[发明专利]用户身份的鉴定方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供一种用户身份的鉴定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可应用于人工智能领域、大数据领域或金融领域，该方法包括：实时获取用户使用手机过程中的物理数据和浏览数据；其中，所述物理数据至少包括按页面的按压力度和使用强度；所述浏览数据包括用户的浏览数据类型、浏览时间和页面停留时间；然后，将所述物理数据和浏览数据输入至身份鉴定模型中，输出得到身份鉴定结果；其中，所述身份鉴定结果表明是否为用户本人进行操作；所述身份鉴定模型为由至少一个训练样本数据对逻辑回归模型进行训练得到；若所述身份鉴定结果表明非所述用户本人进行操作，则暂停所述用户的交易处理。可以有效的对用户身份进行鉴定，避免安全风险。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种用户身份的鉴定方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

现在手机银行的应用场景越来越多，但是用户在手机银行的登录时，基本都是基于用户密码、短信验证、指纹识别等方式进行安全验证。

但是现在的安全验证方法也存在这被别人盗取或者替换进行安全验证，存在这一定的安全风险。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种用户身份的鉴定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可以有效的对用户身份进行鉴定，避免安全风险。

本申请第一方面提供了一种用户身份的鉴定方法，包括：

实时获取用户使用手机过程中的物理数据和浏览数据；其中，所述物理数据至少包括按页面的按压力度和使用强度；所述浏览数据包括用户的浏览数据类型、浏览时间和页面停留时间；

将所述物理数据和浏览数据输入至身份鉴定模型中，输出得到身份鉴定结果；其中，所述身份鉴定结果表明是否为用户本人进行操作；所述身份鉴定模型为由至少一个训练样本数据对逻辑回归模型进行训练得到；所述训练样本数据包括训练样本用户的使用手机过程中的物理数据和浏览数据，以及所述训练样本用户的真实身份鉴定结果；

若所述身份鉴定结果表明非所述用户本人进行操作，则暂停所述用户的交易处理。

可选的，所述身份鉴定模型的构建方法，包括：

构建训练样本集；其中，所述训练样本集包括至少一个训练样本数据；所述训练样本数据包括训练样本用户的使用手机过程中的物理数据和浏览数据，以及所述训练样本用户的真实身份鉴定结果；

对所述训练样本数据进行预处理，得到预处理后的训练样本数据；

对所述与处理后的训练样本数据进行特征提取，并按照特征对应的重要性进行排序；

选择排序前N个特征，作为目标特征；

将所述目标特征输入至逻辑回归模型中，输出得到训练样本用户的预测身份鉴定结果；

利用所述训练样本用户的预测身份鉴定结果与所述训练样本用户的真实身份鉴定结果之间的误差对所述逻辑回归模型中的参数进行调整，直至所述训练样本用户的预测身份鉴定结果与所述训练样本用户的真实身份鉴定结果之间的误差满足预设的收敛条件，将所述逻辑回归模型作为身份鉴定模型。

可选的，所述将所述目标特征输入至逻辑回归模型中，输出得到训练样本用户的预测身份鉴定结果，包括：

将所述目标特征输入至逻辑回归模型中，输出得到训练样本用户的预测身份鉴定概率；

若所述训练样本用户的预测身份鉴定概率大于阈值，则输出训练样本用户本人进行操作的训练样本用户的预测身份鉴定结果；

若所述训练样本用户的预测身份鉴定概率不大于阈值，则输出非训练样本用户本人进行操作的训练样本用户的预测身份鉴定结果。

可选的，所述若所述身份鉴定结果表明非所述用户本人进行操作，则暂停所述用户的交易处理之后，还包括：