【技术实现步骤摘要】
一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法
[0001]本专利技术涉及电子游戏，特别是一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法。
技术介绍
[0002]互联网的发展带来了电子游戏行业的兴盛，并使电子竞技的市场不断扩大。与电子游戏相伴而来的是由科技带来的各种作弊行为如利用游戏软件的bug等，其在电子游戏中的出现，会对各方造成不良影响，当其出现在电子竞技赛场上时甚至会影响比赛走向。虽然存在职业选手利用游戏软件bug的作弊行为，但也存在未知情况下被动利用游戏软件bug的情况。在MOBA类游戏中，利用游戏软件bug的现象主要出现在技能机制部分，技能机制是MOBA类游戏的重要组成部分，技能机制一旦发生改变，就会对游戏公平性产生重大影响。所以，对包括技能冷却等在内的技能机制信息进行提取和分析，使其可以将异常数据及时进行反馈，可以达到规避职业选手利用bug而导致比赛过程和结果不公平的目的。已有学者从Windows驱动和玩家行动日志等角度出发对作弊行为进行研究，但其数据透明度低，效果较差。也有学者对游戏数据本身进行研究，但并未将其应用到作弊行
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据MOBA类游戏各自的特点构建模型框架；(2)根据数据模型和游戏特点提取关键数据，建立数据库；(3)在进入游戏对局前的选用和禁用英雄流程阶段，提取本次比赛所选用的英雄数据，在接下来的步骤里只对其进行分析；(4)利用Apriori关联规则算法对技能冷却机制进行分析，若出现问题集Q，则存在利用bug行为，对其进行标记；(5)利用坐标系和公式测算技能范围问题，若所得结果在集合N中则存在利用bug行为，进行标记；(6)利用卷积神经网络对地图进行分析，若与最初图形特征不符，则存在利用游戏软件bug行为，进行标记；(7)检测步骤(4)～(6)是否存在标记，若存在则进行编号后上传至数据库，不存在则结束；(8)对数据库中数据进行检测，若存在相邻编号则标记为恶意利用游戏软件bug行为，若不存在相邻编号，则标记为被动利用游戏软件bug行为；(9)检验流程结束。2.根据权利要求1所述的一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：(1.1)构建游戏场景，所述游戏场景包括首页和房间；(1.2)构建游戏实例工具，所述游戏实例工具包括创建房间、寻找匹配、取消；(1.3)构建游戏模式，所述游戏模式包括技能机制、胜利条件；(1.4)构建英雄，所述包括技能、装备和控制；(1.5)构建玩家和信息显示界面；(1.6)构建特殊功能。3.根据权利要求1所述的一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的数据库包括以下内容的字段名和数据类型：英雄id、技能序号、技能冷却时间、技能范围、技能穿墙、技能持续时间、技能伤害。4.根据权利要求1所述的一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：对选取英雄进行分析，设一局比赛中所选取英雄的集合为X，集合X包括x1,x2,x3,
…
,x
n
，n大于等于5小于等于10，x
n
的取值范围为英雄id的取值范围，接下来的分析进程只对集合X进行。5.根据权利要求1所述的一种针对MOBA类游戏的作弊行为检测方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：(4.1)将技能冷却数据集S与支持度阈值sup
min
进行比较，得出所有结果小于支持度阈值sup
min
的值；sup
min
的值应为通过公式(1)计算后的值，为了防止误判，误差不能超过95％，S为构建数据库中的技能冷却时间项，k为技能序号；t为技能冷却时间；(4.2)计算A
k
，A
k
为根据Q1结果而自动生成的项的集合，a为集合中的项，Q1为频繁1
‑
项，A
t
为候选集；
(4.3)计算subset(Q1,t)，subset(Q1,t)是将t数据放入集合中生成的集合；(4.4)将A
k
与subset(Q1,t)计算结果融合过滤，将过滤后的数值与支持度阈值sup
min
技术研发人员：王欣，耿恒德，
申请(专利权)人：南京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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