[发明专利]一种动态检测认证系统及其方法有效
| 申请号: | 202011555378.X | 申请日: | 2020-12-25 |
| 公开(公告)号: | CN112272195B | 公开(公告)日: | 2021-07-20 |
| 发明(设计)人: | 刘铜强 | 申请(专利权)人: | 北京安泰伟奥信息技术有限公司 |
| 主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L9/32 |
| 代理公司: | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人: | 陈变花 |
| 地址: | 100176 北京市大兴区北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 动态 检测 认证 系统 及其 方法 | ||
1.一种动态检测认证方法,其特征在于,包括如下步骤:
响应于用户的认证请求,获取环境参数;
将环境参数输入预先构建的风险识别引擎,输出认证结果;
根据认证结果认证用户;
其中风险识别引擎使用如下步骤构建:
将用户数据库中的数据划分为训练集和测试集;
采用所述训练集训练初步风险识别引擎,并在训练完成后,采用所述测试集对所述初步风险识别引擎进行验证,得到风险识别引擎;
其中,构造多个初步风险识别引擎,使用测试集对所述多个初步风险识别引擎进行验证,获得具有最优效果的初步风险识别引擎,作为风险识别引擎;
认证用户时,风险识别引擎使用如下公式实施标准化处理:
其中u和σ为风险识别引擎中优化后的参数,x为认证结果;
在风险识别模型输出计算结果后,风险识别模型将其与风险等级列表中的数据进行比较,输出风险等级;
其中,响应于用户的认证请求,获取环境参数包括如下子步骤:
从用户的认证请求中抽取待认证参数;
对所述待认证参数进行数据预处理,以得到待认证用户的环境参数,所述预处理包括参数量化;
其中参数量化包括使用如下公式对认证错误次数T进行量化:
其中q为用户的认证错误次数T累计认证次数,Tq为认证错误次数T的第q次数据,R为参数T的量化结果。
2.如权利要求1所述的动态检测认证方法,其中还包括预先创建风险识别引擎的步骤,具体包括如下子步骤:
获取用户数据库;
从用户数据库中提取用户认证请求数据;
对认证请求数据进行预处理,获取环境参数;
将未存在于用户数据库中的环境参数添加到用户数据库中;
使用用户数据库中的数据进行训练,获得风险识别引擎。
3.如权利要求1所述的动态检测认证方法,其中环境参数包括发起认证的时间、发起认证的地点、发起认证的设备和准备接入的应用、认证错误次数量化值。
4.一种动态检测认证系统,包括客户端和认证服务器,其中:
客户端接收用户的认证请求,并将所述认证请求发送到认证服务器;
认证服务器执行以下步骤:
响应于用户的认证请求,获取环境参数;
将环境参数输入预先构建的风险识别引擎,输出认证结果;
根据认证结果认证用户;
其中风险识别引擎使用如下步骤构建:
将用户数据库中的数据划分为训练集和测试集;
采用所述训练集训练初步风险识别引擎,并在训练完成后,采用所述测试集对所述初步风险识别引擎进行验证,得到风险识别引擎;
其中,构造多个初步风险识别引擎,使用测试集对所述多个初步风险识别引擎进行验证,获得具有最优效果的初步风险识别引擎,作为风险识别引擎;
认证用户时,风险识别引擎使用如下公式实施标准化处理:
其中u和σ为风险识别引擎中优化后的参数,x为认证结果;
在风险识别模型输出计算结果后,风险识别模型将其与风险等级列表中的数据进行比较,输出风险等级;
其中,响应于用户的认证请求,获取环境参数包括如下子步骤:
从用户的认证请求中抽取待认证参数;
对所述待认证参数进行数据预处理,以得到待认证用户的环境参数,所述预处理包括参数量化;
其中参数量化包括使用如下公式对认证错误次数T进行量化:
其中q为用户的认证错误次数T累计认证次数,Tq为认证错误次数T的第q次数据,R为参数T的量化结果。
5.如权利要求4所述的动态检测认证系统,其中还包括预先创建风险识别引擎的步骤,具体包括如下子步骤:
获取用户数据库;
从用户数据库中提取用户认证请求数据;
对认证请求数据进行预处理,获取环境参数;
将未存在于用户数据库中的环境参数添加到用户数据库中;
使用用户数据库中的数据进行训练,获得风险识别引擎。
6.如权利要求4所述的动态检测认证系统,其中环境参数包括发起认证的时间、发起认证的地点、发起认证的设备和准备接入的应用、认证错误次数量化值。
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