Patent DE-112016004922-B4 (DE)
Title: Konstruktions- und Analysesystem des Berührungsbildschirmnutzer-Schaltflächenverhaltenmodus und dessen Identitätserkennungsverfahren
Inventor: CHEN HONGZHONG
IPC: G06N3/02
Filed: 2016-01-15
Granted: 2021-12-02
Abstract: Identitätserkennungsverfahren zur Konstruktion und Analyse des Berührungsbildschirmnutzer-Schaltflächenverhaltenmodus, dadurch gekennzeichnet, dass anhand der historischen Schaltflächeninformationen der durch den Nutzer innerhalb eines Zeitraums beim Einloggen des Kontos durch die Soft-Tastatur auf dem Berührungsbildschirm des Mobiltelefons eingegebenen Passwörter eine Datenanalyse durchgeführt und ein entsprechendes neuronales Netzwerkmodell errichtet wird, wobei eine Modellberechnung für die neuen zu messenden Daten durchgeführt wird, um die Nutzeridentität zu erkennen; und wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:Schritt 1: Nutzerdatensammlung anhand des Schaltflächenverhaltenprozesses beim Eingeben des Passwortes durch den Nutzer des mobilen Endgeräts auf der Soft-Tastatur des Mobiltelefons werden die entsprechenden Verhaltensmerkmalsinformationen erfasst, wobei die Verhaltensmerkmalsinformationen die Zeitreiheninformationen des Nutzers beim Klicken auf die Soft-Tastatur zum Eingeben des Passwortes, die Informationen der Größe des Drucks und die Informationen der Kontaktfläche enthalten;Schritt 2: Datenvorverarbeitung verantwortlich für die Verarbeitung der Zeitdaten, Berechnen des Zeitstempels für das Loslassen einer Taste in jeder Eingangssequenz durch Subtrahieren des Zeitstempels für das Herunterdrücken einer Taste, Definieren des Ergebnisses als Dauer der Tastenbetätigung und Aufzeichnen als th; Berechnen der Zeit für das Herunterdrücken einer Taste in jeder Eingangssequenz durch Subtrahieren der Zeit für das Loslassen einer Taste in der letzten Eingangssequenz, Definieren des Ergebnisses als Tastenbetätigungsintervall und Aufzeichnen als ti; Aufzeichnen der Druckdaten als p und der Kontaktflächendaten als a; Verarbeiten oder Aussortieren der durch das System abgerufenen und erfassten, die Regeln nicht erfüllenden Daten; Durchführen einer Normalisierung für die Daten, wenn die erfassten jeweiligen Daten Unterschiede in Bezug auf die Dimensionen aufweisen;Schritt 3: Nutzerverhaltenstraining Verwenden des RBF (Radial Basis Function)-neuronalen Netzwerks als Modell, um die Nutzer zu klassifizieren; da die Sensoren der Mobiltelefone der jeweiligen Nutzer unterschiedliche Empfindlichkeiten haben, sollen die Zeitinformationen und die Druckinformationen des Eingangsverhaltens der Nutzer jeweils modelliert werden, um den durch verschiedene mobile Geräte bewirkten Fehler zu verringern; Aufzeichnen des durch den Nutzer einmal eingegebenen T(th1, th2,...,thn, ti1, ti2,...,tin-1) als Zeitmerkmalsvektor, Aufzeichnen von P(p1, p2,...,pn, a1, a2,...,an) als Druckmerkmalsvektor, wobei n die Nutzerpasswortlänge darstellt; Verwenden von zwei separaten RBF neuronalen Netzwerken, um T und P jeweils zu trainieren, Aufzeichnen als NTund NP; wobei der Eingang von NTT ist, und wobei der Zielausgang ein für jeden Nutzer im Voraus zugeordneter eindeutiger Identifizierungsvektor ist; Einstellen der an der Identitätsbeurteilung teilnehmenden Nutzer in einer Anzahl von m als u1, u2,...,um, dann entspricht der jedem Nutzer zugeordnete gewünschte Ausgangsvektor beim Trainieren des RBF neuronalen Netzwerks Oui=(x1,x2,...,xm), was den Ausgang des neuronalen Netzwerks im idealen Falle darstellt, wobeixj={0i≠j1i=jbesteht; und wobei der Eingang von NPP ist und der Zielausgang gleich wie NTist; und wobei das neuronale Netzwerk das Training mit so einem Verfahren durchführt, dass die Basisfunktionszentren selbstorganisierend ausgewählt werden; Berechnen des durchschnittlichen Fehlers von jedem neuronalen Netzwerk nach Durchführen des Trainings für zwei neuronale Netzwerke mit dem Verfahren und Aufzeichnen als ETund EP; Einstellen eines Ausgabegewichts für jedes neuronale Netzwerk und Aufzeichnen als WTund WP; und wobeiWT=EPET+EP,WP=ETET+EPbestehen;Schritt 4: Nutzeridentitätsauthentifizierung für eine neue Eingangssequenz, welche eine Identitätsverifizierung des Nutzers benötigt, werden zuerst eine Vorverarbeitung und Normalisierung durch den Schritt 2 durchgeführt, wobei die Eingangssequenz mit dem Verfahren im Schritt 3 in einen Zeitmerkmalsvektor T und einen Druckmerkmalsvektor P zerlegt, und wobei NTund NPjeweils ins neuronale Netzwerk eingegeben werden; Aufzeichnen des Ausgangsvektors von NTund NPals OTund OP; Definieren des endgültigen Ausgangsvektors O als:O=WT·OT+ WP·OP.Vergleichen des euklidischen Abstandes zwischen O und dem Identifizierungsvektor des Nutzers; wenn der Abstand kleiner als ein vorgegebener Schwellenwert ist, wird der Nutzer als berechtigter Nutzer festgestellt und die Einloggen-Anforderung akzeptiert, Hinzufügen der Sequenz in der Modelldatenbank und Aktualisieren der Modelldatenbank; sonst wird der Nutzer als unberechtigter Nutzer festgestellt, die Einloggen-Anforderung wird abgelehnt und eine Warnung wird ausgegeben.