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申请/专利权人：聊城大学东昌学院

摘要：本发明涉及身份识别技术领域，尤其涉及一种计算机系统的用户身份识别方法。该方法包括以下步骤：获取用户历史行为数据及实时用户行为数据；对用户历史行为数据进行行为特征分析，以构建用户行为特征数据库；对实时用户行为数据进行键盘输入动态数据提取，获取用户键盘输入动态数据；对实时用户行为数据进行鼠标移动行为分析，以得到用户鼠标移动行为数据；对用户键盘输入动态数据进行时序分析，以生成动态按键时序数据；基于动态按键时序数据对用户键盘输入动态数据进行频率分布分析，生成键组输入频率分布数据。本发明实现了高效、安全的用户身份识别。

主权项：1.一种计算机系统的用户身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取用户历史行为数据及实时用户行为数据；对用户历史行为数据进行行为特征分析，以构建用户行为特征数据库；对实时用户行为数据进行键盘输入动态数据提取，获取用户键盘输入动态数据；对实时用户行为数据进行鼠标移动行为分析，以得到用户鼠标移动行为数据；其中，步骤S1具体为：步骤S11：获取用户历史行为数据及实时用户行为数据；步骤S12：对用户历史行为数据进行行为特征分析，以生成用户行为特征数据；步骤S13：对用户行为特征数据进行数据集成，以构建用户行为特征数据库；步骤S14：对实时用户行为数据进行键盘输入动态数据提取，获取用户键盘输入动态数据；步骤S15：对实时用户行为数据进行鼠标移动行为分析，以得到用户鼠标移动行为数据；步骤S2：对用户键盘输入动态数据进行时序分析，以生成动态按键时序数据；基于动态按键时序数据对用户键盘输入动态数据进行频率分布分析，生成键组输入频率分布数据；其中，步骤S2具体为：步骤S21：对用户键盘输入动态数据进行时序分析，以生成动态按键时序数据；步骤S22：基于动态按键时序数据对用户键盘输入动态数据进行键入强度计算，生成键入强度数据；步骤S23：对用户键盘输入动态数据进行输入速度分析，生成输入速度数据；步骤S24：根据输入速度数据对用户键盘输入动态数据进行键组频率统计，生成键组输入频率数据；步骤S25：对键组输入频率数据进行频率分布分析，生成键组输入频率分布数据；步骤S3：根据动态按键时序数据对键组输入频率分布数据进行动作间时序依赖分析，生成按键动作时序依赖数据；利用动态按键时序数据对按键动作时序依赖数据进行演化学习，构建键入行为特征知识图谱；其中，步骤S3具体为：步骤S31：根据动态按键时序数据对键组输入频率分布数据进行动作间时序依赖分析，生成按键动作时序依赖数据；步骤S32：利用动态按键时序数据对键入强度数据进行按键强弱交替分析，以生成按键强弱交替规律数据；步骤S33：对按键强弱交替规律数据进行键入流畅度计算，以得到用户键入流畅度数据；步骤S34：对按键动作时序依赖数据及用户键入流畅度数据进行动态行为特征分析，生成键入动态行为特征序列；步骤S35：对键入动态行为特征序列进行序列演化学习，构建键入行为特征知识图谱；步骤S4：对用户鼠标移动行为数据进行移动轨迹分析，以生成鼠标移动轨迹数据；对鼠标移动轨迹数据进行移动区域范围分析，以生成移动轨迹区域数据；对用户鼠标移动行为数据进行移动坐标分布统计，生成点击位置分布数据；其中，步骤S4具体为：步骤S41：对用户鼠标移动行为数据进行移动轨迹分析，以生成鼠标移动轨迹数据；步骤S42：对鼠标移动轨迹数据进行移动速度识别，生成鼠标移动速度数据；步骤S43：根据鼠标移动速度数据对鼠标移动轨迹数据进行移动区域范围分析，以生成移动轨迹区域数据；步骤S44：对用户鼠标移动行为数据进行移动进行点击位置坐标检测，获取点击位置坐标数据；步骤S45：对点击位置坐标数据进行坐标分布统计，生成点击位置分布数据；步骤S5：基于点击位置分布数据对移动轨迹区域数据进行交互分析，生成用户动态交互数据；通过鼠标移动轨迹数据对用户动态交互数据进行行为特征演化分析，构建鼠标行为特征网络；其中，步骤S5具体为：步骤S51：对移动轨迹区域数据进行区域停留时长计算，生成区域停留时长数据；步骤S52：基于点击位置分布数据对区域停留时长数据进行用户访问路径分析，以生成用户访问路径图；步骤S53：对用户访问路径图进行动态交互分析，生成用户动态交互数据；步骤S54：通过鼠标移动轨迹数据对用户动态交互数据进行行为特征演化分析，生成鼠标行为特征演化数据；步骤S55：对鼠标行为特征演化数据进行行为特征映射，构建鼠标行为特征网络；步骤S6：利用深度神经网络对键入行为特征知识图谱及鼠标行为特征网络进行数据挖掘建模，构建用户行为孪生模型；基于用户行为特征数据库对用户行为孪生模型进行行为隐式指纹相似性计算，生成用户身份识别数据，以执行用户身份匹配识别作业；其中，步骤S6具体为：步骤S61：利用深度神经网络对键入行为特征知识图谱及鼠标行为特征网络进行数据挖掘建模，构建用户行为孪生模型；步骤S62：基于用户行为特征数据库对用户行为孪生模型进行行为隐式指纹相似性计算，生成行为隐式指纹相似性数据；步骤S63：基于预设的用户身份识别相似性阈值与行为隐式指纹相似性数据进行比较，当预设的用户身份识别相似性阈值大于行为隐式指纹相似性数据，则身份匹配识别失败；步骤S64：当预设的用户身份识别相似性阈值小于或等于行为隐式指纹相似性数据，则身份匹配识别成功，生成用户身份识别数据，以执行用户身份匹配识别作业。

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