[发明专利]一种基于CNN图像识别的NFC设备指纹认证方法及系统

权利要求书

1.一种基于CNN图像识别的NFC设备指纹认证方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)将确认安全的NFC设备接入系统，获取NFC设备的扇区编号RID；

(2)采集确认安全的NFC设备的模拟信号，包括读取信息、写入信息和正常放置状态；

(3)将步骤(2)得到的模拟信号输入MATLAB软件获得信号图像，通过离群点检测算法滤去异常值，通过滤波器进行平滑滤波，将滤波后的数据进行切分，将每一段数据转换为相应的包含数据特征的图像，得到样本图像集；

(4)将步骤(3)得到样本图像集输入CNN网络进行训练，提取到相应的特征并得到相应的单分类器及其输出结果，其中每一个样本图像对应一个单分类器；

(5)建立单分类器数据库，重复步骤(1)-(4)，将步骤(1)得到的确认安全的NFC设备的编号RID和步骤(4)得到的确认安全的NFC设备对应的单分类器及其输出结果存入单分类器数据库；

(6)获取待检测的NFC设备的扇区编号，判断扇区编号是否被数据库收入，若否，则待检测的NFC设备为未经数据库录入的设备，在确认其安全的情况下重复步骤(1)-(5)，对数据库进行更新，待检测的NFC设备认证成功，允许接入；若是，则执行步骤(7)；

(7)获取待检测的NFC设备的模拟信号，通过步骤(2)-(3)得到待测样本图像；将待测样本图像输入数据库中的每一个单分类器，得到每一个单分类器的输出结果1或0，若存在单分类器输出结果为1，则待检测的NFC设备认证成功，允许接入；否则，待检测的NFC设备认证失败，拒绝接入并发出警告。

2.根据权利要求1所述的一种基于CNN图像识别的NFC设备指纹认证方法，其特征在于，所述CNN网络由若干个单层的神经网络组成，计算表达式为：

其中，x_i表示上层的第i个输入，W_i表示该输入的权重，n表示上层输入的个数，b是偏置常数。

3.根据权利要求1所述的一种基于CNN图像识别的NFC设备指纹认证方法，其特征在于步骤(3)所述离群点检测算法滤去异常值，具体为剔除不稳定的模拟信号，计算公式如下：

1≤ij≤n,1≤hkT

其中，表示NFC设备的硬件自身稳定性指标，表示NFC设备的硬件差异性指标，表示t时刻的NFC设备第i个硬件的第h个特征向量，表示NFC设备第i个硬件的第k个特征向量，表示NFC设备第i个硬件的第h个特征向量，USB为硬件本征差异可用性(F∈[0,1])，TH为区分不同硬件设备的阈值，当USB值＞TH值时，保留NFC设备中该硬件的模拟信号，否则剔除；num(·)表示集合的元素数量，T表示时间。

4.一种基于CNN图像识别的NFC设备指纹认证系统，其特征在于，用于实现权利要求1所述的NFC设备指纹认证方法，包括：

信号采集模块，用于采集NFC设备的扇区编号、以及NFC设备在与读卡器交换信息时的模拟信号；

信号图像处理模块，用于对模拟信号进行预处理，包括去异常值、滤波、切分和图像转换；

信号特征提取模块，包括特征提取单元和映射单元，每一个特征提取单元后面连着一个映射单元，用于提取图像的特征；

单分类器数据库，用于存储每一个确认安全的NFC设备的扇区编号、相对应的单分类器及其输出结果；

设备指纹认证模块，包括模型建立单元和异常检测单元；所述模型建立单元用于构建CNN网络并进行训练，获取相对应的单分类器及其输出结果；所述异常检测单元用于加载单分类器数据库，对输入的待检测信号进行匹配，辨识设备身份。