[发明专利]一种数据验证方法、相关设备和系统

权利要求书

1.一种数据验证方法，其特征在于，包括：

客户端采集鼠标的移动轨迹数据；所述客户端向服务端上报所述移动轨迹数据；

所述服务端判断所述移动轨迹数据是否为真人控制鼠标的轨迹数据；

若所述移动轨迹数据为真人控制鼠标的轨迹数据，则所述服务端确定所述客户端验证通过；

若所述移动轨迹数据不为真人控制鼠标的轨迹数据，则所述服务端确定所述客户端验证不通过；

所述移动轨迹数据包括移动速度数据和轨迹数据；所述服务端判断所述移动轨迹数据是否为真人控制鼠标的轨迹数据，包括：

所述服务端将所述移动轨迹数据作为轨迹矢量图并且转换成图像数据，其中，所述移动速度数据转换成图像深度，所述轨迹数据转换成图像线条；

所述服务端通过神经网络和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，计算所述图像数据的真人概率，其中，所述大量真人控制鼠标的轨迹数据为数量超过预设数量阈值的真人控制鼠标的轨迹数据；

若所述图像数据的真人概率超过预设概率阈值，则所述服务端确定所述移动轨迹数据为真人控制鼠标的轨迹数据；

若所述图像数据的真人概率不超过预设概率阈值，则所述服务端确定所述移动轨迹数据不为真人控制鼠标的轨迹数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动轨迹数据还包括时间数据；

所述服务端通过神经网络和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，计算所述图像数据的真人概率，包括：

所述服务端通过卷积神经网络CNN和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，对所述图像数据进行初步分类，得到初步分类结果；

所述服务端通过循环神经网络RNN、所述时间数据、所述初步分类结果和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，对所述图像数据进行时序分类，得到时序分类结果，并使用所述时序分类结果计算所述图像数据的真人概率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述客户端采集鼠标的移动轨迹数据，包括：

所述客户端每单位时间内采集鼠标的移动轨迹数据；

所述客户端向服务端上报所述移动轨迹数据，包括：所述客户端向服务端上报所述客户端每次采集的移动轨迹数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务端通过神经网络和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，计算所述图像数据的真人概率，包括：

所述服务端通过神经网络和预先为所述客户端建立的轨迹数据库，计算所述图像数据的真人概率，其中，所述轨迹数据库包括所述客户端的大量真人控制鼠标的轨迹数据。

5.一种数据验证方法，其特征在于，包括：

客户端采集鼠标的移动轨迹数据；

所述客户端向服务端上报所述移动轨迹数据，以使所述服务端判断所述移动轨迹数据是否为真人控制鼠标的轨迹数据，若所述移动轨迹数据为真人控制鼠标的轨迹数据，则确定所述客户端验证通过，若所述移动轨迹数据不为真人控制鼠标的轨迹数据，则确定所述客户端验证不通过；

所述移动轨迹数据包括移动速度数据和轨迹数据；所述服务端判断所述移动轨迹数据是否为真人控制鼠标的轨迹数据，包括：所述服务端将所述移动轨迹数据作为轨迹矢量图并且转换成图像数据，其中，所述移动速度数据转换成图像深度，所述轨迹数据转换成图像线条；

所述服务端通过神经网络和预先获取的大量真人控制鼠标的轨迹数据，计算所述图像数据的真人概率，其中，所述大量真人控制鼠标的轨迹数据为数量超过预设数量阈值的真人控制鼠标的轨迹数据；

若所述图像数据的真人概率超过预设概率阈值，则所述服务端确定所述移动轨迹数据为真人控制鼠标的轨迹数据；

若所述图像数据的真人概率不超过预设概率阈值，则所述服务端确定所述移动轨迹数据不为真人控制鼠标的轨迹数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述客户端采集鼠标的移动轨迹数据，包括：

所述客户端每单位时间内采集鼠标的移动轨迹数据；

所述客户端向服务端上报所述移动轨迹数据，包括：

所述客户端向服务端上报所述客户端每次采集的移动轨迹数据。