一种击键特征数据的处理方法及装置的制造方法

文档序号:10473673阅读:210来源:国知局
一种击键特征数据的处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】一种击键特征数据的处理方法及装置,该方法包括:在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据;判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。通过在用户登录客户端之后采集用户的击键特征数据,使得不需要对用户进行击键训练即可收集用户的击键特征数据,能够有效的简化用户的击键特征数据的收集过程,改善用户体验。
【专利说明】
_种击键特征数据的处理方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及计算机用户身份验证领域,尤其涉及一种击键特征数据的处理方法及
目.0
【背景技术】
[0002]目前,系统可通过用户的击键动作对用户的身份进行认证,其中一种方式是:用户在注册时,用户输入用户名及密码信息之后,需要对用户进行训练,即显示训练界面,要求用户输入若干次指定的文本,并采集用户在输入文本时的击键特征数据,建立并存储用户的击键识别模型,该用户在完成训练之后登录系统时,首先要求用户输入正确的用户名和密码,且在用户名和密码正确之后,要求用户输入指定的文本,根据输入过程的击键特征信息,与已建立的该用户的击键识别模型进行比较,若匹配,则通过认证,用户进入系统,若不匹配,则拒绝该用户登录。
[0003]还有另外一种通过用户的击键动作对用户进行认证的方式:用户首先进行击键训练,显示训练界面,由用户在该界面上输入文本,根据用户的按键持续时间和按键时间间隔提取该用户的击键特征数据,利用单分类器训练用户的击键识别模型,即对该用户的一组击键行为用支持向量数据描述方法进行学习,建立该用户的击键识别模型。用户在登录系统时,系统收集用户的击键信息,包括用户名、密码及用户的击键特征数据,且首先匹配用户名和密码,若用户名和密码匹配成功则进一步将用户的击键特征数据匹配用的击键识别模型,若匹配,则用户进入系统,若不匹配,则返回重新登录。
[0004]现有技术中,必须对用户进行击键训练过程,以收集用户的击键特征数据建立用户的击键识别模型,收集击键特征数据的过程较复杂,影响用户体验。

【发明内容】

[0005]有鉴于此,本发明提供一种击键特征数据的处理方法及装置,用于解决现有技术中,通过对用户进行击键训练以收集击键特征数据带来的过程复杂且影响用户体验的问题。
[0006]本发明实施例提供的击键特征数据的处理方法,包括:
[0007]在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的所述用户的击键特征数据;
[0008]判断所述击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;
[0009]若确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值,则利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合。
[0010]本发明实施例提供的击键特征数据的处理装置,包括:
[0011]接收模块,用于在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的所述用户的击键特征数据;
[0012]第一判断模块,用于在所述接收模块接收所述击键特征数据之后,判断所述击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;
[0013]更新模块,用于在所述第一判断模块确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值后,则利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合。
[0014]从以上技术方案可以看出,本发明实施例具有以下优点:
[0015]在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。通过在用户登录客户端之后,在用户使用该客户端的过程中采集用户的击键特征数据,且在该击键特征数据的准确率大于预先设置的数值的条件下,利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,使得能够有效完成用户击键特征数据的收集,而不需要对用户进行击键训练,有效简化用户的击键特征数据的处理过程,改善用户的体验。
[0016]为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
【附图说明】
[0017]图1为本发明实施例中服务器的结构的一个示意图;
[0018]图2为本发明实施例中击键特征数据的处理方法的一个示意图;
[0019]图3为本发明实施例中击键特征数据的处理方法的另一示意图;
[0020]图4为本发明实施例中击键特征数据的处理装置的一个示意图;
[0021]图5为本发明实施例中击键特征数据的处理装置的另一示意图。
【具体实施方式】
[0022]为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明的【具体实施方式】、结构、特征及其功效,详细说明如后。
[0023]在本发明实施例中,击键特征数据的处理装置可以是服务器,或者也可以是服务器上的一部分装置,请参阅图1,为本发明实施例中服务器的结构的实施例,客户端采集用户的击键特征数据后将发送给该服务器进行处理,以建立用户的击键识别模型,该服务器100可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU) 122 (例如,一个或一个以上处理器)和存储器132,一个或一个以上存储应用程序142或数据144的存储介质130 (例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器132和存储介质130可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质130的程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器122可以设置为与存储介质130通信,在服务器100上执行存储介质130中的一系列指令操作。服务器100还可以包括一个或一个以上电源126,一个或一个以上有线或无线网络接口 150,一个或一个以上输入输出接口 158,和/或,一个或一个以上操作系统 141,例如 Windows ServerTM, Mac OS XTM,UnixTM, LinuxTM,FreeBSDTM 等等。
[0024]在本发明实施例中,用户在使用终端上的客户端时,需要通过账号及密码登录该客户端,且若建立了该用户的击键识别模型,在该用户登录客户端时,还需要采集该用户的击键特征数据进行用户身份验证,其中,用于建立击键识别模型的击键特征数据是在用户登录客户端之后,在用户使用客户端的过程中收集的,为了更好的理解,请参阅图2,为本发明实施例中击键特征数据的处理方法的实施例,包括:
[0025]201、在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据;
[0026]在本发明实施例中,击键特征数据的处理装置(以下简称装置)将采用学习的方式建立用户的击键识别模型,即不需要通过对用户进行击键训练,而是在用户登录客户端之后,并且使用该客户端的过程中采集用户的击键特征数据以建立用户的击键识别模型。
[0027]在本发明实施例中,用户在登录客户端之后,若用户在使用该客户端输入文本,客户端将采集该用户的击键数据并对击键数据进行处理得到该用户的击键特征数据,将该击键特征数据数据发送给装置。
[0028]在本发明实施例中,装置在用户登录客户端之后,可接收客户端发送的采集得到的该用户的击键特征数据。
[0029]202、判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;
[0030]203、若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。
[0031]在本发明实施例中,装置将判断该击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用该击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,其中,该击键特征数据集合可以用来建立该用户的击键识别模型。
[0032]若确定击键特征数据的准确率小于或等于该预先设置的数值,则丢弃该击键特征数据。
[0033]需要说明的是,在本发明实施例中,用户在登录客户端时,客户端将获取用户输入的账号及密码,且同时采集用户在输入账号和密码时的击键数据,并对该击键数据进行处理,将处理得到的击键特征数据及用户输入的账号及密码发送给服务器,服务器将对用户输入的账号和密码进行认证,在账号及密码通过认证的情况下,若服务器侧已保存了该用户的击键识别模型,则匹配采集得到的击键特征数据与已保存的该用户的击键识别模型,若匹配,则通过验证,用户登录客户端,且用户在登录客户端之后,服务器还将按照图1所示实施例中描述的技术方案收集该用户的击键特征数据,使得服务器能够采取学习的方式完善该用户的击键识别模型;若服务器侧未保存该用户的击键识别模型,则不需要对该用户的击键特征数据进行匹配。
[0034]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。通过在用户登录客户端之后,在用户使用该客户端的过程中采集用户的击键特征数据,且在该击键特征数据的准确率大于预先设置的数值的条件下,利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,使得能够有效完成用户击键特征数据的收集,而不需要对用户进行击键训练,有效简化用户的击键特征数据的收集过程,改善用户的体验。
[0035]为了更好地立即本发明实施例中的技术方案,请参阅图3,为本发明实施例中击键特征数据的处理方法的实施例,包括:
[0036]301、在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据;
[0037]302、利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率,安全模型是基于用户的行为建立的用于确定数据的准确率的模型;
[0038]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,装置接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率。
[0039]需要说明的是,在实际应用中还可以通过其他方式确定用户的击键特征数据的准确率,不仅限于利用安全模型的方式。
[0040]303、判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;
[0041]304、若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。
[0042]在本发明实施例中,装置将判断该击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,若确定击键特征数据的准确率小于或等于预先设置的数值,则丢弃该击键特征数据。
[0043]在本发明实施例中,装置利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合具体包括:装置若已建立该用户的击键特征数据集合,则判断该击键特征数据集合中的数据的准确率是否小于当前采集得到的该击键特征数据的准确率;若击键特征数据集合中的数据的准确率小于当前采集得到的该击键特征数据的准确率,则利用采集得到的该击键特征数据更新该击键特征数据集合,若击键特征数据集合中的数据的准确率大于或等于该采集得到的该击键特征数据,则丢弃该采集得到的该击键特征数据。
[0044]在本发明实施例中,若用户未建立击键特征数据集合,说明此次是第一次收集用户的击键特征数据,则利用击键特征数据建立用户的击键特征数据集合。
[0045]在本发明实施例中,装置在利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合之后,还将利用更新后的击键特征数据集合生成用户的击键识别模型。需要说明的是,并非每次更新用户的击键特征数据集合之后就需要重新生成该用户的击键识别模块,服务器可定期生成用户的击键识别模块,利用对用户的击键特征数据集合更新的次数达到预先设置的数值例如3次之后,重新生成该用户的击键识别模型,或者可判断用户的击键特征数据集合中的数据的准确率是否大于用于生成当前已有的击键识别模型的数据的准确率,若是,则重新生成该用户的击键识别模型。在实际应用中并不限定用户的击键识别模型的生成时间。
[0046]需要说明的是,在本发明实施例中,若用户的击键特征数据的准确率小于预先设置的数值,且该用户的击键特征数据的准确率小于预先设置的另一数值例如20%,则说明该用户的隐私可能被侵犯,可采取一定的保护措施,例如向用户的设置的手机号码发送提醒消息,或者自动退出登录状态,返回登录界面等等。
[0047]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,装置将接收到客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率,判断该击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定该击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用该击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,通过在用户登录客户端之后,采集用户的击键特征数据,使得不需要对用户进行击键训练即可收集用户的击键特征数据,能够有效的简化用户的击键特征数据的收集过程,改善用户体验。
[0048]请参阅图4,为本发明实施例中击键特征数据的处理装置的结构的实施例,包括:
[0049]接收模块401,用于在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据;
[0050]第一判断模块402,用于在接收模块401接收击键特征数据之后,判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值;
[0051]更新模块403,用于在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。
[0052]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,装置中的接收模块401接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,接着第一判断模块402判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,则更新模块403利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。
[0053]在本发明实施例中,若第一判断模块402确定击键数据的准确率小于或等于该预先设置的数值,则将放弃该击键特征数据。
[0054]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合。通过在用户登录客户端之后,在用户使用该客户端的过程中采集用户的击键特征数据,且在该击键特征数据的准确率大于预先设置的数值的条件下,利用击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,使得能够有效完成用户击键特征数据的收集,而不需要对用户进行击键训练,有效简化用户的击键特征数据的收集过程,改善用户的体验。
[0055]为了更好的理解本发明实施例中的击键特征数据的处理装置,请参阅图5,为本发明实施例中击键特征数据的处理装置的实施例,包括如图4所示实施例中的接收模块401、第一判断模块402及更新模块403,且与图4所示实施例中描述的内容相似,此处不再赘述。
[0056]在本发明实施例中,装置还包括:
[0057]确定模块501,用于在第一判断模块402进行判断之前,利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率,安全模型是基于用户的行为建立的用于确定数据的准确率的模型。
[0058]在本发明实施例中,更新模块403包括:
[0059]第二判断模块502,用于在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,若已建立用户的击键特征数据集合,则判断击键特征数据集合中的数据的准确率是否小于击键特征数据的准确率;
[0060]处理模块503,用于若第二判断模块502确定击键特征数据集合中的数据的准确率小于击键特征数据的准确率,则利用击键特征数据更新击键特征数据集合;若第二判断模块502确定击键特征数据集合中的数据的准确率大于或等于击键特征数据的准确率,则丢弃击键特征数据。
[0061]且更新模块还包括:
[0062]建立模块504,用于在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,若未建立用户击键特征数据集合,则利用击键特征数据建立用户的击键特征数据集合。
[0063]在本发明实施例中,装置还包括:
[0064]生成模块505,用于在更新模块403更新击键特征数据集合之后,利用更新后的击键特征数据集合生成用户的击键识别模型。
[0065]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,装置中的接收模块401接收客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,接着,确定模块501利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率,安全模型是基于用户的行为建立的用于确定数据的准确率的模型,接着,第一判断模块402判断击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,若已建立用户的击键特征数据集合,则更新模块403中的第二判断模块502判断击键特征数据集合中的数据的准确率是否小于击键特征数据的准确率;若第二判断模块502确定击键特征数据集合中的数据的准确率小于击键特征数据的准确率,则处理模块503利用击键特征数据更新击键特征数据集合;若第二判断模块502确定击键特征数据集合中的数据的准确率大于或等于击键特征数据的准确率,则处理模块503丢弃击键特征数据;或者,在第一判断模块402确定击键特征数据的准确率大于预先设置的数值后,若未建立用户击键特征数据集合,建立模块504利用击键特征数据建立用户的击键特征数据集合。且在更新模块403中的处理模块503更新用户的击键特征数据集合之后,生成模块505利用更新后的击键特征数据集合生成用户的击键识别模型。
[0066]在本发明实施例中,在用户登录客户端之后,装置将接收到客户端发送的采集得到的用户的击键特征数据,并利用预先设置的安全模型确定击键特征数据的准确率,判断该击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值,若确定该击键特征数据的准确率大于预先设置的数值,则利用该击键特征数据更新用户的击键特征数据集合,通过在用户登录客户端之后,采集用户的击键特征数据,使得不需要对用户进行击键训练即可收集用户的击键特征数据,能够有效的简化用户的击键特征数据的收集过程,改善用户体验。
[0067]以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
【主权项】
1.一种击键特征数据的处理方法,其特征在于,包括: 在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的所述用户的击键特征数据; 判断所述击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值; 若确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值,则利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值之前包括: 利用预先设置的安全模型确定所述击键特征数据的准确率,所述安全模型是基于用户的行为建立的用于确定数据的准确率的模型。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合包括: 若已建立所述用户的击键特征数据集合,则判断所述击键特征数据集合中的数据的准确率是否小于所述击键特征数据的准确率; 若所述击键特征数据集合中的数据的准确率小于所述击键特征数据的准确率,则利用所述击键特征数据更新所述击键特征数据集合; 若所述击键特征数据集合中的数据的准确率大于或等于所述击键特征数据的准确率,则丢弃所述击键特征数据。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括: 若未建立所述用户击键特征数据集合,则利用所述击键特征数据建立所述用户的击键特征数据集合。5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所述利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合之后还包括: 利用更新后的所述击键特征数据集合生成所述用户的击键识别模型。6.一种击键特征数据的处理装置,其特征在于,包括: 接收模块,用于在用户登录客户端之后,接收客户端发送的采集得到的所述用户的击键特征数据; 第一判断模块,用于在所述接收模块接收所述击键特征数据之后,判断所述击键特征数据的准确率是否大于预先设置的数值; 更新模块,用于在所述第一判断模块确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值后,则利用所述击键特征数据更新所述用户的击键特征数据集合。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括: 确定模块,用于在所述第一判断模块进行判断之前,利用预先设置的安全模型确定所述击键特征数据的准确率,所述安全模型是基于用户的行为建立的用于确定数据的准确率的模型。8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述更新模块包括: 第二判断模块,用于在所述第一判断模块确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值后,若已建立所述用户的击键特征数据集合,则判断所述击键特征数据集合中的数据的准确率是否小于所述击键特征数据的准确率; 处理模块,用于若所述第二判断模块确定所述击键特征数据集合中的数据的准确率小于所述击键特征数据的准确率,则利用所述击键特征数据更新所述击键特征数据集合;若所述第二判断模块确定所述击键特征数据集合中的数据的准确率大于或等于所述击键特征数据的准确率,则丢弃所述击键特征数据。9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述更新模块还包括: 建立模块,用于在所述第一判断模块确定所述击键特征数据的准确率大于所述预先设置的数值后,若未建立所述用户击键特征数据集合,则利用所述击键特征数据建立所述用户的击键特征数据集合。10.根据权利要求6至9任意一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括: 生成模块,用于在所述更新模块更新所述击键特征数据集合之后,利用更新后的所述击键特征数据集合生成所述用户的击键识别模型。
【文档编号】H04L9/32GK105827578SQ201510011399
【公开日】2016年8月3日
【申请日】2015年1月9日
【发明人】傅建兵, 吴奇, 肖偲偲, 崔子翊, 张剑
【申请人】腾讯科技(深圳)有限公司
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