[發明專利]基于機器學習的用戶作弊行為檢測方法和系統

有效

• 申請號: 202010090357.9
• 申請日: 2020-02-13
• 公開（公告）號: CN112402982B
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 侯庭凱;鄢彪;李昊峰;張怡
• 申請（專利權）人: 上海嗶哩嗶哩科技有限公司
• 主分類號: A63F13/75
• 分類號: A63F13/75;G06N20/10
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 王勇;鄧小玲

本申請實施例公開了一種基于機器學習的用戶作弊行為檢測方法，包括：接收目標用戶通過目標終端上報的多次游戲對局對應的多組戰斗數據，每組戰斗數據對應一次游戲對局，每組戰斗數據包括在相應游戲對局中的上報戰斗結果和目標角色的角色數據；基于每組戰斗數據的目標角色的角色數據和預測模型，獲取目標用戶在每次游戲對局中的預測戰斗結果；根據每次游戲對局的預測戰斗結果和每次游戲對局的上報戰斗結果，計算多次游戲對局對應的多個預測戰斗結果和多個上報戰斗結果之間的目標偏移值；判斷目標偏移值是否位于預設偏移范圍內；如果目標偏移值沒有位于預設偏移范圍內，則確定目標用戶具有作弊行為。本申請實施例可以檢測網絡游戲中的作弊行為。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于機器學習的用戶作弊行為檢測方法、系統、計算機設備、計算機可讀存儲介質以及用于檢測用戶作弊行為的預測模型訓練方法。

背景技術

網絡游戲是指以網絡為傳輸媒介，以游戲運營商服務器和用戶計算機為處理終端，以游戲客戶端軟件為信息交互窗口的旨在實現娛樂、休閑、交流和取得虛擬成就的多人在線游戲，如在線對戰游戲。隨著網絡游戲的發展，玩家對游戲的畫面表現有了越來越高的要求，導致游戲的戰斗計算量非常大。為降低服務器計算負擔，有時會讓用戶終端承擔部分戰斗計算負擔，即由用戶終端把戰斗結果上報給服務器，服務器根據用戶終端上報的戰斗結果發放獲得相應的獎勵。

然而，由用戶終端把戰斗結果上報給服務器的方式存在安全風險，一些用戶通過使用作弊程序，通過用戶終端篡改游戲戰斗結果并將篡改后游戲戰斗結果上報給服務器，從而通過這種作弊的手段在游戲中獲取游戲獎勵，這種作弊行為嚴重破壞了公平性。因此，如何檢測網絡游戲中的作弊行為成為了網絡游戲行業的關注熱點之一。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例的目的是提供一種基于機器學習的用戶作弊行為檢測方法、系統、計算機設備及計算機可讀存儲介質，用于解決如何檢測網絡游戲中的作弊行為的問題。

本申請實施例的一個方面提供了一種基于機器學習的用戶作弊行為檢測方法，包括：接收目標用戶通過目標終端上報的多次游戲對局對應的多組戰斗數據，每組戰斗數據對應一次游戲對局，每組戰斗數據包括在相應游戲對局中的上報戰斗結果和目標角色的角色數據；基于所述每組戰斗數據的目標角色的角色數據和預測模型，獲取所述目標用戶在每次游戲對局中的預測戰斗結果；根據所述每次游戲對局的預測戰斗結果和所述每次游戲對局的上報戰斗結果，計算所述多次游戲對局對應的多個預測戰斗結果和多個上報戰斗結果之間的目標偏移值；判斷所述目標偏移值是否位于預設偏移范圍內；及如果所述目標偏移值沒有位于所述預設偏移范圍內，則確定所述目標用戶具有作弊行為。

可選的，所述多組戰斗數據包括N組戰斗數據，N為≥2的正整數；基于每組戰斗數據的目標角色的角色數據和預測模型，獲取所述目標用戶在每次游戲對局中的預測戰斗結果，包括：將第i組戰斗數據中的目標角色的角色數據轉化為目標戰斗力特征值，所述第i組戰斗數據對應第i次游戲對局，1≤i≤N；將所述目標戰斗力特征值和所述第i次游戲對局中的其他角色的戰斗力特征值輸入到所述預測模型中，以得到所述目標用戶在所述第i次游戲對局中的預測戰斗結果。

可選的，所述預測模型基于支持向量機算法訓練得到。

可選的，所述第i組戰斗數據的目標角色的角色數據包括所述目標角色的多個角色屬性；將第i組戰斗數據中的目標角色的角色數據轉化為目標戰斗力特征值，包括：對第i組戰斗數據中的目標角色的多個角色屬性執行加權求和操作，得到所述目標戰斗力特征值。

可選的，還包括：如果所述目標偏移值沒有位于所述預設偏移范圍內，則鎖定所述目標終端，以阻止所述目標終端的訪問操作。