[发明专利]基于触控手势的身份认证系统及其工作方法

说明书

本发明公开了一种基于触控手势的身份认证系统及其工作方法，该系统包括手势感知模块和身份认证模块；手势感知模块会获取移动设备基于时序的触摸屏和惯性传感器数据，并从获取的时序数据中提取代表用户触屏行为习惯的特征向量；在身份认证模块，基于采集的特征向量数据对特征代表用户行为习惯的有效性进行分析，选择最有效的特征数据来构建手势身份模型，并基于手势身份模型进行身份认证。本发明的身份认证系统，不仅可以获得触屏时输入的内容，还可以感知用户触屏时的隐式手势行为习惯，可以保证非法用户在窥探到手势的情况下，也会因为无法完全模仿合法用户手势行为习惯而验证失败，在实现更高安全性的同时也保持了良好的用户体验。

技术领域

本发明属于智能手机感知技术和人工智能技术领域，具体指代一种基于触控手势的身份认证系统及其工作方法。

背景技术

随着智能手机的发展，一方面智能手机变得越来越普及，智能手机的安全问题也变得越来越重要。大部分人都开始使用智能手机，智能手机开始与我们生活中的出行、支付以及个人隐私都息息相关。现有的智能手机安全防护主要是通过身份验证的方式，其中图案解锁是常用的一种身份认证方式，但是由于密码窥探、黑客窃取等破解方式导致基于知识的图案解锁或者密码解锁认证方式仍然存在很大的安全隐患。

另一方面越来越多用户使用智能手机的同时，智能手机上的传感器也越来越丰富，目前基本所有的Android智能设备都集成了触摸屏、加速度计传感器和陀螺仪传感器，这为我们更好地感知用户使用设备的行为习惯提供了契机。同时智能手机性能的提升与人工智能技术的进步，越来越多的功能可以在智能手机上进行在线识别，为移动设备感知提供了基础。

传感器硬件与技术的成熟，使得我们更细粒度地对用户行为习惯进行数据感知、特征提取以及模型建立，移动设备不仅可以获得触屏时输入了什么，而且可以利用触摸屏和惯性传感器感知用户触屏时输入的方式，即用户触屏的隐式手势行为习惯，以此实现对用户身份较为精准的身份建模。所以在移动设备触屏感知领域，可以将惯性传感器与触摸屏结合起来使用，更好地对行为的习惯特征进行感知。

本发明对用户手势行为习惯的建模中，提取的很多特征是隐式的，这些特征和用户的生理特征和行为习惯都有关系，比如手掌手指的大小形状、持有移动设备的姿势和触屏的习惯等，这些对于非法用户都是很难模仿的隐式特征，即使能模仿手势的性状，但是很难完全模仿用户滑动手势的独特行为。这种从多个维度感知的行为习惯特征不容易被攻击者窥探模仿，从而达到更安全也更准确的认证效果。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于触控手势的身份认证系统及其工作方法，使用移动设备的触摸屏与惯性传感器对移动设备用户进行触屏手势行为习惯的感知，对感知获得的数据提取、分析和选择特征来建立用户手势身份模型，通过手势身份模型的匹配来实现合法用户与非法用户的判别，从而实现移动设备安全的身份认证。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种基于触控手势的身份认证系统，包括：手势感知模块和身份认证模块；其中，

手势感知模块包括：数据获取子模块、子状态切分模块及特征提取子模块；数据获取子模块用于获取用户滑动手势过程中移动设备触摸屏和惯性传感器的时序数据；子状态切分模块用于对时序数据进行数据分段，得到子状态数据；特征提取子模块用于对所有子状态数据进行特征提取并拼接；

身份认证模块包括：特征分析与选择子模块、手势模型训练子模块及手势模型认证子模块；特征分析与选择子模块用于对上述特征进行有效性分析；手势模型训练子模块基于有效特征数据构建身份模型；手势模型认证子模块用于验证未知认证用户的身份。

进一步地，所述惯性传感器包含加速度计传感器和陀螺仪传感器。

进一步地，所述子状态切分模块使用三角形外接圆曲率法计算时序数据中包含触摸屏坐标点的曲率半径，基于曲率半径的大小对时序数据进行切分。