一种用于实名认证的身份识别复合算法及系统的制作方法

本发明涉及互联网通信领域，具体地说，是涉及一种用于实名认证的身份识别复合算法及系统。

背景技术：

随着全球信息化的飞速发展，人们的生活方式和思维方式都被互联网深深地打上了时代的烙印。然而，网络在促进人类文明发展和科技进步的同时，网络犯罪问题也如影随形，成为一个超越技术范围的社会问题，各种基于计算机网络的犯罪行为滋生蔓延，愈演愈烈。如何净化网络空间，已上升到国家战略的高度。

目前，互联网主流的实名认证方式有如下几种：

1、手机号验证：即用户填写手机号，平台向该手机号发送验证码短信，用户正确填写验证码完成认证操作。因为该认证方式较为简单易行，已成为互联网最为流行认证方式之一。但该认证方式的缺陷也是显而易见的，只能证明当前手机在用户手中，无法证明手机是用户本人的，因此，此种方式多用于用户注册环节。

2、银行卡信息认证：即用户填写已有的银行卡号码，通过银联等机构对外的服务接口向卡片预留的手机号码发送验证码短信，用户正确填写验证码完成认证操作。当前主流的互联网应用，如支付宝、微信、百度钱包等，较多采用该认证方式进行实名认证。该认证方式与上面讲到的手机号验证存在同样的问题，也无法明确持卡人是用户本人。

3、人像比对认证：即用户通过按要求摄制面部照片，平台对采集照片数据通过人像比对技术进行认别来完成认证操作。为确保数据的真实性，部分应用还对认证方式进行了升级，如加入“眨眨眼”、“转转头”等表情指令来采取动态图像数据，提升了防范造假的水平。但因该认证方式成本较高的特性无法得到推广，常见于银行、证券等金融行业互联网应用。

4、个人信息认证：从最初的设置个人问题到现在的个人操作记录信息用于认证，个人信息认证这种方式由于个人信息的私密性越来越受到重视。但是其也存在多个问题：使用操作记录用于确认，使得信息来源极其受限；使用随机方式抽取记录生成问卷，这种方式无法充分证明用户身份的准确性。

综上不难看出，各行各业都在加强对互联网应用的实名认识环节，作为信息惠民的代表性应用，如何在向市民提供便民应用的同时，保证市民个人隐私不被窃取和冒用将是重中之重。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提供了一种用于实名认证的身份识别复合算法，包括步骤：

输入用户身份信息，提交用户实名认证申请；

通过公安大数据云平台校验用户身份信息，验证通过，根据所述用户身份信息在公安大数据云平台中抽取用户属性生成用户属性库；

使用属性权重算法对用户属性库进行计算，所述属性权重算法的计算方法如下：

利用用户属性作为用户属性节点；

根据所述属性节点与关联度关系生成用户属性关联图；

根据最短路径算法获取每个节点Ni的关联度，设关联度的难度系数为α，关联系数为β，关联度偏离系数为μ，默认关联度为r(i)，使用曲线函数计算各节点Ni的关联度R(i)，则节点Ni的关联度更新该节点关联度；

获取节点Ni的用户属性维度V(i)，设维度系数为γ，则节点Ni的用户属性维度V(i)＝γⁱ，在用户属性库中抽取出同类型属性出现的次数n，在属性库中取出同属性出现次数m，设频率偏离系数为M，节点Ni的频率系数F(i)＝M+1/mn²；

计算节点Ni的权重系数W(i)＝R(i)V(i)/F(i)；

使用属性权重算法计算后的用户属性库内的信息生成实名信息题库；

利用随机权重算法对所述实名信息题库中不同权重的X个问题元素按照权重进行分布，从中随机选择Y个问题，并使得总体选择结果的权重大于等于设定阈值，生成身份问卷，其中设定阈值为T，节点Xn的权重系数为Wn，选项个数为Mn，使得W1×M1+W2×M2+…+Wn×Mn≥T该权重系数Wn为所述属性权重算法的计算方法中得到的权重系数；

用户对所述身份问卷进行答题，答题成功用户实名认证成功。

优选地，还包括步骤：通过公安大数据云平台校验用户身份信息，验证失败则用户重新提交用户实名认证申请。

优选地，所述用户属性包括：用户曾用名、曾用地址、现用地址、家庭信息、车辆信息、交通信息和出行信息。

优选地，还包括步骤：用户对所述身份问卷进行答题，当答题失败判断答题次数是否超过预设答题次数，若未超过则更新问卷并重新答题。

优选地，还包括步骤：用户对所述身份问卷进行答题，当答题失败判断答题次数是否超过预设答题次数，若超出答题次数则进行人工审核。

优选地，还包括步骤：对未完成答题的用户进行人工审核，若审核通过则用户通过身份认证，若审核不通过则实名认证申请失败。

本申请还公开了一种用于实名认证的身份识别系统，包括市民信息模块、一人一档模块、权重计算模块、数据录入模块、实名申请模块、答题模块和人工审核模块，其中，

所述市民信息模块与所述一人一档模块相耦接，用于抽取公安大数据云平台中的市民信息，整理后发送至所述一人一档模块；

所述一人一档模块，分别与所述市民信息模块和权重计算模块相耦接，用于通过定期分析抽取公安大数据云平台进行个人档案数据的生成与更新，以供实名申请模块验证用户申请身份信息以及用户个人市民信息确认；

所述权重计算模块，分别与所述一人一档模块和答题模块相耦接，用于根据一人一档中用户属性信息计算属性权重形成问卷基本数据发送至答题模块；

所述答题模块，分别与所述权重计算模块和实名申请模块相耦接，用于使用所述权重计算模块中形成的问卷基本数据形成用户个人信息问卷，经用户答题后发送至所述实名申请模块；

所述实名申请模块，分别与所述答题模块、数据录入模块和人工审核模块相耦接，用于通过数据录入模块接收用户申请信息，经过与答题模块及人工审核模块交互来核对用户信息有效性；

所述数据录入模块，与所述实名申请模块相耦接，用于录入用户申请信息，提交数据至所述实名审核模块；

所述人工审核模块，与所述实名申请模块相耦接，用于人工查询用户实名认证申请信息完成人工审核。

与现有技术相比，本发明所述的用于实名认证的身份识别复合算法及系统，达到了如下效果：

本发明是一种互联网个人信息实名认证复合算法，基于公安大数据，通过属性权重算法对用户个人信息进行抽取剥离生成足以确认用户身份的问卷，从而实现对用户身份进行认证。目前是构建一个安全、高效、智能的互联网实名认证方法；

本发明实现了基于公安大数据库的实名认证方式。公安警务应用自身就具有大数据的优势，避免对其他认证方式的过度依赖；

本发明提高了实名认证的准确性。公安大数据库数据是真实可靠的，在此基础上实现的实名认证方式，具有较高的说服力；

本发明保证了用户隐私数据的安全、可靠。相比之前的个人信息认证方式，通过算法提高了生成问卷对用户身份确认的可靠性，非本人无法通过认证；

本发明降低了对用户实名认证的成本。因为基于自身数据优势，避免对第三方认证方式的依赖，从而降低了系统运维成本；

本发明开拓了新模式，具有良好的市场前景，并将带来巨大的经济效益。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例1中用于实名认证的身份识别系统结构示意图；

图2为本发明实施例3中用于实名认证的身份识别复合算法流程图；

图3为本发明实施例4中属性权重算法流程图；

图4为本发明实施例4中用户属性关联图；

图5为本发明实施例4中关联度示意图；

其中：11-市民信息模块；12-一人一档模块；13-权重计算模块；14-数据录入模块；15-实名申请模块；16-答题模块；17-人工审核模块。

具体实施方式

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电性耦接手段。因此，若文中描述一第一装置耦接于一第二装置，则代表所述第一装置可直接电性耦接于所述第二装置，或通过其他装置或耦接手段间接地电性耦接至所述第二装置。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本发明的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

以下结合附图对本发明作进一步详细说明，但不作为对本发明的限定。

实施例1

结合图1，本实施例提供了一种用于实名认证的身份识别系统，包括市民信息模块11、一人一档模块12、权重计算模块13、数据录入模块14、实名申请模块15、答题模块16和人工审核模块17，其中，

所述市民信息模块11与所述一人一档模块12相耦接，用于抽取公安大数据云平台中的市民信息，整理后发送至所述一人一档模块12；

所述一人一档模块12，分别与所述市民信息模块11和权重计算模块13相耦接，用于通过定期分析抽取公安大数据云平台进行个人档案数据的生成与更新，以供实名申请模块15验证用户申请身份信息以及用户个人市民信息确认；

所述权重计算模块13，分别与所述一人一档模块12和答题模块16相耦接，用于根据一人一档中用户属性信息计算属性权重形成问卷基本数据发送至答题模块16；

所述答题模块16，分别与所述权重计算模块13和实名申请模块15相耦接，用于使用所述权重计算模块13中形成的问卷基本数据形成用户个人信息问卷，经用户答题后发送至所述实名申请模块15；

所述实名申请模块15，分别与所述答题模块16、数据录入模块14和人工审核模块17相耦接，用来处理用户进行实名认证申请的整个操作流程，用于通过数据录入模块14接收用户申请信息，经过与答题模块16及人工审核模块17交互来核对用户信息有效性；

所述数据录入模块14，与所述实名申请模块15相耦接，用于录入用户申请信息，提交数据至所述实名审核模块；

所述人工审核模块17，与所述实名申请模块15相耦接，用于人工查询用户实名认证申请信息完成人工审核。

实施例2：

本实施例提供了一种用于实名认证的身份识别复合算法，包括步骤：

步骤101：输入用户身份信息，提交用户实名认证申请；

步骤102：通过公安大数据云平台校验用户身份信息，验证通过，根据所述用户身份信息在公安大数据云平台中抽取用户属性生成用户属性库；

所述用户属性包括：用户曾用名、曾用地址、现用地址、家庭信息、车辆信息、交通信息和出行信息。

步骤103：使用属性权重算法对用户属性库进行计算，所述属性权重算法的计算方法如下：

利用用户属性作为用户属性节点；

根据所述属性节点与关联度关系生成用户属性关联图；

根据最短路径算法获取每个节点Ni的关联度，设关联度的难度系数为α，关联系数为β，关联度偏离系数为μ，默认关联度为r(i)，使用曲线函数计算各节点Ni的关联度R(i)，则节点Ni的关联度更新该节点关联度；

获取节点Ni的用户属性维度V(i)，设维度系数为γ，则节点Ni的用户属性维度V(i)＝γⁱ，在用户属性库中抽取出同类型属性出现的次数n，在属性库中取出同属性出现次数m，设频率偏离系数为M，节点Ni的频率系数F(i)＝M+1/mn²；

计算节点Ni的权重系数W(i)＝R(i)V(i)/F(i)；

后面使用随机权重算法生成身份问卷的时候使用该权重系数

步骤104：使用属性权重算法计算后的用户属性库内的信息生成实名信息题库；

步骤105：利用随机权重算法对所述实名信息题库中不同权重的X个问题元素按照权重进行分布，从中随机选择Y个问题，并使得总体选择结果的权重大于等于设定阈值，生成身份问卷，其中设定阈值为T，节点Xn的权重系数为Wn，选项个数为Mn，使得W1×M1+W2×M2+…+Wn×Mn≥T该权重系数Wn为所述属性权重算法的计算方法中得到的权重系数；

步骤106：用户对所述身份问卷进行答题，答题成功用户实名认证成功。

步骤101中还包括步骤：通过公安大数据云平台校验用户身份信息，验证失败则用户重新提交用户实名认证申请。

步骤106后还包括步骤107：用户对所述身份问卷进行答题，当答题失败判断答题次数是否超过预设答题次数，若未超过则更新问卷并重新答题。

步骤106后还包括步骤108：用户对所述身份问卷进行答题，当答题失败判断答题次数是否超过预设答题次数，若超出答题次数则进行人工审核。

步骤108后还包括步骤109：对未完成答题的用户进行人工审核，若审核通过则用户通过身份认证，若审核不通过则实名认证申请失败。

实施例3：

在实施例2的基础上本实施例为应用实施例，结合图2，本实施例提供了一种用于实名认证的身份识别复合算法，

如图2所示，步骤201用户输入姓名、身份证号码等信息，提交用户实名认证申请；

如图步骤202所示，通过公安大数据云平台校验用户身份信息，若验证通过进入下一步，若验证失败用户重新提交申请；

如图步骤204所示，系统根据用户提交身份信息在公安大数据云平台中抽取用户曾用名、(曾用/现用)住址、家庭信息、车辆信息、交通信息、出行信息等属性生成用户属性库；

如图步骤205所示，使用属性权重算法对用户属性库进行自动计算，权重算法见图3及实施例4：

如图步骤206所示，使用属性权重算法计算后的用户属性库信息生成实名信息题库；

如图步骤207所示，使用随机权重算法，对题库中不同权重的X个问题元素按照权重进行分布，从中随机选择Y个问题，并使得总体选择结果的权重大于等于设定阈值，生成身份问卷；

如图步骤208、209和210所示，用户对身份问卷进行答题，若答题成功则用户实名认证成功，若答题失败判断答题次数是否超过预设答题次数，若未超过则更新问卷并重新答题，若超出答题次数则进行人工审核；

如图步骤211、212和213所示，管理员对未完成答题的用户进行人工审核，若审核通过则用户通过身份认证，若审核不通过则实名认证申请失败。

实施例4：

结合图3-图5，本实施例为属性权重算法的详细介绍：

如图3中步骤301所示，使用用户属性，如住址、出行记录等作为用户属性节点；

如图3中步骤302所示，根据属性节点与默认关联度关系生成用户属性关联图，如图4所示；

如图3中步骤303所示，根据最短路径算法获取每个节点Ni的关联度，如下图5所示；

如图3中步骤304所示，设关联度的难度系数为α，关联系数为β，关联度偏离系数为μ，默认关联度为r(i)，使用曲线函数计算关联度，则节点Ni的关联度更新该节点关联度；

如图3中步骤305所示，获取用户属性维度，如用户住址属性维度为V(1)，如出行信息“2016年12月20日由济南坐火车前往潍坊“属性包含年、月、日、出发地、目标地、交通工具，其维度为V(6)；

如图3中步骤306所示，设维度系数为γ，则节点Ni的维度V(i)＝γⁱ；

如图3中步骤307所示，在属性库中取出同类型属性出现次数n，如坐火车出行记录；

如图3中步骤308所示，在属性库中取出同属性出现次数m，如坐火车用济南至潍坊记录；

如图3中步骤309所示，设频率偏离系数为M，节点Ni的频率系数F(i)＝M+1/mn²；

如图3中步骤310所示，计算节点Ni的权重系数W(i)＝R(i)V(i)/F(i)。

与现有技术相比，本发明所述的用于实名认证的身份识别复合算法及系统，达到了如下效果：

本发明是一种互联网个人信息实名认证复合算法，基于公安大数据，通过属性权重算法对用户个人信息进行抽取剥离生成足以确认用户身份的问卷，从而实现对用户身份进行认证。目前是构建一个安全、高效、智能的互联网实名认证方法；

本发明实现了基于公安大数据库的实名认证方式。公安警务应用自身就具有大数据的优势，避免对其他认证方式的过度依赖；

本发明提高了实名认证的准确性。公安大数据库数据是真实可靠的，在此基础上实现的实名认证方式，具有较高的说服力；

本发明保证了用户隐私数据的安全、可靠。相比之前的个人信息认证方式，通过算法提高了生成问卷对用户身份确认的可靠性，非本人基本无法通过认证；

本发明降低了对用户实名认证的成本。因为基于自身数据优势，避免对第三方认证方式的依赖，从而降低了系统运维成本；

本发明开拓了新模式，具有良好的市场前景，并将带来巨大的经济效益。

上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。