异常行为检测方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种异常行为检测方法和装置，所述方法包括：获取虚拟对象在可操作状态下的信息集；根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵；将所述特征矩阵输入至行为检测模型，得到所述虚拟对象所对应的行为类别；当所述行为类别属于目标类别时，确定所述虚拟对象在可操作状态下存在异常行为。本申请提供的方案能够有效的提高异常行为的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
异常行为检测方法和装置
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种异常行为检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。
技术介绍
在Moba游戏(MultiplayerOnlineBattleArena，多人在线战术竞技游戏)中，通常包括两支由多名玩家组成的队伍，两支队伍进行对抗竞技。在游戏进行过程中，部分玩家可能会出现异常行为，例如，辱骂队友或者敌方队伍中的玩家。因此，需要及时检测出游戏中存在的异常行为。在传统方式中，通常是通过采用固定的规则或者人工审核的方式判断游戏玩家是否存在异常行为。但是，固定规则只能检测到特定的异常行为，无法通过固定规则检测到特定异常行为以外的异常行为。人工审核的方式只能在游戏结束之后进行，不能及时检测游戏中出现的异常行为。而且，人工审核的方式需要工作人员花大量的时间观看游戏的视频记录，才能检测出该局游戏中是否出现了异常行为，检测效率较低。因此，如何提高异常行为的检测效率成为目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述异常行为检测效率较低的技术问题，提供一种能够提高检测效率的异常行为检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。一种异常行为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常行为检测方法，包括：获取虚拟对象在可操作状态下的信息集；根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵；将所述特征矩阵输入至行为检测模型，得到所述虚拟对象所对应的行为类别；当所述行为类别属于目标类别时，确定所述虚拟对象在可操作状态下存在异常行为。

【技术特征摘要】
1.一种异常行为检测方法，包括：获取虚拟对象在可操作状态下的信息集；根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵；将所述特征矩阵输入至行为检测模型，得到所述虚拟对象所对应的行为类别；当所述行为类别属于目标类别时，确定所述虚拟对象在可操作状态下存在异常行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵包括：从所述信息集中提取所述虚拟对象对应的行为信息，所述行为信息包括多种行为数据；对所述行为数据进行归一化处理，得到对应的行为特征；利用所述行为特征生成行为特征矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵包括：所述信息集中包括所述虚拟对象对应的交互信息，从所述交互信息中提取预设数量的交互文本；对所述交互文本进行分词，得到多个词语；根据多个词语确定每个词语所对应的词向量；利用所述词向量生成所述虚拟对象对应的交互特征矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息集中包括多个时间片段对应的信息子集；所述根据所述信息集生成所述虚拟对象对应的特征矩阵包括：根据所述信息子集生成与所述时间片段对应的子特征矩阵；将多个所述子特征矩阵进行拼接，得到所述虚拟对象对应的特征矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述特征矩阵输入至行为检测模型之后，所述方法还包括：通过所述行为检测模型将所述特征矩阵转换为多个维度的特征向量，所述特征向量包括行为向量、交互向量以及属性向量；将所述行为向量、交互向量以及属性向量进行拼接，生成综合向量；根据所述综合向量确定所述虚拟对象所对应的行为类别。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述虚拟对象所对应的行为类别包括：利用所述行为检测模型输出多个标准类别各自的类别概率；将大于预设阈值的类别概率...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘福乐，孙钟前，谢志宁，杨巍，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44