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龙图腾网恭喜四川工商学院申请的专利一种基于定位信息的持续用户认证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119996083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510457862.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于定位信息的持续用户认证方法是由闫鹏设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于定位信息的持续用户认证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用户身份认证技术领域，具体为一种基于定位信息的持续用户认证方法。本发明采用多源位置信息进行持续身份认证，并通过卡尔曼滤波算法进行数据融合与轨迹平滑处理，确保位置信息的准确性。同时，结合用户行为特征向量和LSTM长短时记忆神经网络进行历史行为学习有效检测异常轨迹和伪造身份行为，发现轨迹跳跃、行为模式突变等异常时即时采取安全措施，防止非法认证攻击；本发明构建了多层次身份认证体系，包括轨迹比对、行为特征分析和深度学习模式识别，提高复杂环境下的身份认证准确性，降低误判率，增强系统鲁棒性。

本发明授权一种基于定位信息的持续用户认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于定位信息的持续用户认证方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、定位数据采集与预处理； 采集用户的多源位置信息，并采用卡尔曼滤波算法进行多源位置信息的数据平滑与融合，得到用户坐标和速度向量的最优估计值，以提高定位精度；根据用户坐标的最优估计值的变化得到用户的身份认证第一判据； 步骤二、用户行为模式分析； 基于用户坐标和速度向量的最优估计值提取用户在合速度、移动方向和驻留时间上的行为特征，将根据提取到的行为特征数据组成行为特征向量；通过行为特征向量与历史行为特征向量的对比得到用户的身份认证第二判据； 并计算当前行为特征与历史行为特征的匹配度； 步骤三、提取行为模式特征的历史特征； 提取行为模式特征，利用LSTM长短时记忆神经网络训练用户的移动模式，根据行为特征向量获取用户行为的预测标签，得到用户的身份认证第三判据； 步骤四、异常检测与风险评估； 基于身份认证第一、第二和第三判据进行多级身份认证，筛选异常用户，并进行风险评估； 进行第一级身份认证，若身份认证第一判据超出预设阈值，则判定用户轨迹跳跃，第一级认证失败；进入第二级身份认证； 进行第二级身份认证，若身份认证第二判据低于预设阈值，则判定用户行为特征不连续，第二级身份认证失败；进入第三级身份认证； 进行第三级身份认证，若身份认证第三判据低于预设阈值，则判定用户行为特征异常，第三级身份认证失败； 步骤五、用户身份验证； 对未通过多级身份认证的用户进行分级验证，包括短信验证码、账号密码验证以及生物特征验证，以确保身份真实性； 当识别到用户通过第一级身份认证、第二级身份认证和第三级身份认证中的一项或多项组合时，不执行多余操作； 当识别到用户未通过第一级认证时，停止该用户的用户认证服务，向该用户索要短信验证码；当短信验证码的验证结果为通过时，重新开启该用户的用户认证服务； 当识别到用户未通过第二级认证时，退出该用户的账号登录状态，停止该用户的用户认证服务，向该用户索要注册时提交的账号和密码；当账号和密码验证结果为通过时，重新开启该用户的用户认证服务； 当识别到用户未通过第三级认证时，退出该用户的账号登录状态，向该用户索要生物验证信息，包括指纹、面部识别信息和声纹；提醒管理员注意该用户i的用户移动轨迹；当生物验证信息的验证结果为通过时，重新开启该用户的用户认证服务。

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