[發(fā)明專利]一種游戲作弊的識別方法和設(shè)備

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010111565.9
• 申請日: 2010-02-22
• 公開（公告）號: CN102163251A
• 公開（公告）日: 2011-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖磊;岳亞丁;劉大鵬;黃華基;賴曉平;李邕;李多全;葉幸春;陳永鋒;貢鳴;言艷花
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市騰訊計算機(jī)系統(tǒng)有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京鑫媛睿博知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11297
• 代理人: 龔家驊

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種游戲作弊的識別方法和設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)游戲越來越受到廣大網(wǎng)民的喜愛，網(wǎng)絡(luò)游戲不僅豐富了人們的休閑娛樂生活，游戲服務(wù)商等相關(guān)行業(yè)也從中獲益。然而，在網(wǎng)絡(luò)中游戲中存在著大量的作弊現(xiàn)象，游戲操作者通過外掛或者其他手段獲取游戲規(guī)則外的非法利益，網(wǎng)絡(luò)游戲中的作弊行為不僅影響了游戲操作者之間的公平競爭和網(wǎng)絡(luò)游戲行業(yè)的健康發(fā)展，也對游戲服務(wù)提供商的利益產(chǎn)生了嚴(yán)重的沖突。

目前，網(wǎng)絡(luò)游戲中的作弊行為主要包括軟件作弊、硬件作弊和截獲數(shù)據(jù)作弊等方式。其中，軟件作弊主要是指在游戲操作過程中，通過采用相關(guān)的游戲軟件(如游戲外掛等)改變游戲操作的難易程度或提高操作的準(zhǔn)確性，使得操作者在軟件的保護(hù)層下獲得游戲規(guī)則外的非法利益的作弊方式；硬件作弊包括使用超高亮度顯示器或者修改版的顯卡，游戲操作者可以在黑暗處看清對手的所在的位置信息，這種游戲作弊方式很難用軟件來阻止，同時也存在很大的局限性；截獲數(shù)據(jù)作弊是指游戲客戶端截獲服務(wù)器端發(fā)往其他游戲操作者相關(guān)數(shù)據(jù)的作弊方式。

現(xiàn)有技術(shù)中，防止游戲操作者作弊的方法主要有兩種。一種方法是在游戲過程中設(shè)計用戶投訴的功能，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)其他用戶在游戲過程中出現(xiàn)異常操作時，通過該功能發(fā)起對某個用戶作弊的投訴流程。但是，使用該方法對游戲操作者的作弊行為進(jìn)行識別時，需要在后期投入較多的人力來驗證用戶的投訴，并辨別該投訴的真實有效性；同時還需要根據(jù)游戲自身的特點，設(shè)計針對正常投訴和惡意投訴的不同處理方法，后期處理過程繁瑣復(fù)雜。另外，在接收到用戶的投訴時，用戶的作弊行為已經(jīng)發(fā)生，即使在后期確認(rèn)被投訴的用戶存在作弊行為，也無法從根本上對游戲操作者的作弊進(jìn)行規(guī)避，當(dāng)用戶使用相同或相似的作弊方式進(jìn)行作弊時，仍然無法在游戲操作過程中對操作者的作弊行為進(jìn)行識別。

另外，現(xiàn)有技術(shù)中還可以根據(jù)游戲的特性設(shè)置一些防止用戶作弊的門檻或者通過設(shè)置簡單的規(guī)則識別用戶的作弊行為。但是，設(shè)置門檻的方法在很大程度上影響了正常用戶的使用感受，譬如在用戶登陸游戲平臺時輸入圖形驗證碼的方式，尤其在需要輸入冗長復(fù)雜的圖形驗證碼時，影響游戲操作者在游戲過程中的暢快感；在游戲運營過一段時間后，根據(jù)操作者的業(yè)務(wù)經(jīng)驗獲取作弊用戶的相關(guān)匹配規(guī)則，比如多長時間內(nèi)產(chǎn)生多少次交易等，根據(jù)相關(guān)的匹配規(guī)則生成簡單的作弊識別規(guī)則對用戶的作弊行為進(jìn)行識別，簡單的作弊識別規(guī)則無法對用戶的作弊行為進(jìn)行有效的識別，甚至對正常的用戶操作產(chǎn)生負(fù)面的影響。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種游戲作弊的識別方法和設(shè)備，實現(xiàn)了根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對作弊用戶進(jìn)行識別。

本發(fā)明實施例提供一種游戲作弊的識別方法，包括以下步驟：

獲取用戶在游戲操作中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶在游戲操作中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成游戲作弊識別模型；

根據(jù)所述游戲作弊識別模型對所述用戶的作弊行為進(jìn)行識別。

優(yōu)選的，所述根據(jù)獲取的所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成游戲作弊識別模型，具體為：

根據(jù)獲取的所述用戶在游戲操作中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，按照決策樹和/或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成所述游戲作弊識別模型。

優(yōu)選的，所述根據(jù)獲取的所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成游戲作弊識別模型，還包括：

根據(jù)獲取的所述用戶在游戲操作中的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及已經(jīng)被識別為作弊用戶的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，按照決策樹和/或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成所述游戲作弊識別模型。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述游戲作弊識別模型對所述用戶進(jìn)行識別，之前還包括：預(yù)先設(shè)置與游戲類型相對應(yīng)的作弊用戶識別策略；

所述根據(jù)所述游戲作弊識別模型對所述用戶進(jìn)行識別，具體為：

按照所述游戲作弊識別模型對所述用戶網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，并根據(jù)與游戲類型相對應(yīng)的所述作弊用戶識別策略，識別所述用戶是否為作弊用戶；

當(dāng)識別所述用戶為作弊用戶時，對所述用戶進(jìn)行處理；

當(dāng)識別所述用戶為正常用戶時，繼續(xù)對所述用戶進(jìn)行識別。

優(yōu)選的，所述識別所述用戶為作弊用戶，之后還包括：

接收所述作弊用戶對所述處理的反饋信息，并對所述反饋信息進(jìn)行驗證；