一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法及系统

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法及系统。


背景技术：

2.随着科技的发展，诸如手机、平板电脑等移动终端，在人们的工作、学习、日常交流等各方面的使用率也越来越高。
3.在移动终端中，用户存储了联系人信息、通信数据、邮件、照片等隐私信息，也会进行账户登录、支付等操作。为了满足这些隐私信息、操作对于安全性的需求，通常会进行人脸、虹膜等生物特征进行用户的身份进行认证。
4.但是，移动终端往往选择其中一种生物特征进行认证，这降低了认证的有效性，但是若是采用多种生物特征进行认证则又存在操作过程繁琐的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法及系统，旨在可以更加高效准确地进行身份认证。
6.为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，包括在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；
7.获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；
8.基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；
9.基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。
10.其中，所述设备信息包括cpu号、bios号、移动通信网卡号、sim卡号、imei号和tf卡号。
11.其中，所述身份信息包括人脸信息、指纹信息、掌纹信息以及服饰信息。
12.其中，所述触发身份认证的具体方式是，采用人脸信息、指纹信息或者掌纹信息中任意一种进行触发。
13.其中，所述在注册设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库的具体方式为：
14.采用摄像头获取使用者的人脸信息、掌纹信息和服饰信息；
15.采用指纹识别模块获取使用者的指纹信息；
16.访问设备数据模块以获取硬件信息；
17.将使用者的身份信息和设备信息上传数据库；
18.对服饰信息定期进行更新。
19.其中，所述对服饰信息定期进行更新的具体方式为：
20.以年为周期，对获取的服饰信息进行检索，若未检索到相关的服饰，则降低对应的
服饰信息权重。
21.其中，所述使用状态数据包括地址数据、时间数据以及海拔高度。
22.其中，所述获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据的具体方式是：采用定位模块每隔预设时间段对设备的使用地点进行获取，同时获取时间节点。
23.第二方面，本发明还提供一种基于人工智能的移动通讯身份认证系统，包括注册模块、数据获取模块、神经网络训练模块和认证模块，所述注册模块、所述数据获取模块、所述神经网络训练模块和所述认证模块依次连接；
24.所述注册模块，用于在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；
25.所述数据获取模块，用于获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；
26.所述神经网络训练模块，用于基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；
27.所述认证模块，用于基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。
28.第三方面，本发明还提供一种移动设备，所述移动设备用于运行基于人工智能的移动通讯身份认证方法。
29.本发明的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法及系统，包括在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。从而可以通过上述方式将使用者的身份信息和设备的硬件信息进行绑定以能够采用身份信息进行身份认证，为了提高身份认证的可靠性，本发明还结合了设备的使用状态数据，从而可以基于神经网络对使用状态数据进行训练以预测使用概率，在使用者采用身份信息触发身份认证时，则可以结合使用概率对其身份进行组合判断，从而可以提高识别的准确度和方便程度。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1是本发明的第一实施例的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法的流程图。
32.图2是本发明的第一实施例的在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库的流程图。
33.图3是本发明的第一实施例的基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功的流程图。
34.图4是本发明的第一实施例的发送收集信息到上位机的流程图。
35.图5是本发明的第二实施例的一种基于人工智能的移动通讯身份认证系统的结构
图。
36.1-注册模块、2-数据获取模块、3-神经网络训练模块、4-认证模块。
具体实施方式
37.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
38.请参阅图1～图4，图1是本发明的第一实施例的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法的流程图。图2是本发明的第一实施例的在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库的流程图。图3是本发明的第一实施例的基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功的流程图。图4是本发明的第一实施例的发送收集信息到上位机的流程图。本发明提供一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，包括：
39.s101在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；
40.所述设备信息包括cpu号、bios号、移动通信网卡号、sim卡号、imei号和tf卡号。通过将设备信息和身份信息进行绑定，从而可以采用身份信息对设备信息进行解绑。
41.所述身份信息包括人脸信息、指纹信息、掌纹信息以及服饰信息。
42.人脸信息属于个人信息中的生物识别信息，是生物识别信息中社交属性最强、最易采集的个人信息，具有唯一性和不可更改性，受个人信息和隐私权的双重保护。
43.指纹，也称为手印，有广义狭义之分：狭义的指纹是指人的手指第一节手掌面皮肤上的乳突线花纹；广义的指纹则包括指头纹、指节纹和掌纹。指纹与指印在字面上有区别，即指纹是指手指第一节手掌面皮肤上的乳突线花纹，指印则是这个乳突线花纹留下的印痕。留下印痕主要是由于在人的手指、手掌面的皮肤上，存在有大量的汗腺和皮脂腺(想想您紧张或激动时手心里的汗)，只要生命活动存在，就不断地有汗液、皮脂液排出，有点像原子印章不断有油墨渗到印文表面，因此，只要手指、手掌接触到物体表面，就会像原子印章一样自动留下印痕。
44.而掌纹也是一种类似指纹的身份信息，不同的人之间掌纹相差较大，也可用于身份识别，由于掌纹面积较大同时也很明显，因此也可以采用摄像头进行采集。
45.具体方式为：
46.s201采用摄像头获取使用者的人脸信息、掌纹信息和服饰信息；
47.涉及到的移动设备具有摄像头硬件，通过所述摄像头对使用者的上身进行拍照，得到使用者的人脸信息、掌纹信息和服饰信息。
48.s202采用指纹识别模块获取使用者的指纹信息；
49.在移动设备上一般配置有指纹识别模块，从而便于获取使用者的指纹信息。
50.s203访问设备数据模块以获取硬件信息；
51.设备数据模块内部写入有设备的硬件信息，从而便于进行使用。
52.s204将使用者的身份信息和设备信息上传数据库；
53.同时将使用者的身份信息和设备信息上传数据库进行绑定，使得可以采用身份信
息对设备信息进行认证。
54.s205对服饰信息定期进行更新。
55.具体方式为：
56.以年为周期，对获取的服饰信息进行检索，若未检索到相关的服饰，则降低对应的服饰信息权重。服饰信息也可以采用摄像头获取，甚至可以在获取人脸信息的同时获取，这样可以提高验证的便捷性，但是由于服饰会在人生的使用过程中进行更换，需要定期进行确认，因此以年为周期对采集的图像数据和数据库中的服饰进行遍历，没有搜索到的俯视可以认为是没有使用，从而可以降低对比的权重或者可以对其进行删除，以提高运算速度。
57.s102获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；
58.所述使用状态数据包括地址数据、时间数据以及海拔高度。
59.具体方式是：采用定位模块每隔预设时间段对设备的使用地点进行获取以得到经纬度信息，同时获取时间节点，另外采用气压检测模块获取使用地点的气压，以获取高度信息，从而可以更好地对使用者的位置进行定位，配合时间数据获取使用者的设备使用习惯。
60.s103基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；
61.采用该使用状态模型可以对使用者对设备的使用进行概率性预测，从而可以设置概率概率阈值，以对设备的使用地点的合理性进行判断。
62.s104基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。
63.具体方式为：
64.s301获取触发身份认证时的使用时间和使用地点；
65.s302基于使用时间，采用使用状态模型得到第一运行概率；
66.s303基于使用地点，采用使用状态模型得到第二运行概率；
67.s304结合第一运行概率和第二运行概率判断使用者的当前使用概率，若当前使用概率大于预设值则访问成功，若当前使用概率小于预设值则进行加强验证；
68.所述加强验证为采用人脸信息、掌纹信息和服饰信息中的任意两种进行验证。
69.s305发送收集信息到上位机。
70.具体方式为：
71.s401开启摄像头获取使用者的面部信息；
72.s402开启指纹模块获取使用者的指纹信息；
73.s403将面部信息和指纹信息上传上位机进行存储；
74.s404上位机通过认证后可以允许当前使用者进行访问。
75.所述触发身份认证的具体方式是，采用人脸信息、指纹信息或者掌纹信息中任意一种进行触发。
76.本发明的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，包括在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。从而可以通过上述方式将使用者的身份信息和设
备的硬件信息进行绑定以能够采用身份信息进行身份认证，为了提高身份认证的可靠性，本发明还结合了设备的使用状态数据，从而可以基于神经网络对使用状态数据进行训练以预测使用概率，在使用者采用身份信息触发身份认证时，则可以结合使用概率对其身份进行组合判断，从而可以提高识别的准确度和方便程度。
77.第二实施例
78.请参阅图5，图5是本发明的第二实施例的一种基于人工智能的移动通讯身份认证系统的结构图。本发明还提供一种基于人工智能的移动通讯身份认证系统，包括注册模块1、数据获取模块2、神经网络训练模块3和认证模块4，所述注册模块1、所述数据获取模块2、所述神经网络训练模块3和所述认证模块4依次连接；
79.所述注册模块1，用于在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；
80.所述数据获取模块2，用于获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；
81.所述神经网络训练模块3，用于基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；
82.所述认证模块4，用于基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。
83.在本实施方式中，通过上述方式可以将使用者的身份信息和设备的硬件信息进行绑定以能够采用身份信息进行身份认证，为了提高身份认证的可靠性，本发明还结合了设备的使用状态数据，从而可以基于神经网络对使用状态数据进行训练以预测使用概率，在使用者采用身份信息触发身份认证时，则可以结合使用概率对其身份进行组合判断，从而可以提高识别的准确度和方便程度。
84.第三实施例
85.在第一实施例的基础上，本发明还提供一种移动设备，所述移动设备用于运行基于人工智能的移动通讯身份认证方法。
86.以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，包括：在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述设备信息包括cpu号、bios号、移动通信网卡号、sim卡号、imei号和tf卡号。3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述身份信息包括人脸信息、指纹信息、掌纹信息以及服饰信息。4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述触发身份认证的具体方式是，采用人脸信息、指纹信息或者掌纹信息中任意一种进行触发。5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述在注册设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库的具体方式为：采用摄像头获取使用者的人脸信息、掌纹信息和服饰信息；采用指纹识别模块获取使用者的指纹信息；访问设备数据模块以获取硬件信息；将使用者的身份信息和设备信息上传数据库；对服饰信息定期进行更新。6.如权利要求5所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述对服饰信息定期进行更新的具体方式为：以年为周期，对获取的服饰信息进行检索，若未检索到相关的服饰，则降低对应的服饰信息权重。7.如权利要求6所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述使用状态数据包括地址数据、时间数据以及海拔高度。8.如权利要求7所述的一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，所述获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据的具体方式是：采用定位模块每隔预设时间段对设备的使用地点进行获取，同时获取时间节点。9.一种基于人工智能的移动通讯身份认证系统，应用于权利要求1所述的基于人工智能的移动通讯身份认证方法，其特征在于，包括注册模块、数据获取模块、神经网络训练模块和认证模块，所述注册模块、所述数据获取模块、所述神经网络训练模块和所述认证模块依次连接；所述注册模块，用于在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；所述数据获取模块，用于获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；所述神经网络训练模块，用于基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；
所述认证模块，用于基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。10.一种移动设备，其特征在于，用于运行如权利要求1所述的基于人工智能的移动通讯身份认证方法。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的移动通讯身份认证方法及系统，包括在注册移动设备时获取使用者的身份信息和设备的硬件信息，并上传数据库；获取使用者的设备使用信息，得到使用状态数据；基于预设时间段内的使用状态数据，采用神经网络进行训练得到使用状态模型；基于使用状态模型和触发身份认证时的使用时间和使用地点对使用概率进行判断，若当前使用概率大于预设值则访问成功。从而通过上述方式将使用者的身份信息和设备的硬件信息进行绑定以能够采用身份信息进行身份认证，基于神经网络对使用状态数据进行训练以预测使用概率，则结合使用概率对其身份进行组合判断，从而提高识别的准确度和方便程度。程度。程度。


技术研发人员：苟浩淞 饶云波
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2023.03.14
技术公布日：2023/7/21