操作用戶識別方法、裝置及設備
本發明有關電腦資料處理技術領域，尤其有關一種操作用戶識別方法、裝置及設備。
隨著物聯網技術的發展，物聯網終端的功能也變的越來越豐富。例如，用戶可以使用終端設備進行交易、通訊和娛樂等活動，使得終端設備與用戶的隱私、財產等資訊關係緊密。為降低因終端設備被盜用而給用戶造成的損失，針對終端設備的風險控制技術也在逐漸完善。目前，已有應用服務提供者基於業務經營經驗及市場累計資料值，建立了操作用戶識別模型，並提供給用戶使用。但不同用戶使用的操作用戶識別模型是相同的，無法做到千人千面。
基於此，需要為每位元用戶提供個性化的針對終端設備的操作用戶的識別方法。
有鑑於此，本發明實施例提供了一種操作用戶識別方法、裝置及設備，用於解決需要為每位元用戶提供個性化的針對終端設備的操作用戶識別方法的問題。
為解決上述技術問題，本說明書實施例是這樣實現的：
本說明書實施例提供的一種操作用戶識別方法，應用於目標終端設備，包括：
從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述目標終端設備在內的多個終端設備；
獲取註冊用戶對所述目標終端設備的操作資料，得到第一操作資料集合；
根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型；
利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述目標終端設備的操作用戶進行識別。
本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立方法，應用於伺服器，包括：
獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值；
對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合；
根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型；
發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
本說明書實施例提供的一種操作用戶識別裝置，應用於目標終端設備，包括：
第一獲取模組，用於從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述目標終端設備在內的多個終端設備；
第二獲取模組，用戶獲取註冊用戶對所述目標終端設備的操作資料，得到第一操作資料集合；
更新模組，用於根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型；
識別模組，用於利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述目標終端設備的操作用戶進行識別。
本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立裝置，應用於伺服器，包括：
獲取模組，用於獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值；
特徵提取模組，用於對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合；
模型建立模組，用於根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型；
發送模組，用於發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
本說明書實施例提供的一種操作用戶識別設備，包括：
至少一個處理器；以及，與所述至少一個處理器通訊連接的記憶體；其中，所述記憶體儲存有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠：
從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述操作用戶識別設備在內的多個終端設備；
獲取註冊用戶對所述操作用戶識別設備的操作資料，得到第一操作資料集合；
根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型；
利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述操作用戶識別設備的操作用戶進行識別。
本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立設備，包括：
至少一個處理器；以及，與所述至少一個處理器通訊連接的記憶體；其中，所述記憶體儲存有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠：
獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值；
對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合；
根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型；
發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
本說明書實施例提供的一種電腦可讀媒體，其上儲存有電腦可讀指令，所述電腦可讀指令可被處理器執行以實現上述的操作用戶識別方法或初始操作用戶識別模型的建立方法。
本說明書實施例採用的上述至少一個技術方案能夠達到以下有益效果：
目標終端設備利用註冊用戶對該目標終端設備的操作資料，對從伺服器處獲取的初始操作用戶識別模型進行更新，並利用更新後的操作用戶識別模型對該目標終端設備的操作用戶進行識別。由於更新後的操作用戶識別模型學習了該目標終端設備的註冊用戶的使用習慣，因此，該更新後的操作用戶識別模型產生的識別結果的有效性及準確性較高，從而為用戶提供了個性化的針對終端設備的操作用戶識別方法。
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明具體實施例及相應的圖式對本發明技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本發明所屬技術領域中具有通常知識者在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
以下結合圖式，詳細說明本發明各實施例提供的技術方案。
在描述本發明之前，首先就本發明涉及的概念做簡要說明。
物聯網(Internet of Things)是指基於網際網路、傳統電信網等資訊承載體，讓所有能夠被獨立定址的的普通物理物件實現互聯互通的網路。而物聯網終端是指物聯網中連接傳感網路層和傳輸網路層，實現採集資料及向網路層發送資料的設備。用戶使用的手機、電腦等設備均可以作為物聯網終端使用。目前，物聯網這張有史以來最大的“網”正在悄然地改變著人們的生活方式。人們更加喜歡從手機、電腦等物聯網終端設備上搭載的應用程式處獲取服務，例如，瀏覽新聞、網上購物、轉帳等。由於部分應用程式提供的服務與用戶的財產關聯緊密，若用戶的終端設備丟失，則該終端設備上處於登錄狀態的應用帳戶可能會被非法分子盜用，這給用戶的財產帶來了較大的安全風險，也為針對終端設備的操作用戶識別技術的發展帶來了契機。
發明人經研究發現，目前，針對終端設備的操作用戶識別方法主要有兩種，一種是：增加用戶身分驗證步驟，在用戶身分驗證通過後，再回應用戶服務請求。例如，用戶在使用終端設備上的應用程式付款時，需在對用戶的人臉識別驗證通過後，再對用戶的應用帳戶扣款。這種操作用戶識別方法需用戶配合操作、步驟繁瑣，影響用戶體驗。另一種是：通過操作用戶識別模型對用戶使用終端設備時產生的操作資料進行分析，以識別對終端設備進行操作的用戶。由於搭建操作用戶識別模型需使用大量的訓練資料對演算法模型進行訓練，因此，通常由服務提供者搭建一個通用的操作用戶識別模型，並提供給各個用戶使用。且出於安全性考慮，通常不允許用戶對其終端設備上的操作用戶識別模型的參數進行修改。因此，不同用戶的終端設備上使用的操作用戶識別模型是相同的，無法做到千人千面。在實際應用中，由於不同用戶對終端設備的使用習慣是千差萬別的，因此，這種傳統的操作用戶識別模型無法適用於全部用戶，導致操作用戶識別模型的使用效果較差。
因此，急需一種適用性好且有效性好的針對各個用戶的終端設備的操作用戶識別方法。
圖1為本說明書實施例提供的一種操作用戶識別方法，應用於目標終端設備。從程式角度而言，該方法的執行主體可以為搭載於用戶的終端設備(即目標終端設備)中的程式。在實際應用中，由於物聯網的邊緣設備可以對物聯網終端設備(即用戶的終端設備)產生的大量資料進行獲取及邊緣計算(Edge Computing)，以產生更快的網路服務回應，因此，在實際應用中，該方法的執行主體還可以為與用戶的終端設備所對應的邊緣設備中的程式。該邊緣設備既可以採用實體設備實現，也可以採用虛擬裝置實現。例如，當邊緣設備為虛擬裝置時，可以採用容器(Docker)技術，將邊緣設備以容器形式部署於用戶的終端設備中。
如圖1所示，該方法可以包括以下步驟：
步驟101：從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述目標終端設備在內的多個終端設備。
在本說明書一個或多個實施例中，由於搭建初始操作用戶識別模型需使用大量的訓練資料對演算法模型進行訓練，而單個用戶的終端設備上的用戶操作資料通常不能滿足產生初始操作用戶識別模型的需要，因此，可以在伺服器中搭建初始操作用戶識別模型，並提供搭建的初始操作用戶識別模型給各個用戶的終端設備使用，即不同的終端設備從伺服器處獲取的初始操作用戶識別模型是相同的。
在本說明書一個或多個實施例中，所述伺服器可以為目標終端設備上搭載的指定應用程式的服務端，也可以是目標終端設備上的作業系統的服務端。所述初始操作用戶識別模型是伺服器根據訓練樣本集合，採用用於處理序列資料的演算法搭建的模型，所述初始操作用戶識別模型可以用於識別對終端設備執行操作的用戶。
其中，所述訓練樣本集合中包括正樣本及負樣本，所述正樣本可以是記錄用戶對登錄有該用戶個人已註冊帳戶的終端設備執行的操作的操作資料；所述負樣本可以是記錄用戶對登錄有他人已註冊帳戶的終端設備執行的操作的操作資料。任意一個正樣本或者負樣本中通常含有多條操作資料，由於各個操作資料之間通常具有一定的關聯性，因此，任意一個正樣本或者負樣本中的操作資料可以按對應的操作的發生時間由先至後的順序排列。
在本說明書一個或多個實施例中，由於正樣本及負樣本均為序列資料，因此，採用用於處理序列資料的演算法搭建初始操作用戶識別模型，以提高搭建的初始操作用戶識別模型的適用性及準確性。所述用於處理序列資料的演算法包括但不限於：迴圈神經網路、長短期記憶網路、閘控迴圈單元或卷積神經網路。
步驟102：獲取註冊用戶對所述目標終端設備的操作資料，得到第一操作資料集合。
在本說明書一個或多個實施例中，所述目標終端設備上登錄有該註冊用戶的已註冊帳戶。第一操作資料集合中的各個操作資料均是在目標終端設備上登錄有該註冊用戶的同一個已註冊帳戶的情況下產生的。所述註冊用戶的已註冊帳戶可以是該註冊用戶在目標終端設備的作業系統處的已註冊帳戶，也可以是該註冊用戶在該目標終端設備中搭載的指定應用程式處的已註冊帳戶。所述目標終端設備可以包括但不限於手機、電腦及穿戴式設備。
具體的，所述第一操作資料集合中的操作資料是用於記錄註冊用戶對目標終端設備及其搭載的指定應用程式執行的各種操作而產生的資料，所述第一操作資料集合中的操作資料可用於描述註冊用戶在什麼時間、什麼地點、以何種對話模式對目標終端設備及其搭載的指定應用程式完成了何種內容的操作。所述第一操作資料集合中的操作資料可以包括：登錄資料、功能設定資料、通訊資料、瀏覽資料、交易資料及身分驗證資料中的至少一種。
其中，一條第一操作資料集合中的操作資料具體可以包括：目標終端設備標識、目標終端設備的位置資訊、註冊用戶的已註冊帳戶標識、註冊用戶觸發的操作的標識及操作發生時間等資訊。例如，所述第一操作資料集合中的一條操作資料可以為{電腦型號aaa，支付應用程式處的已註冊帳戶標識bbb，話費充值，100元，2019-6-1-14：30}，該操作資料意為註冊用戶在19年6月1日的14時30分，使用型號為aaa的電腦上處於登錄狀態的支付應用程式處的個人已註冊帳戶bbb執行了充值100元話費的操作。或者，所述第一操作資料集合中的一條操作資料可以為{手機型號aaa，b市c區，作業系統處的已註冊帳戶標識ddd，指紋解鎖，2019-6-1-18：00}，該操作資料意為註冊用戶在19年6月1日18時，於b市c區對登錄有作業系統處的個人已註冊帳戶ddd的型號為aaa的手機進行了指紋解鎖。
在實際應用中，可以從目標終端設備運行過程中產生的日誌資訊中，提取所述第一操作資料集合。所述日誌資訊既可以包括目標終端設備上的作業系統的運行日誌資訊，也可以包括目標終端設備中搭載的指定應用程式的運行日誌資訊。所述目標終端設備運行過程中產生的日誌資訊中具體可以包括：登錄請求資料、遠端調用請求資料、交易資料、感測器資料、功能參數修改資料等。
步驟103：根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型。
在本說明書一個或多個實施例中，由於第一操作資料集合中的操作資料均是記錄註冊用戶對該目標終端設備執行的操作的資料，因此，可以採用第一操作資料集合中的操作資料作為輸入，以表示註冊用戶的標籤作為輸出，對初始操作用戶識別模型進行訓練，從而得到更新後的操作用戶識別模型。
由於第一操作資料集合中的各個操作資料是基於註冊用戶對目標終端設備執行的各個操作而產生的，而往往註冊用戶執行的各個操作之間具有一定的關聯性，例如，註冊用戶需先執行對指定應用程式的登錄操作，才能執行對指定應用程式支援的各個功能的觸發操作，或者，註冊用戶需先執行支付操作，才能執行對應的取消支付操作。因此，可以對第一操作資料集合中的各個操作資料按各個操作資料對應的操作的發生時間由先至後的順序進行排序，並按照排列好的順序，對初始操作用戶識別模型進行訓練，得到更新後的操作用戶識別模型。
步驟104：利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述目標終端設備的操作用戶進行識別。
在本說明書一個或多個實施例中，可以將目標終端設備響應於當前用戶執行的操作而產生的操作資料作為更新後的操作用戶識別模型的輸入，將更新後的操作用戶識別模型的輸出作為操作用戶識別結果。該操作用戶識別結果可以表示當前用戶與註冊用戶為同一用戶，與可以表示當前用戶與註冊用戶為不同用戶，從而實現對目標終端設備的操作用戶的識別。
在本說明書一個或多個實施例中，由於更新後的操作用戶識別模型學習了註冊用戶對目標終端設備及其搭載的指定應用程式的操作習慣，因此，使用該更新後的操作用戶識別模型對目標終端設備的操作用戶進行識別，得到的識別結果的準確性及有效性較高。
基於圖1中的方法，本說明書實施例還提供了該方法的一些具體實施方式，下面進行說明。
在本說明書一個或多個實施例中，步驟104：利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述目標終端設備的操作用戶進行識別，具體可以包括：
獲取當前操作資料，所述當前操作資料是記錄當前用戶對所述目標終端設備執行的操作的資料。
利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述當前操作資料進行分析，得到風險值。
當所述風險值大於預設閾值時，確定所述當前用戶與所述註冊用戶為不同用戶，即目標終端設備被盜用。當所述風險值小於或等於預設閾值時，確定所述當前用戶與所述註冊用戶為同一用戶，即目標終端設備未被盜用。
在本說明書一個或多個實施例中，所述當前操作資料可以包括記錄當前用戶在與當前時刻的時間差小於預設值的時間段內對目標終端設備執行的各個操作的資料。例如，當預設值為5分鐘時，可以將最近5分鐘內產生的操作資料作為當前操作據。其中，所述當前操作資料與第一操作資料集合中的操作資料的格式及所含資訊的種類可以是相同的，在此不再贅述。
在本說明書一個或多個實施例中，通過將當前時刻及鄰近時刻(即與當前時刻的時間差小於預設值的時間刻)產生的操作資料作為當前操作資料，可提升基於當前操作資料得到的對目標終端設備的操作用戶的識別結果的準確性。
在本說明書一個或多個實施例中，操作用戶識別模型可以為二分類模型，也可以為多分類模型。當操作用戶識別模型為二分類模型時，所述風險值可以為表示目標終端設備的當前操作用戶並非是註冊用戶的概率值。令風險值與預設閾值進行比較，得到針對目標終端設備的操作用戶的識別結果。其中，所述預設閾值可以根據實際需求設定。
當操作用戶識別模型為多分類模型時，所述風險值可以為表示當前操作不應發生的概率值。令風險值與預設閾值進行比較，得到針對目標終端設備的操作用戶的識別結果。例如，假定，預設閾值為60%，當前操作為支付操作，所述操作用戶識別模型具有三個輸出值，分別為：當前操作為支付操作的概率值為20%，當前操作為瀏覽操作的概率值為60%，當前操作為通訊操作的概率值為20%。此時，風險值為當前操作為瀏覽操作的概率值與當前操作為通訊操作的概率值之和(即80%)，由於風險值大於預設閾值(即60%)，因此，可以確定目標終端設備的操作用戶並非註冊用戶。
當使用圖1中的方法，確定目標終端設備的操作用戶並非是註冊用戶時，需執行進一步的安全防控措施，以確保註冊用戶在目標終端設備中登錄的已註冊帳戶的財產安全。基於圖1中的方法，在確定目標終端設備的當前用戶與註冊用戶為不同用戶之後，還可以包括：
對所述當前用戶進行身分驗證；若身分驗證通過，則回應所述當前操作資料對應的操作。
在本說明書一個或多個實施例中，在確定目標終端設備的操作用戶並非註冊用戶之後，即確定對目標終端設備執行當前操作的當前用戶與該目標終端設備中登錄的已註冊帳戶所屬用戶為不同用戶時，可以暫緩對當前操作的回應，並在目標終端設備的顯示幕中顯示用於指示當前操作存在盜用風險的風險預警資訊。基於預設策略，對所述當前用戶進行身分驗證，若身分驗證通過，則回應所述當前操作，若產生驗證失敗，則拒絕響應當前操作。其中，基於預設策略，對所述當前用戶進行身分驗證，具體可以包括：對當前用戶進行活體人臉檢測、指紋校驗、指定應用程式處的已註冊帳戶的服務密碼校驗等。
在本說明書一個或多個實施例中，通過在確定對目標終端設備執行操作的當前用戶並非是註冊用戶之後，對當前用戶進行身分驗證，並在身分驗證通過後，再回應當前用戶對目標終端設備執行的當前操作，從而既能降低盜用者使用目標終端設備及其上登錄的指定應用的應用帳戶給註冊用戶的財產安全帶來的危害，又能在誤判目標終端設備的操作用戶並非註冊用戶的情況下，對誤判結果帶來的影響進行糾錯，以提高終端設備的操作用戶識別方法的使用安全性及實用性。
當註冊用戶的目標終端設備丟失或被盜用後，註冊用戶可以向目標終端設備或者其搭載的指定應用程式進行警報，從而便於對目標終端設備進行安全防控。基於圖1中的方法，本說明書實施例中給出了一種對用戶警報資訊進行回應的實現方式。在本實現方式中，圖1中的方法，還可以包括：
獲取警報資訊，所述警報資訊用於表示所述目標終端設備遺失或被盜用；
在獲取到所述警報資訊後，停止對所述目標終端設備上的操作用戶識別模型的更新。
在本說明書一個或多個實施例中，所述警報信息既可以是註冊用戶使用其他終端設備發送至目標終端設備的警報資訊，也可以是註冊用戶向指定應用程式的服務端進行警報後，指定應用程式的服務端發送至目標終端設備的警報資訊。
具體的，用戶可以使用其他終端設備，通過簡訊、彩信或指定應用程式支援的通訊形式，向目標終端設備發送符合指定格式的警報資訊。例如，註冊用戶通過簡訊形式發送“手機丟失警報，目標終端設備型號，目標終端設備上登錄的該註冊用戶的已註冊帳戶標識，該註冊用戶的身份證號碼”這一警報資訊至目標終端設備。目標終端設備接收到該警報資訊後，可以自動識別並驗證該警報資訊的有效性，若該警報資訊有效，則停止對該目標終端設備上的操作用戶識別模型的更新，從而避免目標終端設備上的操作用戶識別模型將盜用者的操作資料作為註冊用戶的操作資料進行學習。
或者，註冊用戶可以使用其他終端設備，通過簡訊、多媒體簡訊、語音通話等通訊形式，向指定應用程式的服務端進行針對目標終端設備丟失或被盜用的警報。例如，註冊用戶可以與指定應用程式的服務端處的工作人員進行語音通話，提供“手機丟失警報，目標終端設備型號，目標終端設備上登錄的該註冊用戶在指定應用程式處的已註冊帳戶”等資訊，指定應用程式的服務端對註冊用戶的警報資訊驗證通過後，向目標終端設備上的指定應用程式發送警報資訊，以停止對該目標終端設備上的操作用戶識別模型的更新，從而確保目標終端設備上的操作識別模型的有效性。
在實際應用中，當非註冊用戶盜用目標終端設備後，目標終端設備會產生記錄盜用者對目標終端設備執行的操作的操作資料，若使用這種操作資料對目標終端設備上的操作用戶識別模型進行更新，則會影響操作用戶識別模型的準確性。為避免上述情況的發生，基於圖1中的方法，本說明書實施例中給出了一種更新初始操作用戶識別模型的實現方式。
對於圖1中的步驟103：根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，具體可以包括：
對所述第一操作資料集合進行特徵提取，得到第一操作資料特徵集合，所述第一操作資料集合中的操作資料是記錄所述註冊用戶在預設時長之前對所述目標終端設備執行的操作的資料；
根據所述第一操作資料特徵集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新。所述初始操作用戶識別模型是採用用於處理序列資料的演算法建立的模型；所述第一操作資料特徵集合中的各個操作資料特徵按所述各個操作資料特徵對應的操作的發生時間由先至後的順序排列。
在本說明書一個或多個實施例中，所述第一操作資料集合中各個操作資料對應的操作的發生時刻均早於對初始操作用戶識別模型進行更新的預設更新時刻，所述第一操作資料集合中各個操作資料對應的操作的發生時刻與所述預設更新時刻之間的時間差均不小於預設時長。所述預設時長可以根據實際需求而限定，例如，當預設時長為24小時時，意為第一操作資料集合中的操作資料對應的操作的發生時刻比所述預設更新時刻早至少24小時。
在本說明書一個或多個實施例中，通過使用記錄註冊用戶在預設時長之前對目標終端設備執行的操作的操作資料，對初始操作用戶識別模型進行更新，可為用戶預留預設時長的對終端設備丟失或被盜用事件的警報時間，避免初始操作用戶識別模型將盜用者的操作作為註冊用戶的操作進行學習，從而確保操作用戶識別模型的有效性。
在實際應用中，由於初始操作用戶識別模型的輸入變數通常需表示為特徵參數形式，因此，對所述第一操作資料集合進行特徵提取。具體的：可以對所述第一操作資料集合中的字元型資料進行獨熱編碼，得到字元型資料特徵集合；對所述第一操作資料集合中的數值型資料進行標準化處理或者歸一化處理，得到數值型資料特徵集合。將字元型資料特徵集合及數值型資料特徵集合進行合併，並按各特徵對應的操作的發生時間由先至後的順序對各個特徵進行排列，得到第一操作特徵資料集合。
其中，字元型(Character)資料意為不具有計算能力的資料類型。字元型資料可以包括：漢字、字母、數位、符號及其組合，例如，“apple”,“操作時間：2019年5月1日16時30分”。數值型資料(metric data)意為按數字尺度測量的觀察值，其結果表現為具體的數值，例如，消費金額為“120.00”元中的“120.00”。
獨熱編碼(One-Hot Encoding)其方法是使用N位元狀態暫存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的暫存器位，並且在任意時候，其中只有一位有效。通過獨熱編碼可以將字元型資料轉換成可以量化的特徵向量，從而便於對操作用戶識別模型的訓練。
數值型資料可以直接用作特徵，但是對於一個多維的特徵，如果其取值範圍特別大，則容易導致其他特徵對結果的影響被忽略，這個時候我們需要對數值型資料進行處理。常見的對數值型資料的處理方式有以下幾種：
標準化處理：意為將數值型資料的分佈調整成標準正太分佈。
歸一化處理：意為令處理後的數值型資料分佈於一個給定了最小值和最大值的範圍內，例如，將各個數值型資料映射到[0,1]區間內。
通過對數值型資料進行標準化處理或者歸一化處理，從而避免因部分維度資料的數值遠大於其他維度資料的數值產生的不良影響。
在實際應用中，由於通常無法通過只對初始操作用戶識別模型進行一次更新，就使操作用戶識別模型達到最佳狀態，因此，需對操作用戶識別模型進行多次更新。基於圖1中的方法，假定，對初始操作用戶識別模型進行更新時，使用的第一操作資料集合中的操作資料是記錄註冊用戶在第一時間段內對目標終端設備執行的操作的資料。在對初始操作用戶識別模型進行更新之後，還可以採用以下形式繼續對目標終端設備中的操作用戶識別模型進行更新：
在符合預設更新條件時，獲取第二操作資料集合，所述第二操作資料集合中的操作資料是記錄所述註冊用戶在第二時間段內對所述目標終端設備執行的操作的資料，所述第二時間段與所述第一時間段是不同的時間段。
根據所述第二操作資料集合，對所述更新後的操作用戶識別模型進行更新。
在本說明書一個或多個實施例中，所述在符合預設更新條件時，可以指在到達預設更新時刻時，和/或新增操作資料的資料量達到預設值時。其中，新增操作資料是指用於記錄註冊用戶在第一時間段的終止時刻以後對目標終端設備執行的操作的資料。
在實際應用中，由於需給註冊用戶預留預設時長的針對目標終端設備丟失或被盜用的警報時間，避免操作用戶識別模型將盜用者的操作作為註冊用戶的操作進行學習，因此，所述第二時間段的終止時刻應比對所述更新後的操作用戶識別模型進行更新的時刻早預設時長。
在實際應用中，可以使用本實現方式對目標終端設備中的操作用戶識別模型進行多次更新，以持續優化目標終端設備中的操作用戶識別模型，提升目標終端設備中操作用戶識別模型的風險預測準確性。
圖2為本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立方法。從程式角度而言，該方法的執行主體可以為伺服器。
如圖2所示，該流程可以包括以下步驟：
步驟201：獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值。
在本說明書一個或多個實施例中，由於搭建初始操作用戶識別模型需使用大量的訓練樣本對演算法模型進行訓練，且對系統資源消耗量大，因此，通常可以使用伺服器從多個樣本終端設備處採集操作資料，並根據採集的操作資料產生訓練樣本。具體地，可以根據實際需求，設置訓練樣本集合中全部訓練樣本對應的樣本終端設備數量的最小值，即參考值。例如，當參考值為1000時，伺服器需從至少1000個終端設備中採集操作資料，以獲取訓練樣本集合。通過設置數值較大的參考值，可提升訓練樣本的覆蓋率，保證訓練資料的品質及數量。
步驟202：對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合。
步驟203：根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型。
步驟204：發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
在本說明書一個或多個實施例中，所述目標終端設備是指待進行操作用戶識別的終端設備。通過伺服器基於大量的訓練樣本產生初始操作用戶識別模型，並下發給多個目標終端設備，以使目標終端設備可以使用自身產生的操作資料繼續對操作用戶識別模型進行更新，從而有利於產生個性化且有效性高的操作用戶識別模型。
基於圖2中的方法，本說明書實施例還提供了該方法的一些具體實施方現，下面進行說明。
通常對演算法模型進行訓練的訓練樣本中需包含正樣本及負樣本，基於此，在本說明書實施例中，給出了一種獲取訓練樣本集合的具體實現方式。步驟201：獲取訓練樣本集合，具體可以包括：
獲取正樣本集合，所述正樣本集合中的正樣本是用於記錄註冊用戶對所述樣本終端設備執行的操作的操作資料，一個所述正樣本對應於一個所述樣本終端設備以及一個所述註冊用戶。
獲取負樣本集合，所述負樣本集合中包括非註冊用戶樣本，所述非註冊用戶樣本是用於記錄非註冊用戶對所述樣本終端設備執行的操作的操作資料，一個所述非註冊用戶樣本對應於一個所述樣本終端設備。
根據所述正樣本集合及所述負樣本集合，產生訓練樣本集合。
在本說明書一個或多個實施例中，從樣本終端設備上採集的操作資料均是在所述樣本終端設備上登錄有一個已註冊帳戶的情況下產生的。所述已註冊帳戶可以是註冊用戶在樣本終端設備的作業系統處的已註冊帳戶，也可以是註冊用戶在樣本終端設備中搭載的指定應用程式處的已註冊帳戶。
在實際應用中，當註冊用戶對某個樣本終端設備進行被盜用警報後，或者伺服器識別到某個樣本終端設備被盜用時，即存在用戶對登陸有他人的已註冊帳戶的終端設備執行了操作的情況時，可以認為該樣本終端設備被盜用，並為該樣本終端設備分配一個被盜用標識，將從一個具有被盜用標識的樣本終端設備處採集的操作資料作為一個負樣本。
而對於不具有被盜用標識的樣本終端設備，可以認為該樣本終端設備未被盜用，從該樣本終端設備處採集的操作資料均為記錄註冊用戶對登錄有個人已註冊帳戶的樣本終端設備執行的操作的資料，因此，可以將一個不具有被盜用標識的樣本終端設備在登錄有某個已註冊帳戶期間產生的全部或部分連續操作資料作為一個正樣本。
在實際應用中，可能存在具有被盜用標識的樣本終端設備數量較少，導致負樣本數量不足的問題。基於此，本說明書中提供了一種產生拼接用戶樣本作為負樣本的實現方式。
在本實現方式中，所述負樣本集合中還包括拼接用戶樣本，一個所述拼接用戶樣本中包括至少兩個用戶的操作資料。
具體的，可以根據至少兩個對應的用戶不同的訓練樣本，產生拼接用戶樣本。在本實現方式中，以使用兩個訓練樣本產生拼接用戶樣本為例，進行說明。假設，第一訓練樣本與第二訓練樣本中的操作資料是不同用戶的操作資料，第一訓練樣本或第二訓練樣本既可以為正樣本也可以為負樣本。可以將第一訓練樣本的部分操作資料作為拼接用戶樣本中排序靠後的資料，將第二訓練樣本的部分操作資料作為拼接用戶樣本中排序靠前的資料，以產生拼接用戶樣本。或者，可以將第一訓練樣本的部分操作資料與第二訓練樣本的部分操作資料按照各操作資料對應的操作的發生時間由先至後的順序進行排序，將排序後的操作資料序列作為一個拼接用戶樣本。
在本實現方式中，由於拼接用戶樣本中包含不同用戶的操作資料，因此，可以將拼接用戶樣本作為負樣本使用，進而解決負樣本數量不足的問題。
在本說明書一個或多個實施例中，所述初始操作用戶識別模型是採用用於處理序列資料的演算法建立的模型；對於所述訓練樣本特徵集合中的任意一個訓練樣本特徵，所述任意一個訓練樣本特徵中的各個操作資料子特徵按所述各個操作資料子特徵對應的操作的發生時間由先至後的順序排列，一個所述訓練樣本特徵對應於一個所述訓練樣本。
在本說明書一個或多個實施例中，由於每個訓練樣本中的各個操作資料對應的各個操作之間具有一定的關聯關係，因此，採用了用於處理序列資料的演算法搭建初始操作用戶識別模型，以建立準確性更好的初始操作用戶識別模型。
基於同樣的思路，本說明書實施例還提供了與圖1中方法對應的裝置。圖3為本說明書實施例提供的對應於圖1中方法的一種操作用戶識別裝置的結構示意圖。如圖3所示，該裝置可以包括：
第一獲取模組301，用於從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述目標終端設備在內的多個終端設備。
第二獲取模組302，用戶獲取註冊用戶對所述目標終端設備的操作資料，得到第一操作資料集合。
更新模組303，用於根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型。
識別模組304，用於利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述目標終端設備的操作用戶進行識別。
其中，所述初始操作用戶識別模型是採用用於處理序列資料的演算法建立的模型；所述第一操作資料特徵集合中的各個操作資料特徵按所述各個操作資料特徵對應的操作的發生時間由先至後的順序排列。所述第一操作資料集合中的操作資料包括：登錄資料、功能設定資料、通訊資料、瀏覽資料及交易資料中的至少一種。
在本說明書一個或多個實施例中，操作用戶識別裝置，還可以包括：
第三獲取模組，用於獲取警報資訊，所述警報資訊用於表示所述目標終端設備遺失或被盜用。
停止更新模組，用於在獲取到所述警報資訊後，停止對所述目標終端設備上的操作用戶識別模型的更新。
在本說明書一個或多個實施例中，所述更新模組303，具體可以包括：
特徵提取單元，用於對所述第一操作資料集合進行特徵提取，得到第一操作資料特徵集合，所述第一操作資料集合中的操作資料是記錄所述註冊用戶在預設時長之前對所述目標終端設備執行的操作的資料；
更新單元，用於根據所述第一操作資料特徵集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新。
在本說明書一個或多個實施例中，識別模組304，具體可以用於：
獲取當前操作資料，所述當前操作資料是記錄當前用戶對所述目標終端設備執行的操作的資料；利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述當前操作資料進行分析，得到風險值；當所述風險值大於預設閾值時，確定所述當前用戶與所述註冊用戶為不同用戶。
在本說明書一個或多個實施例中，操作用戶識別裝置，還可以包括：
身分驗證模組，用於對所述當前用戶進行身分驗證；
操作回應模組，用於若身分驗證通過，則回應所述當前操作資料對應的操作。
在本說明書一個或多個實施例中，操作用戶識別裝置，還可以包括：
第四獲取模組，用於獲取第二操作資料集合，所述第二操作資料集合中的操作資料是記錄所述註冊用戶在第二時間段內對所述目標終端設備執行的操作的資料，所述第二時間段與所述第一時間段是不同的時間段；所述第一操作資料集合中的操作資料是記錄所述註冊用戶在第一時間段內對所述目標終端設備執行的操作的資料，所述對所述初始操作用戶識別模型進行更新之後
再次更新模組，用於根據所述第二操作資料集合，對所述更新後的操作用戶識別模型進行更新。
基於同樣的思路，本說明書實施例還提供了與圖2中方法對應的裝置。圖4為本說明書實施例提供的對應於圖2中方法的一種初始操作用戶識別模型的建立裝置的結構示意圖。如圖4所示，該裝置可以包括：
獲取模組401，用於獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值。
特徵提取模組402，用於對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合。
模型建立模組403，用於根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型。
發送模組404，用於發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
在本說明書一個或多個實施例中，所述獲取模組401，具體可以包括：
第一獲取單元，用於獲取正樣本集合，所述正樣本集合中的正樣本是用於記錄註冊用戶對所述樣本終端設備執行的操作的操作資料，一個所述正樣本對應於一個所述樣本終端設備以及一個所述註冊用戶。
第二獲取單元，用於獲取負樣本集合，所述負樣本集合中包括非註冊用戶樣本及拼接用戶樣本中的至少一種，所述非註冊用戶樣本是用於記錄非註冊用戶對所述樣本終端設備執行的操作的操作資料，一個所述非註冊用戶樣本對應於一個所述樣本終端設備；一個所述拼接用戶樣本中包括至少兩個用戶的操作資料。
訓練樣本集合產生單元，用於根據所述正樣本集合及所述負樣本集合，產生訓練樣本集合。
其中，所述初始操作用戶識別模型是採用用於處理序列資料的演算法建立的模型；對於所述訓練樣本特徵集合中的任意一個訓練樣本特徵，所述任意一個訓練樣本特徵中的各個操作資料子特徵按所述各個操作資料子特徵對應的操作的發生時間由先至後的順序排列，一個所述訓練樣本特徵對應於一個所述訓練樣本。
基於同樣的思路，本說明書實施例還提供了圖1方法對應的設備。圖5為本說明書實施例提供的一種操作用戶識別設備的結構示意圖。如圖5所示，該設備500可以包括：
至少一個處理器510；以及，
與所述至少一個處理器通訊連接的記憶體530；其中，
所述記憶體儲存有可被所述至少一個處理器510執行的指令520，所述指令被所述至少一個處理器510執行，以使所述至少一個處理器510能夠：
從伺服器處獲取初始操作用戶識別模型，所述初始操作用戶識別模型被所述伺服器提供給包括所述操作用戶識別設備在內的多個終端設備。
獲取註冊用戶對所述操作用戶識別設備的操作資料，得到第一操作資料集合。
根據所述第一操作資料集合，對所述初始操作用戶識別模型進行更新，得到更新後的操作用戶識別模型。
利用所述更新後的操作用戶識別模型對所述操作用戶識別設備的操作用戶進行識別。
基於同樣的思路，本說明書實施例還提供了圖2方法對應的設備。圖6為本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立設備的結構示意圖。如圖6所示，該設備600可以包括：
至少一個處理器610；以及，
與所述至少一個處理器通訊連接的記憶體630；其中，
所述記憶體儲存有可被所述至少一個處理器610執行的指令620，所述指令被所述至少一個處理器610執行，以使所述至少一個處理器610能夠：
獲取訓練樣本集合，所述訓練樣本集合中的訓練樣本為用戶對樣本終端設備的操作資料，所述訓練樣本集合中的全部訓練樣本對應的樣本終端設備的數量大於參考值。
對所述訓練樣本集合進行特徵提取，得到訓練樣本特徵集合。
根據所述訓練樣本特徵集合，建立初始操作用戶識別模型。
發送所述初始操作用戶識別模型至目標終端設備，以便於所述目標終端設備利用所述初始操作用戶識別模型進行操作用戶識別。
基於同樣的思路，本說明書實施例還提供了一種電腦可讀媒體，其上儲存有電腦可讀指令，所述電腦可讀指令可被處理器執行以實現上述的操作用戶識別方法或初始操作用戶識別模型的建立方法。
在20世紀90年代，對於一個技術的改進可以很明顯地區分是硬體上的改進(例如，對二極體、電晶體、開關等電路結構的改進)還是軟體上的改進(對於方法流程的改進)。然而，隨著技術的發展，當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬體電路結構的直接改進。設計人員幾乎都通過將改進的方法流程程式設計到硬體電路中來得到相應的硬體電路結構。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬體實體模組來實現。例如，可程式設計邏輯裝置(Programmable Logic Device，PLD)(例如現場可程式設計閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是這樣一種積體電路，其邏輯功能由用戶對裝置程式設計來確定。由設計人員自行程式設計來把一個數位系統“整合”在一片PLD上，而不需要請晶片製造廠商來設計和製作專用的積體電路晶片。而且，如今，取代手工地製作積體電路晶片，這種程式設計也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟體來實現，它與程式開發撰寫時所用的軟體編譯器相類似，而要編譯之前的原始碼也得用特定的程式設計語言來撰寫，此稱之為硬體描述語言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也並非僅有一種，而是有許多種，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog。本領域技術人員也應該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬體描述語言稍作邏輯程式設計並程式設計到積體電路中，就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬體電路。
控制器可以按任何適當的方式實現，例如，控制器可以採取例如微處理器或處理器以及儲存可由該(微)處理器執行的電腦可讀程式碼(例如軟體或韌體)的電腦可讀媒體、邏輯閘、開關、專用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限於以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，記憶體控制器還可以被實現為記憶體的控制邏輯的一部分。本領域技術人員也知道，除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯程式設計來使得控制器以邏輯閘、開關、特殊應用積體電路、可程式設計邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件，而對其內包括的用於實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至，可以將用於實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。
上述實施例闡明的系統、裝置、模組或單元，具體可以由電腦晶片或實體實現，或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦。具體的，電腦例如可以為個人電腦、膝上型電腦、蜂巢式電話、相機電話、智慧型電話、個人數位助理、媒體播放機、導航設備、電子郵件設備、遊戲控制台、平板電腦、穿戴式設備或者這些設備中的任何設備的組合。
為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本發明時可以把各單元的功能在同一個或多個軟體和/或硬體中實現。
本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統、或電腦程式產品。因此，本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和／或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和／或方塊圖中的每一流程和／或方塊、以及流程圖和／或方塊圖中的流程和／或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可程式設計資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過電腦或其他可程式設計資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和／或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可程式設計資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中，使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和／或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可程式設計資料處理設備上，使得在電腦或其他可程式設計設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可程式設計設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和／或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。
上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在所附申請專利範圍的範圍內。在一些情況下，在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外，在圖式中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中，多工處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。
在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。
記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體，隨機存取記憶體(RAM)和/或非易失性記憶體等形式，如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的示例。
電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可抹除可程式設計唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁片儲存或其他磁性存放裝置或任何其他非傳輸媒體，可用於儲存可以被計算設備存取的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括暫態性電腦可讀媒體(transitory media)，如調變的資料信號和載波。
還需要說明的是，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
本發明可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述，例如程式模組。一般地，程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、元件、資料結構等等。也可以在分散式運算環境中實踐本發明，在這些分散式運算環境中，由通過通訊網路而被連接的遠端處理設備來執行任務。在分散式運算環境中，程式模組可以位於包括存放裝置在內的本地和遠端電腦儲存媒體中。
本說明書中的各個實施例採用漸進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
以上所述僅為本發明的實施例而已，並不用於限制本發明。對於本領域技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，應包含在本發明的申請專利範圍的範圍之內。
101:步驟
102:步驟
103:步驟
104:步驟
201:步驟
202:步驟
203:步驟
204:步驟
301:第一獲取模組
302:第二獲取模組
303:更新模組
304:識別模組
401:獲取模組
402:特徵提取模組
403:模型建立模組
404:發送模組
500:設備
510:處理器
520:指令
530:記憶體
600:設備
610:處理器
620:指令
630:記憶體
此處所說明的圖式用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在圖式中：
[圖1]為本說明書實施例提供的一種操作用戶識別方法的流程示意圖；
[圖2]為本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立方法的流程示意圖；
[圖3]為本說明書實施例提供的對應於圖1中方法的一種操作用戶識別裝置的結構示意圖；
[圖4]為本說明書實施例提供的對應於圖2中方法的一種初始操作用戶識別模型的建立裝置的結構示意圖；
[圖5]為本說明書實施例提供的一種操作用戶識別設備的結構示意圖；
[圖6]為本說明書實施例提供的一種初始操作用戶識別模型的建立設備的結構示意圖。