一种基于大数据的手游安全平台构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的手游安全平台的构建方法和系统。该方法采集手游客户端数据、手游服务器端数据、以及手游安全爬虫数据；将采用分布式日志收集系统收集采集数据并存储至分布式文件系统中；采用树集成模型和神经网络模型对所述分布式文件系统中存储所述采集数据进行训练分别产生用于识别游戏中异常行为的手游安全模型。本发明专利技术提供的技术方案能够识别未知模式的手游安全问题，解决了数据孤岛问题并且具有良好的自学习能力，提高了手游安全平台的可靠性和可扩展性。游安全平台的可靠性和可扩展性。游安全平台的可靠性和可扩展性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的手游安全平台构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及手机游戏安全领域，特别是基于大数据的手机游戏安全平台的构建。

技术介绍

[0002]随着网络技术的进步以及智能手机的普及，手游产业发展迅速，手游市场变得更繁荣。蓬勃发展手游市场背后，暗藏着诸多手游安全问题：外挂、代练、盗号、非法信息等手游安全问题层出不穷，侵害广大玩家和游戏厂商的利益。例如：伴随着近2年战术类游戏的火热，手游外挂数量增加长了10倍，外挂黑产变得更加产业化，并且呈现平台化，定制化和硬件化等趋势。
[0003]目前存在采用手游加固、手游反外挂等技术来解决这些手游安全问题。但是这些技术手段越来越不能适应现有的安全挑战。
[0004]现有方案还基于客户端外挂特征值检测上报以及服务器的用户行为来分析外挂以及打金工作室等危害游戏安全的行为。然而现有方案是基于经验所设定的规则，无法识别未知模式的外挂。而且现有的外挂识别往往需要考量非常多的特征字段，就特征规则而言，只能从每个单一特征的角度来判断外挂模式，无法考虑不同特征之间的交互作用。此外，现有方案采集的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的手游安全平台构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集手游客户端数据、手游服务器端数据、以及手游安全爬虫数据；将采集的数据存储至分布式文件系统；采用树集成模型和神经网络模型对所述采集的数据进行训练分别产生用于识别游戏中异常行为的手游安全模型。2.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述采集手游客户端数据、手游服务器端数据、以及手游爬虫数据包括：在手游客户端中集成手游安全SDK，采集客户端数据；对手游服务器采用直接流式协议分析或者镜像工具方式采集服务器数据；利用爬虫技术实时监控游戏论坛以及安全技术网站论坛，收集手游安全情报数据。3.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述将采集的数据存储至分布式文件系统包括：采用分布式日志收集系统收集数据，并对收集的数据进行加密和/或压缩后传输并存储到所述分布式文件系统中；其中，所述分布式日志数据收集系统、分布式文件系统均部署多个节点用于解决单点问题和提供数据吞吐效率。4.如权利要求1－3中任一项所述的构建方法，其特征在于，所述采用树集成模型和神经网络模型对所述采集的数据进行训练分别产生用于识别游戏中异常行为手游安全模型，具体包括：利用特征提取模块对所述采集的数据提取行为特征并进行标准化后作为训练样本；对所述训练样本根据游戏运营人员的经验进行人工标注为异常行为样本和正常行为样本，根据人工标注后的行为样本对训练树集成模型或神经网络模型进行训练，并对训练的模型根据对应预设模型衡量指标进行评估，评估通过后作为手游安全识别模型进行上线，所述手游安全识别模型对采用所述特征提取模块对实时采集手游客户端数据、手游服务器端数据、以及手游爬虫数据提取的标准化行为特征进行游戏行为异常识别。5.如权利要求4所述的构建方法，其特征在于，所述方法还包括：对手游安全识别模型识别出的具体游戏行为的安全结果以及对应的标准化行为特征进行关联，存储识别行为样本库中；定期根据所述识别行为样本库中的新增的样本数据重新训练所述树集成模型和神经网络模型以产生用于识别游戏中异常行为的新手游安全模型，利用新的手游安全模型对旧的手游安全模型进行迭代。6.如权利要求4所述的构建方法，其特征在于，所述树集成模型包括：随机森林，xgbt，catgboost以及lightgb模型中的一种或多种，训练时采用网格搜索法来探索超参空间，根据具体游戏来调整探索超参空间的范围；所述神经网络模型为带有全连接层网络的深度神经模型。7.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述构建方法还包括：识别出的异常行为后向订阅手...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋渭华，沈华锋，
申请(专利权)人：盛趣信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：