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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510346011.3，技术领域涉及：G06F21/30；该发明授权一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法是由陈佳元;朱添田;陈铁明;吕明琪设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，包括基于移动设备的多个运动传感器收集移动设备使用时产生的多源数据并进行预处理；利用生成‑鉴别框架对预处理后的多源数据进行数据增强，得到多源增强数据；利用滑动窗口处理多源增强数据，并采用交叉注意力机制将一个窗口内的多源增强数据转换为融合特征，利用标记后的融合特征训练教师模型；通过蒸馏已完成训练的教师模型得到学生模型；将待验证的融合特征输入学生模型，得到学生模型输出的身份验证结果，所述身份验证结果为非法用户或合法用户。本发明有效降低噪声干扰，提高身份验证所采用模型的性能。

本发明授权一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，其特征在于，所述基于注意力机制的移动设备隐式身份验证方法，包括：基于移动设备的多个运动传感器收集移动设备使用时产生的多源数据并进行预处理；利用生成-鉴别框架对预处理后的多源数据进行数据增强，得到多源增强数据；利用滑动窗口处理多源增强数据，并采用交叉注意力机制将一个窗口内的多源增强数据转换为融合特征，利用标记后的融合特征训练教师模型；通过蒸馏已完成训练的教师模型得到学生模型，蒸馏时根据移动设备的性能评分动态选择教师模型的蒸馏位置；将待验证的融合特征输入学生模型，得到学生模型输出的身份验证结果，所述身份验证结果为非法用户或合法用户；其中，所述教师模型为Transformer模型，所述Transformer模型采用动态差分注意力机制，所述动态差分注意力机制的注意力计算公式为： ；式中，为注意力值，为查询向量，为键向量，为值向量，为softmax函数，为键向量的转置，为键向量的维度，为动态差分参数，所述动态差分参数的调整如下：取一个窗口内的多源增强数据，计算每个运动传感器对应的增强数据的方差；若有一个运动传感器的增强数据的方差大于合理波动范围，则增大动态差分参数；否则减少动态差分参数，所述动态差分参数；其中，所述通过蒸馏已完成训练的教师模型得到学生模型，包括：计算移动设备的性能评分；令教师模型一共有层，若性能评分小于评分阈值，则取教师模型的前层作为蒸馏范围；否则取教师模型的后层作为蒸馏范围；对所述蒸馏范围，采用KMeans聚类方法进行聚类，将聚类结果中每个簇的质心作为蒸馏位置；基于教师模型中的蒸馏位置训练并输出学生模型。

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