專利名稱：一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法，屬于安全認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域。
技術(shù)背景
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，安全認(rèn)證方法日趨多元化?？诹蠲艽a認(rèn)證、PIN碼通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)登錄時(shí)輸入用戶自定義的密碼來(lái)識(shí)別用戶身份；智能卡在集成芯片上存儲(chǔ)用戶身份的相關(guān)數(shù)據(jù)，用戶將智能卡插入讀卡器后即可獲取用戶身份信息；指紋、虹膜等生物特征具有單一性，可以有效識(shí)別用戶身份。但是，現(xiàn)有的身份認(rèn)證技術(shù)還存在很多缺陷。
因?yàn)槊艽a容易泄漏；密碼存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)容易被木馬程序攻擊，密碼傳輸過(guò)程中容易被網(wǎng)絡(luò)截獲，口令密碼認(rèn)證、PIN碼認(rèn)證方法這類靜止密碼機(jī)制部署簡(jiǎn)單，但不安全。
智能卡的硬件雖然不能復(fù)制，但從智能卡讀取的信息是靜止的，通過(guò)內(nèi)存掃描以及監(jiān)聽(tīng)設(shè)備還是可以截取用戶身份認(rèn)證信息，因此還是存在安全隱患。
通過(guò)指紋、虹膜等生物特征來(lái)獲取用戶身份信息的成本昂貴。一般只在對(duì)安全要求相當(dāng)高且沒(méi)有成本問(wèn)題的情況下才予以實(shí)施，而簡(jiǎn)單的認(rèn)證設(shè)備或者生物特征又容易偽造，設(shè)備本身也會(huì)被惡意破壞。
鑒于單一的認(rèn)證方法容易破解，將兩種身份認(rèn)證方法結(jié)合起來(lái)的雙因素身份認(rèn)證方法引起的人們的關(guān)注。盡管這類認(rèn)證方法的強(qiáng)度是雙重的，但是破解的方法確實(shí)疊加起來(lái)的。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述背景技術(shù)的不足，提供了一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法。
本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案
一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法，包括如下步驟
步驟1，采集每次鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)，求得時(shí)間參數(shù)的平均值，
所述時(shí)間參數(shù)包括左鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、右鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、兩次擊鍵時(shí)間間隔；
步驟2，根據(jù)鼠標(biāo)事件發(fā)生時(shí)鼠標(biāo)經(jīng)過(guò)的軌跡輪廓，獲得識(shí)別圖形，生成圖形密碼， 具體包括如下步驟
步驟2-1，在特定矩形窗口中分別獲取識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)，確定識(shí)別圖形所屬的矩形區(qū)域，所述特定矩形窗口為鼠標(biāo)最大點(diǎn)擊區(qū)域內(nèi)的任意大小矩形窗口 ；
步驟2-2，將矩形區(qū)域分割成若干子矩形區(qū)域，在各個(gè)子矩形區(qū)域內(nèi)根據(jù)識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)確定子矩形區(qū)域內(nèi)識(shí)別圖形所屬的最小矩形區(qū)域；
步驟2-3，根據(jù)圖形識(shí)別精確度的需要重復(fù)步驟2-2，直至所得的若干最小矩形區(qū)域滿足識(shí)別精度的要求；
所述圖形密碼為最小子矩形區(qū)域在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)；
步驟3，輸入圖形密碼m次，統(tǒng)計(jì)正確輸入圖形密碼的次數(shù)η，正確輸入圖形密碼的次數(shù)η的統(tǒng)計(jì)方法如下
當(dāng)鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)在時(shí)間參數(shù)平均值的誤差允許范圍內(nèi)，并且鼠標(biāo)點(diǎn)擊的區(qū)域在圖形密碼的誤差允許范圍之內(nèi)時(shí)，正確輸入圖形密碼的次數(shù)η的值加1 ；
其中，m為規(guī)定用戶輸入圖形密碼的次數(shù)，η的初始值為1，m、η為自然數(shù)；
步驟4，運(yùn)用Levenberg-Marquardt算法認(rèn)證用戶身份。
步驟4-1，計(jì)算權(quán)值，判斷正確輸入圖形密碼的次數(shù)是否滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件，
當(dāng)正確輸入圖形密碼的次數(shù)滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-2 ；
當(dāng)正確輸入圖形密碼的次數(shù)不滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-3 ；
步驟4-2，修正誤差函數(shù)權(quán)值得到圖形密碼的最大誤差，清除輸入向量和輸入向量的誤差值；
步驟4-3，判斷第m次輸入的圖形密碼是否大于最大誤差值，
當(dāng)?shù)趍次輸入的圖形密碼大于最大誤差值時(shí)，再次輸入圖形密碼，返回步驟4-1 ； 否則，通過(guò)認(rèn)證。
本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，具有以下有益效果通過(guò)遞歸分割鼠標(biāo)行為區(qū)域得到更為精確的圖形密碼；結(jié)合鼠標(biāo)事件參數(shù)以及精確的圖形密碼，提高密碼認(rèn)證的可靠性。


圖1為基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法的流程圖。
圖2為用特定矩形截取識(shí)別圖像的示意圖。
圖3為遞歸分割矩形區(qū)域得到圖形密碼的示意圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對(duì)發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明
如圖1所示的基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法，包括如下步驟
步驟1，采集每次鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)，求得時(shí)間參數(shù)的平均值，
所述時(shí)間參數(shù)包括左鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、右鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、兩次擊鍵時(shí)間間隔；
步驟2，根據(jù)鼠標(biāo)事件發(fā)生時(shí)鼠標(biāo)經(jīng)過(guò)的軌跡輪廓，獲得識(shí)別圖形，生成圖形密碼， 具體包括如下步驟
步驟2-1，如圖2所示，在特定矩形窗口中分別獲取識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)，確定識(shí)別圖形所屬的矩形區(qū)域，所述特定矩形窗口為鼠標(biāo)最大點(diǎn)擊區(qū)域內(nèi)的任意大小矩形窗口；
步驟2-2，如圖3所示，將矩形區(qū)域分割成若干子矩形區(qū)域，在各個(gè)子矩形區(qū)域內(nèi)根據(jù)識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)確定子矩形區(qū)域內(nèi)識(shí)別圖形所屬的最小矩形區(qū)域；
步驟2-3，根據(jù)圖形識(shí)別精確度的需要重復(fù)步驟2-2，直至所得的若干最小矩形區(qū)域滿足識(shí)別精度的要求；
所述圖形密碼為最小子矩形區(qū)域在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)；
步驟3，輸入圖形密碼m次，統(tǒng)計(jì)正確輸入圖形密碼的次數(shù)η，正確輸入圖形密碼的次數(shù)η的統(tǒng)計(jì)方法如下
當(dāng)鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)在時(shí)間參數(shù)平均值的誤差允許范圍內(nèi)，并且鼠標(biāo)點(diǎn)擊的區(qū)域在圖形密碼的誤差允許范圍之內(nèi)時(shí)，正確輸入圖形密碼的次數(shù)η的值加1 ；
其中，m為規(guī)定用戶輸入圖形密碼的次數(shù)，η的初始值為1，m、η為自然數(shù)；
步驟4，運(yùn)用Levenberg-Marquardt算法認(rèn)證用戶身份。
步驟4-1，計(jì)算權(quán)值，判斷正確輸入圖形密碼的次數(shù)是否滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件，
當(dāng)正確輸入圖形密碼的次數(shù)滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-2 ；
當(dāng)正確輸入圖形密碼的次數(shù)不滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-3 ；
步驟4-2，修正誤差函數(shù)權(quán)值得到圖形密碼的最大誤差，清除輸入向量和輸入向量的誤差值；
步驟4-3，判斷第m次輸入的圖形密碼是否大于最大誤差值，
當(dāng)?shù)趍次輸入的圖形密碼大于最大誤差值時(shí)，再次輸入圖形密碼，返回步驟4-1 ； 否則，通過(guò)認(rèn)證。
本發(fā)明可以理解是一種圖形聚合域分片認(rèn)證方法，其核心是圖形輪廓識(shí)別和遞歸思想的結(jié)合。在每一次進(jìn)行一定規(guī)則的分片之后，在每一個(gè)分片內(nèi)所判斷的區(qū)域可能都是不相同的，此時(shí)各個(gè)分片雖然源自同一張圖形，但是已經(jīng)沒(méi)有任何依據(jù)于判別的直接聯(lián)系。
其中圖形輪廓的識(shí)別方法就是從縱橫兩個(gè)方向分別判斷此時(shí)區(qū)域內(nèi)圖形的最大矩形范圍，然后根據(jù)當(dāng)下分片次數(shù)的情況下，判斷輸入圖形區(qū)域是否落到了所允許的誤差范圍之內(nèi)。比如將當(dāng)前區(qū)域內(nèi)圖形范圍四個(gè)方向的極限坐標(biāo)表示為(XMt，\ight，YD。wnjUp)， 然后根據(jù)誤差函數(shù)判別當(dāng)前輸入的Ukft，^ght，yD。wn，yup)這四個(gè)具體的參數(shù)值是否在允許的誤差范圍內(nèi)，一旦有一個(gè)超過(guò)了允許的誤差范圍則判別失敗。
分片遞歸則是根據(jù)所需要的精度，通過(guò)平均或者按一定規(guī)則切分現(xiàn)有區(qū)域，然后再針對(duì)切分后的每一個(gè)具體區(qū)域再一次進(jìn)行輪廓識(shí)別和分片的過(guò)程。整個(gè)迭代遞歸的過(guò)程根據(jù)所需要的精度而決定分片到什么時(shí)候才停止。如第一次分片前地區(qū)域范圍為(x%t， xEightJ YD。 ，^5)，第二次若對(duì)其進(jìn)行左右對(duì)稱切分的話，則所得的新的兩個(gè)分片區(qū)域?yàn)?( χ -χΛ (X -XΛxLeft, R'g\ Left JDownJvP和 R'g\ Left J醇Up，但是這不是最終的兩個(gè)新分 ν1J\ 1J片區(qū)域，因?yàn)椴豢赡苊恳淮味颊冒褕D形區(qū)域的范圍控制在上面兩個(gè)域內(nèi)，而要再對(duì)兩個(gè)區(qū)域進(jìn)行輪廓識(shí)別，得到的每個(gè)區(qū)的新的0^ft，XEightJ YD。 ，Yup)。
Levenberg-Marquardt算法激活之后對(duì)參數(shù)值進(jìn)行描述與分析，通過(guò)權(quán)值進(jìn)行判別和不斷修正誤差范圍，Levenberg-Marquardt算法步驟如下
1)初始化各訓(xùn)練參數(shù)，包括最小值μ C1、接近標(biāo)準(zhǔn)解時(shí)的邊界值μ in。、遠(yuǎn)離標(biāo)準(zhǔn)解時(shí)的邊界值Pda。、最大值μ_、誤差目標(biāo)emin、最小梯度gmin以及網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量W(°)。令k =0, μ = μ ο ；
2)根據(jù)輸入向量t(k)和期望輸出向量d(k)，y(k)為是實(shí)際輸出向量，使用式
權(quán)利要求
1.一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法，其特征在于包括如下步驟 步驟1，采集每次鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)，求得時(shí)間參數(shù)的平均值，所述時(shí)間參數(shù)包括左鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、右鍵單擊鼠標(biāo)持續(xù)時(shí)間、兩次擊鍵時(shí)間間隔；步驟2，根據(jù)鼠標(biāo)事件發(fā)生時(shí)鼠標(biāo)經(jīng)過(guò)的軌跡輪廓，獲得識(shí)別圖形，生成圖形密碼，具體包括如下步驟步驟2-1，在特定矩形窗口中分別獲取識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)， 確定識(shí)別圖形所屬的矩形區(qū)域，所述特定矩形窗口為鼠標(biāo)最大點(diǎn)擊區(qū)域內(nèi)的任意大小矩形窗口 ；步驟2-2，將矩形區(qū)域分割成若干子矩形區(qū)域，在各個(gè)子矩形區(qū)域內(nèi)根據(jù)識(shí)別圖形在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)確定子矩形區(qū)域內(nèi)識(shí)別圖形所屬的最小矩形區(qū)域；步驟2-3，根據(jù)圖形識(shí)別精確度的需要重復(fù)步驟2-2，直至所得的若干最小矩形區(qū)域滿足識(shí)別精度的要求；所述圖形密碼為最小子矩形區(qū)域在縱橫兩個(gè)方向上的最大、最小坐標(biāo)； 步驟3，輸入圖形密碼m次，統(tǒng)計(jì)正確輸入圖形密碼的次數(shù)η，η的統(tǒng)計(jì)方法如下 當(dāng)鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)在時(shí)間參數(shù)平均值的誤差允許范圍內(nèi)，并且鼠標(biāo)點(diǎn)擊的區(qū)域在圖形密碼的誤差允許范圍之內(nèi)時(shí)，正確輸入圖形密碼的次數(shù)η的值加1 ；其中，m為規(guī)定用戶輸入圖形密碼的次數(shù)，η的初始值為1，m、η為自然數(shù)； 步驟4，運(yùn)用Levenberg-Marquardt算法認(rèn)證用戶身份。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法，其特征在于步驟4的具體實(shí)施如下步驟4-1，計(jì)算權(quán)值，判斷正確輸入圖形密碼的次數(shù)是否滿足修正誤差函數(shù)權(quán)值的條件，當(dāng)滿足條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-2; 當(dāng)不滿足條件時(shí)，進(jìn)入步驟4-3 ；步驟4-2，修正誤差函數(shù)權(quán)值得到圖形密碼的最大誤差，清除輸入向量和輸入向量的誤差值；步驟4-3，判斷第m次輸入的圖形密碼是否大于最大誤差值，當(dāng)?shù)趍次輸入的圖形密碼大于最大誤差值時(shí)，再次輸入圖形密碼，返回步驟4-1 ；否則， 通過(guò)認(rèn)證。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于鼠標(biāo)行為特征的密碼認(rèn)證方法。本方法采集鼠標(biāo)事件的時(shí)間參數(shù)，采用圖形聚合域分片認(rèn)證方法設(shè)置圖形密碼。在用戶輸入圖形密碼后，在鼠標(biāo)事件參數(shù)在誤差范圍內(nèi)，且鼠標(biāo)點(diǎn)擊區(qū)域在圖形密碼的誤差范圍之內(nèi)時(shí)，開(kāi)始認(rèn)證。當(dāng)達(dá)到修正函數(shù)誤差權(quán)值時(shí)，清除輸入向量和輸入向量誤差值，通過(guò)認(rèn)證。本方法通過(guò)遞歸分割鼠標(biāo)行為區(qū)域得到更為精確的圖形密碼；結(jié)合鼠標(biāo)事件參數(shù)以及精確的圖形密碼，提高密碼認(rèn)證的可靠性。
文檔編號(hào)G06F21/04GK102509044SQ201110314839
公開(kāi)日2012年6月20日 申請(qǐng)日期2011年10月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月17日
發(fā)明者丁力, 孫知信, 宮婧, 王志威 申請(qǐng)人:鎮(zhèn)江金鈦軟件有限公司