算法根據分類器演算法所建立之行為特徵模型來對n筆行為特徵量進行分類,每一筆行為特徵量與行為特徵模型相符則為真,亦即操作手機20之使用者為手機20的主人;反之為假(步驟S72)。
由分類器進行分類之每一筆行為特徵量會對應一為真或假之結果,在本實施例中係採用上述「多數決」之判斷方式。亦即當n筆連
續行為特徵量之資料中有過半的筆數被分類器(亦即分類器演算法)分類為手機20之主人(亦即分類結果為真),就判定此次操作手機20之使用者為手機20之主人;若n個連續行為特徵量之資料中被分類器分類為手機20之主人的筆數為一半以下,就判定此次操作手機20之使用者不為手機20之主人。
由微處理器26判斷進行分類而為真的數量是否超過半數,亦即判斷操作手機20之使用者是否為手機20之主人(步驟S74)。
若判斷操作手機20之使用者不為手機20之主人,則進行步驟S68;若判斷操作手機20之使用者為手機20之主人,則由微處理器26執行所要使用之應用程式,例如執行「Facebook」應用程式,而於觸控螢幕22上顯示「Facebook」之頁面(步驟S76)。
圖8為本發明之第二實施例之建立行為特徵模型的流程圖。在圖8中,由手機20藉由網路於伺服器30下載密碼鎖之一應用程式(步驟S80)。在觸控螢幕22上點選該密碼鎖之應用程式,由微處理器26執行該應用程式(步驟S82)。
在第一次操作密碼鎖之應用程式時,會先建立屬於手機20之主人的行為特徵模型,而在觸控螢幕22上顯示如圖3所示之操作頁面,手機20之主人依據規定的操作次數(例如m次)於觸控螢幕22上進行密碼輸入操作(步驟S84)。
於觸控螢幕22上每操作一次密碼之輸入,由方位感測器24感測得到一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,依規定的操作m次密碼輸入,由方位感測器24感測得到m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值(步驟S86)。其中,由方位感測器24根據每個時間戳記來感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。
方位感測器24將m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等(包含對應m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度之複數個時間戳記)數值經由手機20之微處理器26藉由網路傳輸至伺服器30(步驟S88)。
伺服器30接收到由手機20所傳輸之m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,由伺服器30計算m筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,以獲得如上述之m筆行為特徵量(步驟S90)。
由伺服器30於上述習知技術之分類器(即分類器演算法)中使用m筆行為特徵量進行訓練,以建立屬於手機20之主人的行為特徵模型(步驟S92)。
圖9為本發明之第二實施例之手機之密碼鎖之操作方法的流程圖。在圖9中,手機20之使用者於觸控螢幕22上欲點選所要使用之應用程式,例如圖6中之「Facebook」應用程式是經上鎖之應用程式,當使用者點選「Facebook」之圖樣時,微處理器26啟動密碼鎖之應用程式(步驟S100)。
此時,如圖7所示於觸控螢幕22上顯示密碼鎖之頁面(步驟S102)。使用者於觸控螢幕22上輸入一密碼,同時,在輸入密碼的每一次操作動作由方位感測器24感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值(步驟S104)。使用者完成密碼之輸入例如需要n次操作動作,則由方位感測器24感測n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。其中,由方位感測器24根據每個時間戳記來感測一筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值。
接著,由觸控螢幕22將所輸入之密碼以及由方位感測器24將所感測之n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等(包含對應n筆手機20之磁力軸、手機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度之複數個時間戳記)數值經由手機20之微處理器26藉由網路傳輸至伺服器30(步驟S106)。
之後,由伺服器30判斷密碼是否正確(步驟S108)。若密碼不正確,則由伺服器30藉由網路傳輸一錯誤訊息至手機20,而於手機20之觸控螢幕22上顯示錯誤訊息或顯示主頁面(步驟S110)。
若密碼正確,則由伺服器30計算n筆手機20之磁力軸、手
機20之仰角角度及手機20之左右翻滾角度等數值,以獲得如上述之n筆行為特徵量(步驟S112)。
由伺服器30使用上述之分類器演算法根據分類器演算法所建立之行為特徵模型來對n筆行為特徵量進行分類,每一筆行為特徵量與行為特徵模型相符則為真,亦即操作手機20之使用者為手機20的主人;反之為假(步驟S114)。
由分類器進行分類之每一筆行為特徵量會對應一為真或假之結果,在本實施例中係採用上述「多數決」之判斷方式。亦即當n筆連續行為特徵量之資料中有過半的筆數被分類器(亦即分類器演算法)分類為手機20之主人(亦即分類結果為真),就判定此次操作手機20之使用者為手機20之主人;若n個連續行為特徵量之資料中被分類器分類為手機20之主人的筆數為一半以下,就判定此次操作手機20之使用者不為手機20之主人。
由伺服器30判斷進行分類而為真的數量是否超過半數,亦即判斷操作手機20之使用者是否為手機20之主人,伺服器30將判斷所得到之一行為操作結果(亦即為手機20之主人或不為手機20之主人之訊息)藉由網路傳輸至手機20之微處理器26(步驟S116)。
若微處理器26接收該行為操作結果得知操作手機20之使用者不為手機20之主人,則進行步驟S110;若微處理器26接收該行為操作結果得知操作手機20之使用者為手機20之主人,則由微處理器26執行所要使用之應用程式,例如執行「Facebook」應用程式,而於觸控螢幕22上顯示「Facebook」之頁面(步驟S120)。
根據上述各圖式及其說明,便可實施本發明手機之密碼鎖之操作方法。
本發明之上述手機之密碼鎖之操作方法可以一程式型態來撰寫完成,並可將該程式儲存於一記錄媒體,在手機從記錄媒體載入該程式並執行後,便可完成如上述說明及圖式中所示之方法步驟。
同樣地,本發明之上述手機之密碼鎖之操作方法可以一電腦程式產品來完成,在手機例如從網路下載該電腦程式產品並執行後,便可
完成如上述說明及圖式中所示之方法步驟。
本發明提供一種手機之密碼鎖之操作方法、紀錄媒體及電腦程式產品,其優點除了提供傳統的密碼鎖方式之外,還加入智慧型手機之主人的手機使用行為做為保護機制,在一般密碼鎖的基礎上利用分類器建立行為特徵模型,以手機主人本身特有的手機操作習慣於行為特徵模型中做驗證,形成新世代的手機保護機制,提供智慧型手機更強的防護。
雖然本發明已參照較佳具體例及舉例性附圖敘述如上,惟其應不被視為係限制性者。熟悉本技藝者對其形態及具體例之內容做各種修改、省略及變化,均不離開本發明之範圍。
Claims (8)
- 一種手機之密碼鎖之操作方法,其特徵在於包含下列步驟:由該手機之一方位感測器感測複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度;由該手機藉由網路傳輸該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度至一伺服器;由該伺服器計算該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度以獲得複數個行為特徵量;由該伺服器使用一分類器演算法根據一行為特徵模型來分類每一行為特徵量為真或假,其中行為特徵量與該行為特徵模型相符則為真,反之為假;由該伺服器判斷該複數個行為特徵量為真的個數是否大於或等於一預定個數以獲得一行為操作結果;以及由該伺服器藉由網路傳輸該行為操作結果至該手機。
- 如申請專利範圍第1項之操作方法,進一步包含:在該方位感測器進行感測之前,於該手機之一觸控螢幕上點選啟動該密碼鎖之功能;於該觸控螢幕上顯示該密碼鎖之頁面;於該觸控螢幕上輸入一密碼;將該密碼經由該手機之一微處理器藉由網路傳輸至該伺服器;由該伺服器判斷該密碼是否正確;當該密碼正確及該行為操作結果為真時,在該微處理器接收由該伺服器藉由網路所傳輸之該行為操作結果之後,由該微處理器執行解鎖程序;以及 當該密碼錯誤或該行為操作結果為假時,在該微處理器接收由該伺服器藉由網路所傳輸之該行為操作結果之後,於該觸控螢幕上顯示錯誤訊息。
- 如申請專利範圍第1項之操作方法,進一步包含:由該手機藉由網路於該伺服器下載該密碼鎖之一應用程式;由該微處理器執行該應用程式;依據規定的操作次數於該觸控螢幕上進行密碼輸入操作;由該方位感測器感測該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度;由該手機藉由網路傳輸該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度至該伺服器;由該伺服器計算該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度以獲得該複數個行為特徵量;以及由該伺服器使用該分類器演算法根據該複數個行為特徵量以建立該行為特徵模型。
- 如申請專利範圍第1或3項之操作方法,其中,由該方位感測器根據複數個時間戳記來感測該複數個該手機之磁力軸、該手機之仰角角度及該手機之左右翻滾角度。
- 如申請專利範圍第1或3項之操作方法,其中,該分類器演算法係一KNN(K-Nearest-Neighbors)分類器演算法、一FF-MLP(Feed-Forward Multi-Layer Perceptron)、一RBF(Radial Basis Function)分類器演算法及一GRNN(General Regression Neural Network)分類器演算法之其中一者。
- 如申請專利範圍第1或3項之操作方法,其中,該複數個行為特 徵量包含:
- 一種內儲一程式之記錄媒體,在一手機由該記錄媒體載入該程式並執行後,可完成如申請專利範圍第1至6項中任一項之方法。
- 一種內儲一程式之電腦程式產品,在一手機由電腦程式產品載入該程式並執行後,可完成如申請專利範圍第1至6項中任一項之方法。
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