一种用于金融行业的客户身份认证方法及系统与流程

本发明涉及身份验证，具体为一种用于金融行业的客户身份认证方法及系统。

背景技术：

1、在金融行业，客户身份认证是确保交易安全和防止欺诈行为的重要环节。传统的客户身份认证方法通常依赖于单一的身份验证手段，例如密码、pin码、otp（一次性密码）等。这些方法存在一些不足：

2、密码和pin码容易被黑客通过钓鱼攻击、暴力破解或社会工程等手段获取，存在较高的安全风险。现代金融欺诈行为越来越复杂，单一的身份验证手段难以有效应对多种攻击手段，例如通过劫持会话、窃取设备信息或伪造身份进行交易。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于金融行业的客户身份认证方法及系统，以解决背景技术中提到的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于金融行业的客户身份认证系统，包括，

3、第一采集模块，用于采集用户登录时的otp、pin码和安全问题答案信息，建立知识因子采集数据集；并将知识因子采集数据集与数据库中对应值进行匹配，若三项匹配成功，则添加第一认证标签；若任一项匹配失败，则发送第一预警指令；

4、第二采集模块，用于用户在产生交易行为时，设置地理位置验证，以获取用户当前地理位置以及地理围栏状态，并采集用户历史常用地点，并构建地点验证指数dzy，若地点验证指数dzy大于距离阈值，触发第二预警指令；地点验证指数dzy≤距离阈值，则添加第二认证标签；

5、第三采集模块，用于采集用户指纹，以获取指纹图像，并提取用户指纹相关特征，以计算获取核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz，并将核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz进行相关联，深度计算获取指纹因子匹配指数zwyz，若指纹因子匹配指数zwyz若低于匹配阈值，触发第三预警指令；若指纹因子匹配指数zwyz大于或等于匹配阈值，添加第三认证标签；

6、验证模块，在用户获得第一认证标签后，允许用户进行登录金融app进行查阅或信息检索操作；在用户获得第二认证标签后，允许用户进行交易行为操作，当采集交易金额超过一万元以上，弹窗验证用户指纹，并在获得第三认证标签后，允许大额交易操作，在接收第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，重复对用户进行相同验证方式，如持续三次验证失败，则对该账户锁定账户，并要求用户提供身份原件至线下业务柜台进行重新激活；

7、用户行为识别模块，用于在用户登录以及交易过程中，采集用户行为数据，并建立风险预测模型并训练，提取用户行为数据中的换设备登录特征、交易量行为特征、打字习惯特征以及账户更改信息特征，以构建异常行为指数ycx，若异常行为指数ycx高于行为异常阈值时，则发送第四预警指令；

8、社会工程动态复验模块，用于接收第四预警指令后，管理端发送视频通话进行身份验证，并核实用户的身份信息和文件，当认证成功时，添加第四认证标签，并允许继续操作。

9、优选的，第二采集模块包括地理位置采集单元、地点验证计算单元和地点评估单元；

10、地理位置采集单元用于通过gps、ip地点定位技术采集获取用户当前地理位置，并调取历史交易地点，建立用户常用地点数据库；

11、地点验证计算单元用于提取常用地点数据库中的地点经纬度特征，并通过haversine公式计算获取地点验证指数dzy：

12、；

13、式中，r表示地球的半径，设置数值为6371公里，表示历史地点纬度，表示当前登录地点纬度，表示当前登录地点经度，表示历史地点经度值hav表示半正矢函数；表示精度维度转换函数。

14、优选的，地点评估单元用于预设距离阈值，并将距离阈值与地点验证指数dzy进行对比，获取距离评估结果，包括：

15、若地点验证指数dzy＞距离阈值，表示当前用户地点位置可信度和地理围栏符合度异常，存在异地登录风险，触发第二预警指令；

16、当地点验证指数dzy≤距离阈值，表示当前用户地点位置可信度和地理围栏符合度正常，不存在异地登录风险，添加第二认证标签。

17、优选的，第三采集模块包括指纹采集单元、第一提取特征单元和第一计算单元；

18、指纹采集单元用于使用通过线上或线下指纹采集设备采集获取用户指纹图像，并对指纹图像进行灰度处理、二值化和去噪预处理操作；

19、第一提取特征单元用于对预处理后的指纹图像，使用harris角点检测算法提取指纹图像中核心点区域分布特征以及外围区域分布特征，并由第一计算单元依据核心点区域分布特征以及外围区域分布特征进行深度分析，通过以下公式计算获取核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz：

20、；

21、式中，为核心点区域的特征点数量，为第i核心点的权重, 为第i个核心点与其最近邻核心点的距离；为第i个核心点的分叉点参数；为第i个核心点的短脊线参数；为第i个核心点的岛点参数；为核心点区域内所有特征点间距离的标准差；为核心点区域内所有特征点间距离的平均值；为核心点区域内所有特征点方向角度的标准差；为核心点区域内所有特征点方向角度的平均值；为核心点区域的面积；为核心点区域的脊线密度；

22、；

23、式中，为外围区域的特征点数量，为第i外围特征点的权重, 为第i个外围特征点与其最近邻外围特征点的距离；为第i个外围特征点的分叉点参数；为第i个外围特征点的短脊线参数；为第i个外围特征点的岛点参数；为外围区域内所有特征点间距离的标准差；为外围区域内所有特征点间距离的平均值；为外围区域内所有特征点方向角度的标准差；为外围区域内所有特征点方向角度的平均值；为外围区域的面积；为外围区域的脊线密度。

24、优选的，第三采集模块还包括相关联单元和指纹评估单元；

25、相关联单元用于将核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz通过以下相关联公式计算获取指纹因子匹配指数zwyz：

26、；

27、式中，和表示核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz的权重系数，且α+β=1。

28、优选的，指纹评估单元用于依据数据库用户录制初始指纹构建匹配阈值，并将匹配阈值与指纹因子匹配指数zwyz进行对比，获得指纹匹配评估结果，包括：

29、若指纹因子匹配指数zwyz≥匹配阈值，表示当前用户指纹匹配度合格，属于用户本人操作，添加第三认证标签；

30、当指纹因子匹配指数zwyz＜匹配阈值，表示当前用户指纹匹配度异常，有盗用风险，并触发第三预警指令。

31、优选的，用户行为识别模块包括用户行为数据采集单元、第二特征提取单元和异常行为计算单元；

32、用户行为数据采集单元用于记录用户登录时使用的设备信息，包括设备类型、操作系统、浏览器类型和设备id；并记录用户的交易行为数据，包括交易金额、交易频率和交易时间；并记录用户的打字速度、键入错误率和键入节奏；并记录用户对账户信息的更改行为，包括密码修改、联系方式修改和绑定设备修改；

33、第二特征提取单元用于使用机器学习算法，包括逻辑回归、决策树或随机森林建立并训练风险预测模型后，提取用户行为数据中的换设备登录特征、交易量行为特征、打字习惯特征以及账户更改信息特征；

34、异常行为计算单元用于依据风险预测模型进行实时计算用户的异常行为指数ycx，异常行为指数ycx通过以下公式计算获取：

35、

36、式中，为用户更换设备频率值，为每日交易频率值，为用户变更频率值，为用户每分钟打字速度，表示每分钟错误率，及均为权重系数表示为第一修正常数。

37、优选的，用户行为识别模块还包括行为评估单元；

38、行为评估单元用于预设行为异常阈值，并将行为异常阈值与异常行为指数ycx进行对比评估，获得用户行为评估结果，包括：

39、若异常行为指数ycx＞行为异常阈值时，表示用户操作行为存在风险，则发送第四预警指令；若异常行为指数ycx≤行为异常阈值时，表示用户操作行为不存在风险。

40、优选的，社会工程动态复验模块执行步骤为：

41、当接收到第四预警指令时，系统向用户发送视频通话请求，要求用户通过视频通话进行身份验证，请求内容包括视频通话链接和验证时间窗口；

42、用户通过预先指定的金融app或验证平台在指定时间内接受视频通话请求；

43、系统要求用户在视频通话过程中出示身份证明文件，包括身份证、护照或驾照，验证员通过视频通话核对用户的身份信息，验证员通过ocr技术自动识别身份证明文件上的信息并与数据库中的信息进行匹配；包括面部特征与身份证明文件上的照片是否一致；

44、验证员向用户提出一些动态问题，动态问题是根据用户的账户信息生成的，包括最近的交易详情、常用地址或注册信息；如果用户身份信息与数据库信息完全匹配，且面部识别验证通过，则认证成功，添加第四认证标签，允许用户继续进行账户操作；

45、若用户未接收视频通话请求或用户未能通过验证，则对该账户锁定账户或要求进一步验证。

46、一种用于金融行业的客户身份认证方法，包括以下步骤，

47、s1、采集用户登录时的otp、pin码和安全问题答案信息，建立知识因子采集数据集；并将知识因子采集数据集与数据库中对应值进行匹配，若三项匹配成功，则添加第一认证标签；若任一项匹配失败，则发送第一预警指令；

48、s2、用户在产生交易行为时，设置地理位置验证，以获取用户当前地理位置以及地理围栏状态，并采集用户历史常用地点，并构建地点验证指数dzy，若地点验证指数dzy大于距离阈值，触发第二预警指令；地点验证指数dzy≤距离阈值，则添加第二认证标签；

49、s3、采集用户指纹，以获取指纹图像，并提取用户指纹相关特征，以计算获取核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz，并将核心点区域分布指数hxz和外围区域分布指数wwz进行相关联，深度计算获取指纹因子匹配指数zwyz，若指纹因子匹配指数zwyz若低于匹配阈值，触发第三预警指令；若指纹因子匹配指数zwyz大于或等于匹配阈值，添加第三认证标签；

50、s4、在用户获得第一认证标签后，允许用户进行登录金融app进行查阅或信息检索操作；在用户获得第二认证标签后，允许用户进行交易行为操作，当采集交易金额超过一万元以上，弹窗验证用户指纹，并在获得第三认证标签后，允许大额交易操作，在接收第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，重复对用户进行相同验证方式，如持续三次验证失败，则对该账户锁定账户，并要求用户提供身份原件至线下业务柜台进行重新激活；

51、s5、在用户登录以及交易过程中，采集用户行为数据，并建立风险预测模型并训练，提取用户行为数据中的换设备登录特征、交易量行为特征、打字习惯特征以及账户更改信息特征，以构建异常行为指数ycx，若异常行为指数ycx高于行为异常阈值时，则发送第四预警指令；

52、s6、接收第四预警指令后，管理端发送视频通话进行身份验证，并核实用户的身份信息和文件，当认证成功时，添加第四认证标签，并允许继续操作。

53、本发明提供了一种用于金融行业的客户身份认证方法及系统。具备以下有益效果：

54、（1）本系统通过第一采集模块同时采集otp、pin码和安全问题答案信息，形成知识因子采集数据集。三项验证手段的结合大大提高了安全性，防止了单一密码或pin码被黑客破解的风险。通过地理位置验证和指纹验证的双重认证标签机制，确保用户在进行交易时的真实身份，减少了伪造身份和非法交易的可能性。特别是地点验证指数dzy和指纹因子匹配指数zwyz的引入，进一步提高了验证的准确性。系统内置预警机制，包括第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，当任一验证失败时立即发送预警指令，防止未经授权的访问和交易行为。如果持续三次验证失败，系统自动锁定账户，进一步增强了安全防护。

55、（2）通过用户行为识别模块，系统能够在用户登录和交易过程中采集并分析用户行为数据，构建异常行为指数ycx。该模块能够识别出转换设备登录、交易量异常、打字习惯异常等行为，并在检测到异常行为时发送第四预警指令，有效预防欺诈行为。在接收到第四预警指令后，通过视频通话进行身份验证，核实用户的身份信息和文件。这一层验证确保了即使在高风险情况下，也能够通过面对面的动态验证来确认用户身份。系统设计了合理的多层验证流程，在用户获得各认证标签后，允许其进行相应的操作，如查阅信息、进行交易和大额交易操作，优化了用户体验，避免了过多的繁琐步骤。通过在多次验证失败后锁定账户并要求线下重新激活的机制，防止了黑客通过持续攻击获取用户账户的可能性，保障了用户的账户安全。