【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子游戏，尤其是涉及一种游戏的外挂检测方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、近年来，随着在线游戏市场的蓬勃发展，游戏安全问题凸显，外挂威胁持续加剧。由于外挂变异快、类型多，并且逐渐“智能化”，传统外挂检测方案已难以应对和响应，数据驱动的智能化外挂检测方案成为了主流的游戏防护手段。轨迹是游戏中易于获取的数据，具有较好的通用性和可解释性，并且已在外挂检测问题中验证效果显著。
2、现有的在线游戏外挂的检测和防护主要有两种方式：1.以设备信息分析、风险环境检测、可疑进程检测等物理方式为主的传统检测手段。2.以基于玩家历史数据的规则模型或者特征模型为主的数据驱动的智能化外挂检测手段，包含轨迹数据、行为数据、画像数据等。
3、然而，现有的基于轨迹数据的外挂检测方法大多数为黑盒模型，并不具备可解释性，这意味着只能进行外挂检测，而无法提供相应的证据，难以在实际业务中落地转化。传统的shapelets(最大区分子序列)发现方法主要是基于搜索或者基于学习两者策略，存在效率低(基于搜索)和可解释性弱(基于学习)的问题，无法直接迁移使用，需要进一步优化改进。
4、综上，现有的基于轨迹数据的外挂检测方法的效率较低且不具备可解释性，难以在实际业务中落地转化。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供及一种游戏的外挂检测方法、装置和电子设备，以提高外挂检测的效率和可解释性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种游戏的外挂检测方法，方法
3、第二方面，本专利技术实施例还提供一种游戏的外挂检测装置，装置包括：轨迹数据获取模块，用于获取游戏的轨迹数据；其中，轨迹数据包括多个子轨迹；编码向量确定模块，用于基于轨迹数据确定多个子轨迹级别的编码向量；解码向量确定模块，用于基于多个子轨迹级别的编码向量确定多个子轨迹级别的解码向量；其中，子轨迹、子轨迹级别的编码向量与子轨迹级别的解码向量一一对应；子轨迹判断模块，用于确定多个子轨迹级别的解码向量对应的子轨迹为最大区分子序列的概率；表示向量确定模块，用于基于多个子轨迹级别的编码向量和对应的多个子轨迹为最大区分子序列的概率确定轨迹数据的表示向量；轨迹数据判断模块，用于基于轨迹数据的表示向量确定轨迹数据为外挂数据的概率；候选子轨迹确定模块，用于基于子轨迹为最大区分子序列的概率确定候选子轨迹；其中，候选子轨迹为最大区分子序列的概率大于预设的第二概率阈值的子轨迹。
4、第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述的游戏的外挂检测方法的步骤。
5、第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述的游戏的外挂检测方法的步骤。
6、本专利技术实施例带来了以下有益效果：
7、本专利技术实施例提供了一种游戏的外挂检测方法、装置和电子设备，基于轨迹数据确定多个子轨迹级别的编码向量，基于轨迹数据确定多个子轨迹级别的编码向量，确定多个子轨迹级别的解码向量对应的子轨迹为最大区分子序列的概率；基于多个子轨迹级别的编码向量和对应的多个子轨迹为最大区分子序列的概率确定轨迹数据的表示向量；基于轨迹数据的表示向量确定轨迹数据为外挂数据的概率；确定最大区分子序列的概率大于第二概率阈值的子轨迹作为候选子轨迹。该方式中，可以基于根据多个子轨迹级别的编码向量和对应的多个子轨迹为最大区分子序列的概率确定的表示向量确定轨迹数据为外挂数据的概率，无需对所有的子序列进行搜索就可以确定轨迹数据为外挂数据的概率，从而提高外挂检测的效率。并且，还可以提供最大区分子序列的概率大于第二概率阈值的真实的子轨迹作为候选子轨迹，将候选子轨迹作为外挂检测的判断依据，无需生成虚假的shapelets，从而提高外挂检测的可解释性。
8、本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
9、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种游戏的外挂检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于子轨迹为最大区分子序列的概率确定候选子轨迹的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨迹数据至少包括以下之一：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述轨迹数据确定多个子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：通过编码器对所述轨迹数据进行编码，得到多个子轨迹级别的编码向量；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述编码器包括：第一双向长短期记忆网络和最大池化层；通过编码器对所述轨迹数据进行编码，得到多个子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过解码器对多个所述子轨迹级别的编码向量进行解码，得到多个子轨迹级别的解码向量的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对多个所述子轨迹级别的编码向量分别进行加权融合，得到多个加权融合后的所述子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述解码器
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述解码器包括：全连接层；通过所述解码器确定多个所述子轨迹级别的解码向量对应的所述子轨迹为最大区分子序列的概率的步骤，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个所述子轨迹级别的编码向量和对应的多个所述子轨迹为最大区分子序列的概率确定所述轨迹数据的表示向量的步骤，包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述轨迹数据的表示向量确定所述轨迹数据为外挂数据的概率的步骤，包括：
12.一种游戏的外挂检测装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1-11任一项所述的游戏的外挂检测方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1-11任一项所述的游戏的外挂检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种游戏的外挂检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于子轨迹为最大区分子序列的概率确定候选子轨迹的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨迹数据至少包括以下之一：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述轨迹数据确定多个子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：通过编码器对所述轨迹数据进行编码，得到多个子轨迹级别的编码向量；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述编码器包括：第一双向长短期记忆网络和最大池化层；通过编码器对所述轨迹数据进行编码，得到多个子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过解码器对多个所述子轨迹级别的编码向量进行解码，得到多个子轨迹级别的解码向量的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对多个所述子轨迹级别的编码向量分别进行加权融合，得到多个加权融合后的所述子轨迹级别的编码向量的步骤，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述解码器包括：第二双向长短期记忆网络；对多个加权融合后的所述子轨迹级别...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵世玮，刘昊俣，吴润泽，严晗，戚家恒，沈旭东，吕唐杰，范长杰，胡志鹏，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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