[发明专利]用于连续用户认证的系统和方法在审

专利信息
申请号: 202180050721.1 申请日: 2021-06-17
公开(公告)号: CN116264830A 公开(公告)日: 2023-06-16
发明(设计)人: C·连姆;M·苏库普;D·默多克;F·B·科西克 申请(专利权)人: 爱迪德技术有限公司
主分类号: B60R25/00 分类号: B60R25/00
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 李雪娜;吕传奇
地址: 荷兰霍*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 连续 用户 认证 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于在设备的使用期间授权所述设备的用户以控制所述设备上的访问的方法,所述方法包括:

接收与用户对设备的使用特性有关的使用数据,所述使用数据包括从在用户对设备的使用期间由集成到设备的至少一个传感器感测的条件导出的数据;

生成指示所述用户是所述设备的授权用户的可能性的可能性值;

当所述可能性值被确定为可接受时,认证所述用户对所述设备的访问;以及

当所述可能性值被确定为不可接受时,对所述设备采取校正动作。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述设备的使用期间周期性地重复所述生成步骤。

3.根据权利要求1所述的方法,还包括聚合与授权用户对所述设备的使用特性相关的授权使用数据,所述授权使用数据包括从在所述授权用户对所述设备的使用期间由集成到所述设备的至少一个传感器感测的条件导出的数据,以创建所述授权用户的使用指纹数据。

4.根据权利要求3所述的方法,其中,应用所述指纹数据以训练用于生成所述可能性值的学习网络。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述授权使用数据包括一天中的时间、设备电池数据、加速度计数据、环境光水平、环境声音水平、触摸屏触摸速度和键盘输入速度中的至少一个。

6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述使用数据包括从所述设备外部的传感器导出的数据。

7.根据权利要求4所述的方法,其中,所述学习网络包括监督学习网络、无监督学习网络、半监督学习网络和增强学习网络中的至少一个。

8.根据权利要求4所述的方法,其中,所述学习网络应用算法,所述算法包括以下中的至少一个:决策树、回归、神经网络、时间序列、聚类、离群值检测、总体模型、因子分析、朴素贝叶斯公式化、支持向量机、线性回归、逻辑回归、kNN、k-均值、随机森林、维度减少、梯度提升、先验、最近邻、注意层、生成对抗性网络、SVM、人工神经网络、自动编码器、主分量分析(PCA)和教师-学生课程学习。

9.一种用于执行权利要求1-8中任一项所述的方法的计算机系统。

10.一种非暂时性计算机可读介质,具有存储在其上的指令,所述指令在由一个或多个计算机硬件处理器执行时使所述一个或多个计算机硬件处理器执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

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