每個用戶使用手機的習慣都有很大差異性，智能手機可以記錄這些用戶的使用習慣數據。對這些數據進行分析建模，得到用戶本人身份認證演算法，通過這個演算法可以有效的進行用戶身份驗證，保障用戶的賬戶安全。這是當下越來越受關注的生物探針技術的一個應用場景。

最早的用戶身份認證方式是用戶名+密碼的形式，用戶登錄網站時輸入用戶名和密碼，網站進行驗證。但這種方式經常發生用戶名和密碼被竊取的情況，容易給用戶造成損失。

後來，移動端出現了指紋認證方式，指紋認證需要用戶提前註冊指紋，認證的時候，將用戶當前的指紋和註冊的指紋進行匹配。但是前面兩種方式一般只在用戶登錄時進行一次驗證，不能對用戶身份進行連續驗證。

隨著智能手機的發展，可以通過收集用戶手機使用習慣，對用戶進行連續的身份認證。

生物探針技術概述

生物探針技術指採集用戶使用手機時的感測器數據和屏幕軌跡數據的技術。

智能手機有很多感測器，加速度計、陀螺儀、重力加速度計、磁場感測器計等，這些感測器能夠記錄用戶使用手機時的數據。如：加速度感測器能夠記錄手機的線性加速度大小，重力加速度記錄手機的重力加速度；陀螺儀記錄手機的角加速度。每個用戶使用手機的習慣表現在用戶操作手機時這些感測器的變化以及滑動屏幕時的軌跡上。

生物探針技術較其他用戶認證方法，有以下優勢：

流程和效果

一、數據收集

用戶在使用手機的操作大體可分為三類：點擊屏幕、滑動屏幕、輸入文字，操作時相應的感測器變化如下圖所示：

可以看到用戶進行不同操作時，感測器會有相應的變化，產生不同的數據集。

下圖是4個用戶使用手機的習慣，第一行的圖表示用戶滑動手機的位置，第二行圖表示相應的感測器變化，不同的用戶區別性非常大。

二、特徵抽取和決策

手機端採集到用戶使用手機的數據，然後對數據做特徵工程，將抽取到的特徵輸入到訓練好的演算法里，演算法給出是用戶本人還是非本人的決策。

三、演算法效果

下圖是我們的一個演示效果，前一部分是非本人操作，演算法給出的分數很低，當換做用戶本人操作後，演算法給出的分數都在80分數以上，非本人和本人的分數有很大的區分度。

應用場景

基於生物行為的本人身份認證演算法（生物探針）技術在不同領域有很多應用場景，可保護用戶的賬戶安全、提高用戶體驗等。例如：

• 賬戶安全方面，當用戶賬戶被盜後，收集當前用戶操作手機的數據，將數據輸入到後端演算法部分，演算法會給出不是賬戶本人的決策，及時阻斷賬戶資金流失；
• 提高用戶體驗方面，當用戶進行支付時，如果演算法判斷當前操作手機的是本人時，直接進行免密支付，如果不是本人操作，則進行加驗。

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