[发明专利]一种用户身份的识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种用户身份的识别方法及装置，涉及数据处理技术领域，本发明实施例的方法包括：采集用户的历史行为数据，所述历史行为数据至少包含有社会模式行为数据、对话模式数据和消费模式数据；根据所述历史行为数据生成用户的身份标识；根据所述身份识别用户身份是否合法。实现了根据用户的非生物特征生成用户的身份标识并利用该身份标识对用户身份合法性进行识别，改善了用户身份识别的性能。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用户身份的识别方法及装置。

背景技术

随着科技的快速发展、移动终端使用的普及，伴随着移动终端的各种应用也越来越多，大大地方便了人们的生活。为了有更好的使用体验，用户可以在应用程序、网页绑定个人信息、银行卡等，因此当用户的某一个账号信息被盗用时，会危及个人和其他用户的财产安全等。为此，确保网络上用户身份安全性至关重要。

目前，在各个网站或应用程序内，需要用户输入登录信息后才能够浏览网页、使用应用程序等。现有的登录信息除了账号密码以后，大部分都是通过用户的生物特征如指纹、声纹等作为用户的登录信息并确定用户身份是否合法，然而由于生物特征可以被伪造，使得身份识别仍然存在安全隐患，导致身份识别性能较差的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种用户身份的识别方法及装置，主要目的在于利用用户的非生物特征作为身份标识进行身份合法性识别。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供了一种用户身份的识别方法，该方法包括：

采集用户的历史行为数据，所述历史行为数据至少包含有社会模式行为数据、对话模式数据和消费模式数据；

根据所述历史行为数据生成用户的身份标识；

根据所述身份识别用户身份是否合法。

可选的，所述采集用户的历史行为数据之后，所述方法还包括：

将所述历史行为数据进行分类，得到多组不同模式下的行为数据；

所述根据所述历史行为数据生成用户的身份标识包括：

对各组模式下的行为数据分别进行解析，并利用预置神经网络模型计算与所述用户对应的多个身份子向量，所述身份子向量用于标识用户在各个模式下的身份；

根据所述多个身份子向量合成与所述用户对应的身份向量，并将所述身份向量确定为所述用户的身份标识。

可选的，所述根据所述身份识别用户身份是否合法包括：

获取用户的当前行为数据；

利用所述预置神经网络模型计算用户的当前身份标识；

根据所述用户的当前身份标识与所述用户的身份标识之间的匹配度确定用户身份是否合法。

可选的，所述方法还包括：

根据所述身份向量进行聚类，得到多个用户集合；

根据所述用户集合中的各个用户的身份标识确定所述用户集合的标识。

可选的，所述根据所述身份识别用户身份是否合法之后，所述方法还包括：

若所述用户身份不合法，则输出告警信息和/或终止程序运行。

第二方面，本发明实施例还提供了一种用户身份的识别装置，该装置包括：

采集单元，用于采集用户的历史行为数据，所述历史行为数据至少包含有社会模式行为数据、对话模式数据和消费模式数据；

生成单元，用于根据所述历史行为数据生成用户的身份标识；