(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211060406.X (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 黄康　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张东梅 (51)Int.Cl. G06F 21/31(2013.01) G06Q 40/02(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 用户身份的鉴定方法、 装置、 电子设备及计 算机存储介质 (57)摘要 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。 权利要求书3页 说明书8页 附图4页 CN 115391762 A 2022.11.25 CN 115391762 A 1.一种用户身份的鉴定方法， 其特 征在于， 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。 2.根据权利要求1所述的鉴定方法， 其特 征在于， 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。 3.根据权利要求2所述的鉴定方法， 其特征在于， 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。 4.根据权利要求1所述的鉴定方法， 其特征在于， 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： 接收用户的申诉请求； 其中， 所述申诉请求至少包括： 手机银行使用的时间段、 使用人 信息、 使用人与用户本人之间关系和需要办理的业 务； 若所述使用人信息与银 行系统中的使用人信息一 致， 则恢复交易处 理； 若所述使用人信息与银行系统中的使用人信息不一致， 则接入人工客服进行人工审 核。 5.一种用户身份的鉴定装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于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 理权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115391762 A 2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； 第一输入单元， 用于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； 暂停单元， 用于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。 6.根据权利要求5所述的鉴定装置， 其特 征在于， 所述身份鉴定模型的构建单 元， 包括： 训练样本集构建单元， 用于构建训练样本集； 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； 预处理单元， 用于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； 特征提取单元， 用于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； 选择单元， 用于选择排序前N个特 征， 作为目标 特征； 第二输入单元， 用于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； 调整单元， 用于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。 7.根据权利要求6所述的鉴定装置， 其特 征在于， 所述第二输入单 元， 包括： 第二输入子单元， 用于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； 第一输出单元， 用于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； 第二输出单元， 用于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。 8.根据权利要求5所述的鉴定装置， 其特 征在于， 还 包括： 接收单元， 用于接收用户的申诉请求； 其中， 所述申诉请求至少包括： 手机银行使用的 时间段、 使用人信息、 使用人与用户本人之间关系和需要办理的业 务； 恢复单元， 用于若所述使用人信息与银 行系统中的使用人信息一 致， 则恢复交易处 理； 接入单元， 用于若所述使用人信息与银行系统中的使用人信息不一致， 则接入人工客 服进行人工审核。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115391762 A 3