一种基于动作序列数据的操作行为验证方法及系统与流程

本发明涉及网络安全与人机验证，并且更具体地，涉及一种基于动作序列数据的操作行为验证方法及系统。

背景技术：

1、验证码技术作为网络空间中人机身份验证的核心手段，广泛应用于账户登录、表单提交、交易防护等关键场景，其核心功能在于区分真实用户与自动化程序（机器人），防范恶意攻击与数据滥用。然而，随着人工智能与深度学习技术的飞速发展，现有验证码系统逐渐暴露出诸多技术缺陷与安全隐患，具体表现如下：

2、1. 静态验证机制易被破解，安全性持续降级

3、目前主流的验证码技术多依赖于静态图像或静态图形，如传统的字符图形验证码、滑块验证码、点选文字验证码等。这些方案通过引入图像扭曲、噪点干扰等方式增加识别难度，但在深度学习驱动的 ocr（光学字符识别）技术与对抗样本攻击面前，其防御能力极为有限。机器人可通过模型训练精准识别图像内容、提取特征，使得静态验证码的防护屏障形同虚设，导致用户账户面临被暴力破解的风险，严重威胁网络环境的安全。

4、2. 操作逻辑单一，缺乏行为特征深度挖掘

5、现有验证码的交互模式普遍结构简单、维度单一，通常仅采用 “点击” 或 “拖拽”两种离散操作。在验证判定过程中，仅关注操作的最终结果是否正确，而完全忽略了用户在操作过程中的连续行为特征。机器人可以通过预设脚本或路径，以极高的效率、标准化的流程完成模拟操作，无需具备人类的思考与反应过程。这种缺乏行为画像的判定逻辑，使得验证码无法有效区分人类用户与自动化脚本，导致误判率与漏判率居高不下。

6、3. 脱离物理交互属性，未构建核心人机差异

7、人类区别于机器的本质特征之一，在于对真实物理世界规律的感知与控制能力。然而，现有的验证码设计大多停留在纯数字或纯图形的虚拟交互层面，未能引入物理引擎或物理参数。这种设计导致验证过程仅停留在 “认知层面”，而非 “体感层面”，无法有效验证操作者对物理惯性、阻力、碰撞反馈等真实物理现象的模拟与应对能力，为机器模拟留下了可乘之机。

8、4. 方向键交互价值被忽视，多维特征未被激活

9、方向键（上下左右键）作为计算机界面最基础、最通用的交互输入设备之一，其应用场景极其广泛。但在验证码领域，方向键的应用目前几乎处于空白状态，其蕴含的丰富操作特征未被充分挖掘。方向键操作涉及到按键的时间间隔、力度变化、方向切换频率、惯性控制等多维连续数据。这些真实反映人类操作习惯与生理特征的动态数据，若能被引入验证码系统，将极大地丰富判定维度，形成机器难以模拟的行为壁垒。

10、现有验证码技术在安全性、交互深度及人机差异化验证方面均存在不足。因此，急需一种于动作序列数据的操作行为验证方法。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于动作序列数据的操作行为验证方法及系统，以解决如何高效地基于操作行为进行人机验证的问题。

2、为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种基于动作序列数据的操作行为验证方法，所述方法包括：

3、随机生成用于操作行为验证的目标区域，初始化可控对象的位置，并将所述目标区域和可控对象渲染至可视化验证界面；

4、响应于行为操作者针对所述可控对象的动作，采用真实物理引擎模拟所述可控对象的运动特征，以基于所述运动特征控制所述可控对象在所述可视化验证界面中移动；

5、获取并实时记录所述行为操作者在所述可视化验证界面控制所述可控对象移动的动作序列数据；

6、当所述可控对象移动至所述目标区域内时，基于获取的动作序列数据进行多维度行为特征的提取；

7、对所述多维度行为特征进行分析，以判断所述行为操作者是否为真实用户。

8、优选地，其中所述方法还包括：

9、通过接收行为操作者对所述可视化验证界面中的上下左右四个方向键或者外接设备上的上下左右四个方向键的操作，以使得所述行为操作者针对所述可控对象动作。

10、优选地，其中采用真实物理引擎模拟所述可控对象的运动特征，包括：

11、按照v(t+1)=v(t)×摩擦系数+加速度，更新所述可控对象的移动速度；

12、按照pos(t+1)=pos(t)+v(t+1)，更新所述可控对象的位置；

13、进行边界碰撞检测，并当所述可控对象触碰到验证区域的边界时速度清零；

14、其中，v(t+1)为t+1时刻所述可控对象的速度；v(t)为t时刻所述可控对象的速度；所述摩擦系数根据真实物理环境的阻力设置；pos(t+1)为t+1时刻所述可控对象的位置；pos(t)为t时刻所述可控对象的位置。

15、优选地，其中所述动作序列数据，包括：每次方向键的按键方向、按键时间戳、按键持续时长和完整的按键顺序记录。

16、优选地，其中所述方法还包括：

17、当所述可控对象的中心与所述目标区域的中心的距离小于预设距离阈值时，确定所述可控对象移动至所述目标区域内。

18、优选地，其中基于获取的动作序列数据进行多维度行为特征的提取，包括：

19、对所有相邻按键的时间差求取平均值和标准差，以确定操作节奏特征；

20、统计所有相邻按键方向不同的方向变化次数，以确定方向变化频率特征；

21、计算所述可控对象移动至所述目标区域内的操作时长，以确定操作时长特征；

22、根据路径效率=最短距离/实际移动距离，计算路径效率，以确定路径优化程度特征；

23、统计所有按键持续时长的变异系数，以确定力度控制特征。

24、优选地，其中对所述多维度行为特征进行分析，以判断所述行为操作者是否为真实用户，包括：

25、若所述平均值在预设时间间隔范围内，且标准差大于预设标准差阈值，则确定操作节奏特征的分析结果为合格；

26、若所述方向变化次数大于或等于预设次数阈值，则确定操作时间特征的分析结果为合格；

27、若所述操作时长在预设操作时间范围内，则确定操作时长特征特征的分析结果为合格；

28、若所述路径效率小于预设路径效率阈值，则确定路径优化程度特征的分析结果为合格；

29、若所述变异系数大于预设变异系数阈值，则确定力度控制特征的分析结果为合格；

30、确定多维度行为特征分析的分析结果为合格的项数，并当所述项数大于或等于预设项数阈值时，确定所述行为操作者为真实用户；反之，则确定所述行为操作者不是真实用户。

31、根据本发明的另一个方面，提供了一种基于动作序列数据的操作行为验证系统，所述系统包括：

32、初始化单元，用于随机生成用于操作行为验证的目标区域，初始化可控对象的位置，并将所述目标区域和可控对象渲染至可视化验证界面；

33、控制单元，用于响应于行为操作者针对所述可控对象的动作，采用真实物理引擎模拟所述可控对象的运动特征，以基于所述运动特征控制所述可控对象在所述可视化验证界面中移动；

34、动作序列数据获取单元，用于获取并实时记录所述行为操作者在所述可视化验证界面控制所述可控对象移动的动作序列数据；

35、特征提取单元，用于当所述可控对象移动至所述目标区域内时，基于获取的动作序列数据进行多维度行为特征的提取；

36、分析单元，用于对所述多维度行为特征进行分析，以判断所述行为操作者是否为真实用户。

37、优选地，其中所述控制单元，还用于：

38、通过接收行为操作者对所述可视化验证界面中的上下左右四个方向键或者外接设备上的上下左右四个方向键的操作，以使得所述行为操作者针对所述可控对象动作。

39、优选地，其中所述控制单元，采用真实物理引擎模拟所述可控对象的运动特征，包括：

40、按照v(t+1)=v(t)×摩擦系数+加速度，更新所述可控对象的移动速度；

41、按照pos(t+1)=pos(t)+v(t+1)，更新所述可控对象的位置；

42、进行边界碰撞检测，并当所述可控对象触碰到验证区域的边界时速度清零；

43、其中，v(t+1)为t+1时刻所述可控对象的速度；v(t)为t时刻所述可控对象的速度；所述摩擦系数根据真实物理环境的阻力设置；pos(t+1)为t+1时刻所述可控对象的位置；pos(t)为t时刻所述可控对象的位置。

44、优选地，其中所述动作序列数据，包括：每次方向键的按键方向、按键时间戳、按键持续时长和完整的按键顺序记录。

45、优选地，其中所述特征提取单元，还用于：

46、当所述可控对象的中心与所述目标区域的中心的距离小于预设距离阈值时，确定所述可控对象移动至所述目标区域内。

47、优选地，其中所述特征提取单元，基于获取的动作序列数据进行多维度行为特征的提取，包括：

48、对所有相邻按键的时间差求取平均值和标准差，以确定操作节奏特征；

49、统计所有相邻按键方向不同的方向变化次数，以确定方向变化频率特征；

50、计算所述可控对象移动至所述目标区域内的操作时长，以确定操作时长特征；

51、根据路径效率=最短距离/实际移动距离，计算路径效率，以确定路径优化程度特征；

52、统计所有按键持续时长的变异系数，以确定力度控制特征。

53、优选地，其中所述分析单元，用于对所述多维度行为特征进行分析，以判断所述行为操作者是否为真实用户，包括：

54、若所述平均值在预设时间间隔范围内，且标准差大于预设标准差阈值，则确定操作节奏特征的分析结果为合格；

55、若所述方向变化次数大于或等于预设次数阈值，则确定操作时间特征的分析结果为合格；

56、若所述操作时长在预设操作时间范围内，则确定操作时长特征特征的分析结果为合格；

57、若所述路径效率小于预设路径效率阈值，则确定路径优化程度特征的分析结果为合格；

58、若所述变异系数大于预设变异系数阈值，则确定力度控制特征的分析结果为合格；

59、确定多维度行为特征分析的分析结果为合格的项数，并当所述项数大于或等于预设项数阈值时，确定所述行为操作者为真实用户；反之，则确定所述行为操作者不是真实用户。

60、基于本发明的另一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于动作序列数据的操作行为验证方法中任一项的步骤。

61、基于本发明的另一方面，本发明提供一种电子设备，包括：

62、上述的计算机可读存储介质；以及

63、一个或多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。

64、本发明提供了一种基于动作序列数据的操作行为验证方法及系统，包括：随机生成用于操作行为验证的目标区域，初始化可控对象的位置，并将所述目标区域和可控对象渲染至可视化验证界面；响应于行为操作者针对所述可控对象的动作，采用真实物理引擎模拟所述可控对象的运动特征，以基于所述运动特征控制所述可控对象在所述可视化验证界面中移动；获取并实时记录所述行为操作者在所述可视化验证界面控制所述可控对象移动的动作序列数据；当所述可控对象移动至所述目标区域内时，基于获取的动作序列数据进行多维度行为特征的提取；对所述多维度行为特征进行分析，以判断所述行为操作者是否为真实用户。本发明将方向键控制和物理引擎引入验证码领域，开创了新的验证交互范式；创新性地利用真实物理运动规律作为验证维度，增加机器破解难度；提出了五维度行为特征分析算法，从操作节奏、方向变化、时长、路径、力度多角度综合判定； 设计了"至少4/5维度通过"的融合判定机制，平衡安全性与误判率；将验证过程游戏化，显著提升用户体验和接受度；实现了完整的跨平台方案，支持pc和移动设备无缝切换；可广泛应用于网站登录、移动应用认证、游戏防外挂、防机器人刷单等需要人机身份验证的场景。