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公开(公告)号：CN108629167B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810436881.X
申请日：2018-05-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种结合可穿戴设备的多智能设备身份认证方法，利用可穿戴设备对佩戴状态的准确感知，在用户佩戴可穿戴设备时对使用者进行身份认证，在用户摘除可穿戴设备时自动解除身份认证。通过认证后的可穿戴设备，对用在其他智能设备上的操作过程进行多设备多传感器联合认证。综合用户在智能设备上进行的交互操作，智能设备和可穿戴设备上的加速度陀螺仪等实时传感器数据，计算多设备间的操作行为的动作时间同步性和空间姿态一致性指标，以此为依据来实现智能设备上的用户操作实时认证，无感地将可穿戴设备在佩戴时建立的使用者信任传递给智能设备。本发明通过传感器数据进行操作的动作时间同步性和空间姿态一致性判断，自动实现操作级的实时身份认证。
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公开(公告)号：CN108629167A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810436881.X
申请日：2018-05-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种结合可穿戴设备的多智能设备身份认证方法，利用可穿戴设备对佩戴状态的准确感知，在用户佩戴可穿戴设备时对使用者进行身份认证，在用户摘除可穿戴设备时自动解除身份认证。通过认证后的可穿戴设备，对用在其他智能设备上的操作过程进行多设备多传感器联合认证。综合用户在智能设备上进行的交互操作，智能设备和可穿戴设备上的加速度陀螺仪等实时传感器数据，计算多设备间的操作行为的动作时间同步性和空间姿态一致性指标，以此为依据来实现智能设备上的用户操作实时认证，无感地将可穿戴设备在佩戴时建立的使用者信任传递给智能设备。本发明通过传感器数据进行操作的动作时间同步性和空间姿态一致性判断，自动实现操作级的实时身份认证。
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公开(公告)号：CN107688827A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710737016.4
申请日：2017-08-24
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于用户日常行为特征的用户身份属性预测方法，包括以下步骤：1)根据采集到的用户行为数据构建行为数据集；2)定义用户的身份属性，然后将用户的身份属性划分为若干区间；3)对观测周期T内得到的用户数据集中的用户行为数据进行划分，得若干用户行为数据块，再根据步骤2)划分得到的区间对各用户行为数据块进行标记；4)提取各用户行为数据块的用户行为特征向量，然后根据所有用户行为数据块的用户行为特征向量构建身份属性特征向量训练集；5)构建身份属性模型；6)将待测用户的特征向量输入至身份属性模型中，得用户的身份属性，完成基于用户日常行为特征的用户身份属性预测，该方法能够实现用户身份属性的预测。
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