基于投票时间段的网络投票检测方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种基于投票时间段的网络投票检测方法，其包括以下步骤：S1、获取投票信息；S2、判断投票信息是否处于黑名单信息表中；S3、统计时间段内的有效票数，实时计算投票信息对应的投票对象标识在所有的有效票中出现的次数，与所有的有效票数的比值，当比值大于等于预设阈值，该投票对象标识录入黑名单中，若比值小于预设阈值时，将该投票对象从黑名单中解除或不做处理。本发明专利技术能够快速识别异常的无效票，并能够实时对投票对象标识进行评估，将恢复正常的投票对象标识及时从黑名单信息表中解除，提高识别异常信息的准确度，进而提高投票结果的可信性，且本发明专利技术的运算量小，检测效率高，保证了投票结果的公正性。

【技术实现步骤摘要】
基于投票时间段的网络投票检测方法和设备
本专利技术涉及信息技术处理领域。更具体地说，本专利技术涉及一种基于投票时间段的网络投票检测方法和设备。
技术介绍
随着科技技术的不断发展，人们的生活已经离不开互联网，也给人们的生活带来极大的方便，例如，以投票为中心的在网络上进行的活动，代替了常规的人工投票，大大节省了人力和物力，很多选秀、比赛等互动活动中统计各个参赛对象的选票情况，多采用网络投票来完成，对票数的统计和显示完全由软件控制，无须人工参与，在一定程度上能够保证投票的公正性。然而，网络投票也存在弊端，由于没有人工干预，加上网络投票系统本身的技术含量并不高，导致网络程序对于连续投票的验证能力较薄弱，给了黑客乘虚而入的机会，只要黑客掌握了原理，就可以轻松地实现连续刷票，导致投票结果的真实度降低，损害了其他投票人和被投票人的权益。为了防止网络投票中的刷票行为，网络投票主要采用IP地址验证法、用户标识验证法等技术来防止作弊，IP进行验证法的处理技术存在，限定方式过于简单，很容易被黑客突破，仍存在大量无效票不能够被识别；现有的用户标识验证法的处理技术中，具有盗取嫌疑的用户标识永久录入黑名单并对应的选票全部作为无效选票处理，对用户标识的盗取嫌疑不进行分析，极有可能将正常的用户标识录入黑名单，将有效选票误认为无效选票，损害了投票人和被投票人的权益；还有的现有技术中从风险级别等角度分析用户标识，虽然从一定程度上降低了对有效票的误判，但是其需要经过多次复杂的计算，导致检票效率大大降低，且对设备的性能要求较高。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。本专利技术还有一个目的是提供一种基于投票时间段的网络投票检测方法和设备，根据投票信息对应的投票对象标识是否处于黑名单信息表中选用适宜的检测策略对投票信息进行检测，对处于黑名单信息表中的投票信息进行再次分析，将处于黑名单信息表中部分有效票选出并进行计票，同时实时对投票对象标识进行评估，将恢复正常的投票对象标识及时从黑名单信息表中解除，提高识别异常信息的准确度，进而提高投票结果的可信性，且本专利技术的运算量小，检测效率高，保证了投票结果的公正性。为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，提供了一种基于投票时间段的网络投票检测方法，其包括以下步骤：S1、获取客户端发送的携带有投票时间、投票对象标识和被投票对象的属性信息的投票信息；S2、判断步骤S1中的所述投票信息对应的投票对象标识是否处于黑名单信息表中，具体为：1)若投票信息对应的投票对象标识处于黑名单信息表中，统计单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于等于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于增长阈值时，则根据与该投票信息相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间和投票选项，判断该投票信息是否为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔大于等于设定的间隔阈值时，则将该投票信息计为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔小于设定的间隔阈值，且该投票信息的投票选项与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票选项的相关度小于设定的相关度阈值时，则将该投票信息计为有效投票，否则，将该投票信息计为无效投票；2)若投票信息未处于黑名单信息表中，统计该单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于等于增长阈值时，则该投票信息计为有效票；S3、统计各个被投票对象在单位时间段内的有效票数和无效票数，统计所有的有效票数，并实时计算所述投票信息对应的投票对象标识在所有的有效票中出现的次数，与所有的有效票数的比值，若比值大于等于预设阈值时，将该投票对象标识录入黑名单中，若比值小于预设阈值时，将该投票对象从黑名单中解除或不做处理。优选的是，所述的基于投票时间段的网络投票检测方法，还包括：S4、每隔连续的若干个单位时间段，统计各个被投票对象的有效票数和无效票数，计算各个被投票对象的投票无效率，对于任一被投票对象，当其无效率大于无效阈值时，将该被投票对象的投票时限缩短10％。优选的是，所述的基于投票时间段的网络投票检测方法，单位时间段是，通过后台服务器从接受所述投票信息的时刻向前推算预设时间段得到的。优选的是，所述的基于投票时间段的网络投票检测方法，步骤S2中当确定投票信息处于黑名单信息表中后，对投票信息的投票对象标识进行安全认证，若投票对象标识未通过安全认证，则直接计为无效票，若投票对象标识通过了安全认证，则继续步骤S2。一种基于投票时间段的网络投票检测设备，其包括：获取模块，用于获取客户端发送的携带有投票时间、投票对象标识和被投票对象的属性信息的投票信息；判断模块，其与所述获取模块连接，所述判断模块用于判断步骤S1中的所述投票信息对应的投票对象标识是否处于黑名单信息表中；第一检测模块，其与所述判断模块连接；所述第一检测模块对处于黑名单信息表中的投票信息进行检测，具体为：若投票信息对应的投票对象标识处于黑名单信息表中，统计单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于等于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于增长阈值时，则根据与该投票信息相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间和投票选项，判断该投票信息是否为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔大于等于设定的间隔阈值时，则将该投票信息计为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔小于设定的间隔阈值，且该投票信息的投票选项与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票选项的相关度小于设定的相关度阈值时，则将该投票信息计为有效投票，否则，将该投票信息计为无效投票；第二检测模块，其与所述判断模块连接；所述第二检测模块对未处于黑名单信息表中的投票信息进行检测，具体为：若投票信息未处于黑名单信息表中，统计该单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于等于增长阈值时，则该投票信息计为有效票；统计模块，其与所述第一检测模块和所述第二检测模块连接；所述统计模块用于统计各个被投票对象在单位时间段内的有效票数和无效票数，统计所有的有效票数，并实时计算所述投票信息对应的投票对象标识在所有的有效票中出现的次数，与所有的有效票数的比值，若比值大于等于预设阈值时，将该投票对象标识录入黑名单中，若比值小于预设阈值时，将该投票对象从黑名单中解除或不做处理。优选的是，所述的基于投票时间段的网络投票检测设备，还包括，投票时限调整模块，其与所述统计模块连接；所述投票时限调整模块用于每隔连续的若干个单位时间段，统计各个被投票对象的有效票数和无效票数，计算各个被投票对象的投票无效率，对于任一被投票对象，当其无效率大于无效阈值时，将该被投票对象的投票时限缩短10％。优选的是，所述的基于投票时间段的网络投票检测设备，还包括，认证模块，其与所述判断模块连接；所述认证模块用于在确定投票信息处于黑名单信息表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于投票时间段的网络投票检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取客户端发送的携带有投票时间、投票对象标识和被投票对象的属性信息的投票信息；S2、判断步骤S1中的所述投票信息对应的投票对象标识是否处于黑名单信息表中，具体为：1)若投票信息对应的投票对象标识处于黑名单信息表中，统计单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于等于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于增长阈值时，则根据与该投票信息相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间和投票选项，判断该投票信息是否为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔大于等于设定的间隔阈值时，则将该投票信息计为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔小于设定的间隔阈值，且该投票信息的投票选项与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票选项的相关度小于设定的相关度阈值时，则将该投票信息计为有效投票，否则，将该投票信息计为无效投票；2)若投票信息未处于黑名单信息表中，统计该单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于等于增长阈值时，则该投票信息计为有效票；S3、统计各个被投票对象在单位时间段内的有效票数和无效票数，统计所有的有效票数，并实时计算所述投票信息对应的投票对象标识在所有的有效票中出现的次数，与所有的有效票数的比值，若比值大于等于预设阈值时，将该投票对象标识录入黑名单中，若比值小于预设阈值时，将该投票对象从黑名单中解除或不做处理。...

【技术特征摘要】
1.基于投票时间段的网络投票检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取客户端发送的携带有投票时间、投票对象标识和被投票对象的属性信息的投票信息；S2、判断步骤S1中的所述投票信息对应的投票对象标识是否处于黑名单信息表中，具体为：1)若投票信息对应的投票对象标识处于黑名单信息表中，统计单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于等于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于增长阈值时，则根据与该投票信息相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间和投票选项，判断该投票信息是否为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔大于等于设定的间隔阈值时，则将该投票信息计为有效投票，若该投票信息的投票时间与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票时间的间隔小于设定的间隔阈值，且该投票信息的投票选项与相邻的具有相同投票对象标识的有效投票的投票选项的相关度小于设定的相关度阈值时，则将该投票信息计为有效投票，否则，将该投票信息计为无效投票；2)若投票信息未处于黑名单信息表中，统计该单位时间段内所述投票信息对应的被投票对象的投票增长率，若投票增长率大于增长阈值时，则该投票信息计为无效票；若投票增长率小于等于增长阈值时，则该投票信息计为有效票；S3、统计各个被投票对象在单位时间段内的有效票数和无效票数，统计所有的有效票数，并实时计算所述投票信息对应的投票对象标识在所有的有效票中出现的次数，与所有的有效票数的比值，若比值大于等于预设阈值时，将该投票对象标识录入黑名单中，若比值小于预设阈值时，将该投票对象从黑名单中解除或不做处理。2.如权利要求1所述的基于投票时间段的网络投票检测方法，其特征在于，还包括：S4、每隔连续的若干个单位时间段，统计各个被投票对象的有效票数和无效票数，计算各个被投票对象的投票无效率，对于任一被投票对象，当其无效率大于无效阈值时，将该被投票对象的投票时限缩短10％。3.如权利要求2所述的基于投票时间段的网络投票检测方法，其特征在于，单位时间段是，通过后台服务器从接受所述投票信息的时刻向前推算预设时间段得到的。4.如权利要求3所述的基于投票时间段的网络投票检测设备，其特征在于，步骤S2中当确定投票信息处于黑名单信息表中后，对投票信息的投票对象标识进行安全认证，若投票对象标识未通过安全认证，则直接计为无效票，若投票对象标识通过了安全认证，则继续步骤S2。5.基于投票时间段的网络投票检测设备，其特征在于，其包括：获取模块，用于获取客...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫东冬，赖洪昌，
申请(专利权)人：广西九星互联网络有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45