[发明专利]基于用户行为特征的模型训练方法及身份验证方法在审
| 申请号： | 201710252521.X | 申请日： | 2017-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN107426397A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 纪雯;李梦楠;周梦迪;许精策 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | H04M1/725 | 分类号： | H04M1/725;H04L9/32;G06F21/31 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于用户行为特征的手机身份验证方法，利用用户使用手机时的特有的行为特征和键击动力学特征来验证用户身份合法性，采用适合于大规模数据集的机器学习技术，通过使用一个复杂度较低的训练模型显著提升了身份验证的速度；对硬件资源要求低，可在后台隐藏执行。即使系统被未授权使用者侵入，也可达到保护隐秘资料的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 用户 行为 特征 模型 训练 方法 身份验证 | ||
【主权项】：
一种基于用户行为特征的模型训练方法，包括以下步骤：步骤1)、采集用户的行为特征，将所述行为特征记录为行为数据集；步骤2)、针对所述行为数据集提取特征向量，取得特征向量集；步骤3)、采用快速机器学习算法建立模型，利用所述特征向量集对所述模型进行训练，得到身份验证模型。
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