[發明專利]一種針對MMORPGs游戲的異常檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201710285732.3
• 申請日: 2017-04-27
• 公開（公告）號: CN107158707A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 劉勇;高少文;馬新強;范婧
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: A63F13/75
• 分類號: A63F13/75;A63F13/79;A63F13/822
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司33100
• 代理人: 梁寅春,劉曉春

1.一種針對MMORPGs游戲的異常檢測方法，其特征是由定長向量構造和二次聚類構成；

所述定長向量構造為：

(1).采用四元組將玩家的每次事件映射到“玩家id-時間戳-操作id-參數”四維空間，一種對MMORPGs游戲的無監督異常檢測方法表示為e＝(u，t，m，p)，其中u表示玩家id，t表示時間戳，m表示作為類別型變量的操作代碼，p表示操作參數，以u為鍵把每個玩家的全量事件進行聚合，從而把之前的數據粒度從單個事件提升到用戶粒度，以升級為切分時間點，把玩家序列(u，seq)切分為等級序列(u，{seq_l})，對每個等級的序列seq_l統計操作頻率(u，{seq_l}＝{m_ij，c_ij})；其中m_ij表示玩家u在第i個等級下，第j個操作的代碼，c_ij表示其的出現頻率；

(2).對所有用戶按同一等級提取事件m_ij的頻率，事件頻率集合表示為{c_u}，對每個事件的頻率進行歸一化變換，100(c_u-c_min)/(c_max-c_min)；

(3).按等級取所有玩家操作id并集，利用此并集對每名玩家的操作進行相同長度的擴展，使每名玩家的向量都被擴展為固定長度，對齊后在向量里拿掉操作id，得到數值型向量；

(4).以等級為單位按列聚類，并按照等級取聚類效果最好的k個事件，實現降維，按列聚類的簇數量不小于3；

所述二次聚類，第一次取簇數量大于3，把玩家分成一個外掛簇和多個正常簇,所有有關準確率和召回率的評價根據聚類里的監督式評估獲得，通過外部標簽評價聚類效果；第二次是對第一次聚類召回率最高的簇進行K＝2的聚類，對所述游戲異常日志數據作檢測。

2.一種針對MMORPGs游戲的異常檢測裝置，其特征是由以下部件構成：

(1).日志離散化模塊，用于采集游戲服務器端的原始日志，并將數據轉換成玩家的操作序列頻率值，再按等級粒度進行時間序列離散化，獲得每名玩家的等級操作序列；

(2).MeanShift模塊，以原始游戲日志作為輸入，將原始數據構造為以操作為行，各級頻率為維度的特征集，采用MeanShift算法對此特征集進行聚類，算法收斂后獲得的簇數目作為輸出；

(3).連接所述日志離散化模塊輸出端的歸一化模塊，該模塊用于對之前的操作序列按照等級縱向歸一化，把事件頻率值轉換為在當前等級下的操作水平，每個玩家在每個等級下保留的事件數量，根據MeanShift模塊的輸出進行確定；

(4).連接所述歸一化模塊輸出端的降維模塊，將歸一化模塊產生的數據集按等級和操作取并集，把每個等級下的K個事件進行擴展，去掉日志離散化模塊里的操作代碼部分的特征，按列聚類，將聚類效果最好的K個維度作為當前等級區分度最好的K個事件，使所有玩家對齊；

(5).連接所述降維模塊輸出端的一次聚類模塊，使用KMeans算法對降維模塊處理過的數據集進行訓練，其中有10％的外掛是被標記過的，把收斂后的結果按照有監督的聚類評估方法，和之前投入的10％帶標簽數據進行評估，選擇召回率最高的簇進行二次聚類；

(6).二次聚類模塊，對所述一次聚類模塊的結果進行k＝2的二次聚類，依然根據帶標簽的外掛進行有監督評估，選擇召回率較高的簇作為異常檢測的結果返回；

(7).一次聚類模塊之前的模塊，負責對數據的特征變換。