随着如今互联网的快速发展,互联网支付变得越来越便捷。在人们高度依赖网络支付的今天,就同样存在着巨大的网络账户资金风险,比如账户被盗、虚构交易、身份信息被盗并被恶意网络借贷、利用虚假号码注册后批量恶意下单、消费金融平台不良套现、电商营销活动恶意薅羊毛、利用木马病毒盗取手机银行钱款等等……在此种巨大风险存在的情况下,数字金融科技反欺诈能力在金融科技高速发展的当前时代被推到了风口浪尖。针对用户的身份核验是风控关口的重中之重,现有的身份核验主要是基于账号密码验证,或者是验证码识别等等。本文创新地提出了一种全新的基于用户使用行为时产生的用户本人生物特征的方式,对用户进行身份核验。与前述其他方式相比,基于生物特征的无感核验方式是一个比较完美的验证方式,不仅可以达到较高的准确率,同时具有很高的强度的风控对抗性,很难被破解,同时这种方案在应用程序运行过程中,在没有用户注意的情况下,对用户身份进行验证,还做到了极大地保留了用户体验。除了核验工程技术上的创新,本文在算法上也有创新。基于生物特征的验证特点,本文提出了一种验证模型,该模型是基于pseudo-siamesenetwork本文对原模型的损失函数已经了修改,一定程度上的提高了模型的精度。文章也将与在语音、自然语言处理和生物信号分析领域的应用在序列数据上的最新方法进行比较。本文的行为识别方法,实验在一个名为BRSB的真实数据集上进行了充分的实验。它包括包括131个用户的2000多个交互对话,有2万6千多个触摸交互动作,实验结果证明了该方法的有效性和优越性。