一种基于策略中间层的数据采集与同步方法和系统技术方案

本申请提供一种基于策略中间层的数据采集与同步方法及系统、计算设备和计算机可读存储介质，其中所述方法通过埋点方式获取客户端用户行为数据，同时转发给实时计算模块和离线计算模块进行用户风险特征计算；其中实时计算模块生成了多个包含用户实时风险特征数据的实时数据集合和哈希表，并与离线计算模块的结果一起同步到缓存服务，以便高效响应策略中间层请求并返回风险特征数据，实现了灵活、高效且全面的反作弊方法。且全面的反作弊方法。且全面的反作弊方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于策略中间层的数据采集与同步方法和系统


[0001]本申请涉及计算机安全
，特别涉及一种基于策略中间层的数据采集与同步方法和系统、计算设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，对于互联网业务系统的反作弊功能主要依靠一些常规手段实现，比如在用户注册时禁止虚拟手机号注册、对设备的IP或设备ID注册账号的数量进行限制等，但是对于黑色产业链上的工作室来说，其攻击手段多种多样，使得常规的防护手段很容易被绕过，现有的技术并不能及时、全面地满足实时监控和预警的需要，尤其在进行实时判断时能够使用的手段不多。因此亟需一种高效、灵活且全面的反作弊方法来应对可能出现的各种情况。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于策略中间层的数据采集与同步方法及系统、计算设备和计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0004]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种基于策略中间层的数据采集与同步方法，包括：
[0005]通过埋点的方式收集客户端的用户行为数据；/>[0006]将所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于策略中间层的数据采集与同步方法，其特征在于，包括：通过埋点的方式收集客户端的用户行为数据；将所述用户行为数据转发给实时计算模块，由所述实时计算模块计算用户的第一风险特征；并且，将所述用户行为数据转发给离线计算模块，由所述离线计算模块计算用户的第二风险特征；将所述第一风险特征和所示第二风险特征同步到缓存服务；由所述缓存服务响应策略中间层的请求并返回结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述用户行为数据转发给实时计算模块，由所述实时计算模块计算用户的第一风险特征包括：将所述用户行为数据发送到消息处理系统，基于所述消息处理系统的消费者完成所述第一风险特征的计算。3.根据权利要求2所述的方法，其中，由所述实时计算模块计算用户的第一风险特征包括：生成多个不同的实时数据集合，每个实时数据集合代表特定的用户行为特征并包括符合这种行为特性的账户ID；和或生成多个不同的实时哈希表，每个实时哈希表记录了特定用户行为特征的多个属性。4.根据权利要求3所述的方法，其中，生成多个不同的实时数据集合包括：根据用户行为数据生成实时数据集合的key；将符合所述key定义的账户ID插入到所述实时数据集合中。5.根据权利要求3所述的方法，其中，生成多个不同的实时哈希表包括：根据用户行为数据生成实时哈希表的key；将属于所述key定义的属性数据插入到所述实时哈希表中。6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述用户行为数...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩腾辉，田文，李贝贝，李罗威，刘晓倩，请求不公布姓名，梁前武，
申请(专利权)人：北京云游互动网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：