[发明专利]一种持续认证的方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种持续认证的方法、装置、电子设备及存储介质。具体地，所述方法包括：获取用户当前的步态数据和触摸数据；依据所述步态数据提取步态特征，依据所述触摸数据提取触摸特征；根据所述步态特征和所述触摸特征，通过特征融合得到行为特征；将所述行为特征和行为模板库中的行为特征模板进行匹配，根据匹配结果判断用户的身份；其中，所述行为特征模板，基于前期步态数据和前期触摸数据，通过预设的机器学习算法构建并训练得到。本说明书的技术方案，够方便的对用户的身份进行持续认证，难于破解且安全稳定性高，又能够使用户具有友好的操作体验，不因持续认证导致用户操作体验下降。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及身份认证技术领域，尤其涉及一种持续认证的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着社会信息化的迅猛发展以及智能电网建设进程的快速推进，电力系统业务规模爆发式增长，种类也不断增多，这意味着在未来复杂多变的电力业务环境下，信息安全防护工作的难度逐渐增加。账号管理和认证服务，有利于支撑电力业务高效、安全的开展。然而，现有的身份安全认证仍存在易于破解、安全隐患高等问题，难以有效支撑能源互联网的建设。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种持续认证的方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有认证方式易于破解、安全隐患高的问题。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种持续认证的方法，包括：

获取用户当前的步态数据和触摸数据；

依据所述步态数据提取步态特征，依据所述触摸数据提取触摸特征；

根据所述步态特征和所述触摸特征，通过特征融合得到行为特征；

将所述行为特征和行为模板库中的行为特征模板进行匹配，根据匹配结果判断用户的身份；

其中，所述行为特征模板，基于前期步态数据和前期触摸数据，通过预设的机器学习算法构建并训练得到。

进一步的，在提取所述步态特征和所述触摸特征之前，还包括：

对所述步态数据和所述触摸数据先进行降噪处理，后进行标准化处理。

进一步的，对所述步态数据进行降噪处理，具体包括：

采用移动平均滤波方法对所述步态数据进行两次平滑处理，其中，第一次平滑处理的窗口大于第二次平滑处理的窗口；和/或，

所述触摸数据包括滑动数据，对所述滑动数据的降噪处理，具体包括：依次计算滑动起点至每一延伸点的距离并过滤距离不符合升序的延伸点。

进一步的，所述特征融合的方法基于所述步态特征和所述触摸特征之间的相关关系得到所述行为特征。

进一步的，所述基于所述步态特征和所述触摸特征之间的相关关系得到所述行为特征的步骤，具体包括：

利用典型相关分析算法，计算所述步态特征和所述触摸特征之间的典型相关变量；

变换所述典型相关变量，得到代表性步态特征和代表性触摸特征；

根据线性变换的融合规则，将所述代表性步态特征和所述代表性触摸特征进行融合，得到所述行为特征。

进一步的，所述基于前期步态数据和前期触摸数据，通过预设的机器学习算法构建并训练得到行为特征模板的步骤，具体包括：

依据前期步态数据和前期触摸数据，得到前期步态特征和前期触摸特征；

根据所述前期步态特征和所述前期触摸特征，通过特征融合得到前期行为特征；