本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)：

為了粘住客戶，游戲設(shè)計(jì)者通常會(huì)在游戲中設(shè)置各種虛擬幣獎(jiǎng)勵(lì)，用戶可以通過(guò)登錄賬號(hào)、保持在線等方式領(lǐng)取虛擬幣。隨著互聯(lián)網(wǎng)增值服務(wù)的興起和發(fā)展，越來(lái)越多的用戶開始購(gòu)買或者持有虛擬幣，以形成虛擬資產(chǎn)，且虛擬資產(chǎn)也已經(jīng)具備了一定的貨幣屬性，可以在各個(gè)賬號(hào)之間流通。

然而，對(duì)于棋牌類游戲、手游而言，會(huì)存在一個(gè)刷虛擬幣的問(wèn)題：一個(gè)用戶創(chuàng)建多個(gè)賬號(hào)(俗稱“小號(hào)”)，然后使用游戲或交易的方式把“小號(hào)”的游戲幣匯聚到若干個(gè)賬號(hào)(俗稱“大號(hào)”)，當(dāng)匯聚到一定的量之后，然后以低于官方價(jià)格的方式兜售虛擬幣，兜售方式通常是以輸給買家的方式，以此獲得利益。其中，上述匯聚了多個(gè)“小號(hào)”的虛擬幣的賬號(hào)通常稱為作弊賬號(hào)，且該多個(gè)“小號(hào)”通常稱為輔助作弊賬號(hào)。

現(xiàn)有的識(shí)別作弊賬號(hào)的方式，主要是利用賬號(hào)之間對(duì)局的緯度信息來(lái)進(jìn)行篩選，比如游戲勝率很高(90％以上甚至100％)，或者對(duì)局時(shí)間很短(平均對(duì)局時(shí)間低于正常玩家很多)等等，通過(guò)多緯度的條件判斷賬號(hào)是否屬于作弊賬號(hào)。

然而，上述基于緯度信息識(shí)別作弊賬號(hào)的方式，容易被規(guī)避，識(shí)別的準(zhǔn)確率低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中基于緯度信息識(shí)別作弊賬號(hào)容易被規(guī)避，識(shí)別的準(zhǔn)確率低的技術(shù)問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面提供一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法，所述方法包括：

獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第二方面提供一種作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

參數(shù)確定模塊，用于根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

可疑度確定模塊，用于根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

識(shí)別模塊，用于利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

本發(fā)明提供一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法，在該方法中，獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，并利用各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，并利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，使得能夠得到體現(xiàn)虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性的目標(biāo)可疑度，由于作弊賬號(hào)的虛擬數(shù)值的聚集轉(zhuǎn)移是無(wú)法規(guī)避的，且聚集性越高，可疑度越大，作弊概率也越大，因此，利用各賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)的方式無(wú)法被規(guī)避，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的一個(gè)流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)為節(jié)點(diǎn)圖時(shí)的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中節(jié)點(diǎn)樹的示意圖；

圖7為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的一個(gè)示意圖；

圖8為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖；

圖9為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖；

圖10為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖；

圖11為本發(fā)明實(shí)施例中服務(wù)器的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使得本發(fā)明的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點(diǎn)能夠更加的明顯和易懂，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而非全部實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

由于現(xiàn)有技術(shù)中存在基于緯度信息識(shí)別作弊賬號(hào)的方式容易被規(guī)避，識(shí)別的準(zhǔn)確率低的技術(shù)問(wèn)題。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法，通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，并利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，使得能夠得到體現(xiàn)虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性的目標(biāo)可疑度，由于作弊賬號(hào)的虛擬數(shù)值的聚集轉(zhuǎn)移是無(wú)法規(guī)避的，且聚集性越高，可疑度越大，作弊概率也越大，因此，利用各賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)的方式無(wú)法被規(guī)避，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

為了更好的理解本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將介紹本發(fā)明技術(shù)方案的原理：

發(fā)明人經(jīng)過(guò)創(chuàng)造性的勞動(dòng)發(fā)現(xiàn)：虛擬數(shù)值的轉(zhuǎn)移是具有聚集性的，且對(duì)于正常的賬號(hào)來(lái)說(shuō)，其聚集性較小，而對(duì)于作弊賬號(hào)來(lái)說(shuō)，由于輔助作弊賬號(hào)向作弊賬號(hào)轉(zhuǎn)移虛擬數(shù)值是具有目的性的，其聚集性更加容易凸顯，因此，聚集性越高，是作弊賬號(hào)的概率也就越高。同時(shí)，由于輔助作弊賬號(hào)只能通過(guò)轉(zhuǎn)移虛擬數(shù)值的方式將虛擬數(shù)值給作弊賬號(hào)，高聚集性是必然存在的，且無(wú)法規(guī)避。因此，基于虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性識(shí)別作弊賬號(hào)的準(zhǔn)確性高，且無(wú)法規(guī)避。本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案即是通過(guò)上述原理實(shí)現(xiàn)的。需要說(shuō)明的是，為了能夠衡量賬號(hào)在虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移后的聚集性，提出可疑度的概念，可疑度用于描述賬號(hào)為作弊賬號(hào)的概率。

請(qǐng)參閱圖1，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的流程示意圖，且該識(shí)別方法包括：

步驟101、獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

在本發(fā)明實(shí)施例中，上述的作弊賬號(hào)的識(shí)別方法是由作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置(以下簡(jiǎn)稱為：識(shí)別裝置)實(shí)現(xiàn)的，該識(shí)別裝置可以是服務(wù)器，也可以是服務(wù)器中的一部分。

在需要識(shí)別指定應(yīng)用程序已注冊(cè)的賬號(hào)中的作弊賬號(hào)時(shí)，該識(shí)別裝置將獲取該指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志。其中，該指定應(yīng)用程序通常是指可以進(jìn)行虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的應(yīng)用程序，例如，棋牌類游戲，通過(guò)登錄、保持在線等方式領(lǐng)取游戲幣的游戲等等。

其中，應(yīng)用程序的各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志通常保存在該應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)服務(wù)器中，識(shí)別裝置具體可以從指定應(yīng)用程序?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)器中獲取預(yù)置時(shí)間段內(nèi)，各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志。其中，該各個(gè)賬號(hào)可以是已注冊(cè)該指定應(yīng)用程序的所有賬號(hào)，也可以是在該預(yù)置時(shí)間段內(nèi)生成過(guò)虛擬數(shù)值流水日志的賬號(hào)。

對(duì)于棋牌類游戲，該虛擬數(shù)值流水日志可以是對(duì)局日志，對(duì)于非棋牌類游戲，該虛擬數(shù)值流水日志可以是游戲幣、道具等的交易流水日志。

其中，一個(gè)賬號(hào)在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)可以沒(méi)有虛擬數(shù)值流水日志，也可以有至少一條虛擬數(shù)值流水日志，每一條虛擬數(shù)值流水日志可以但不限于包括：虛擬數(shù)值流出或流入的狀態(tài)，虛擬數(shù)值的大小，虛擬數(shù)值流出或流入的賬號(hào)。以游戲?yàn)槔?，一條虛擬數(shù)值流水日志包括：是輸了還是贏了、輸或贏的游戲幣的數(shù)值、輸或贏的賬號(hào)。又例如，若賬號(hào)a與賬號(hào)b的對(duì)局游戲中，賬號(hào)a輸了100個(gè)游戲幣給賬號(hào)b，則對(duì)于賬號(hào)a來(lái)說(shuō)，此次對(duì)局形成的流水日志為：輸、100、賬號(hào)b，即表示賬號(hào)a在一次對(duì)局游戲中輸了100個(gè)游戲幣給賬號(hào)b，對(duì)于賬號(hào)b，此次對(duì)局形成的流水日志為：贏、100、賬號(hào)a，即表示賬號(hào)b在一次對(duì)局游戲中贏了賬號(hào)a100個(gè)游戲幣。

步驟102、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)于任意一個(gè)賬號(hào)，例如賬號(hào)x，該賬號(hào)x的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)包括：存在虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x的所有賬號(hào)的賬號(hào)集合，該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)流入賬號(hào)x的虛擬數(shù)值的總數(shù)，及該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)流出的虛擬數(shù)值的總數(shù)及流入每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值的總數(shù)，該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入的賬號(hào)的個(gè)數(shù)。以游戲?yàn)槔?，賬號(hào)(玩家)a的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)包括：賬號(hào)a贏的所有賬號(hào)的賬號(hào)集合，該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)輸給賬號(hào)a的游戲幣的總數(shù)，及該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)輸?shù)舻挠螒驇诺目倲?shù)，及贏的游戲幣的總數(shù)，及該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)輸?shù)馁~號(hào)的個(gè)數(shù)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置將對(duì)每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)。

其中，上述的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)可以通過(guò)數(shù)據(jù)的方式體現(xiàn)，也可以通過(guò)節(jié)點(diǎn)圖的方式體現(xiàn)，若以節(jié)點(diǎn)圖的方式體現(xiàn)，則該節(jié)點(diǎn)圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表一個(gè)賬號(hào)，且兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊是具有方向的，且該方向是虛擬數(shù)值的流出方向。為了更好的理解，請(qǐng)參閱圖2，為本發(fā)明實(shí)施例中，虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)為節(jié)點(diǎn)圖時(shí)的示意圖，其中，每一個(gè)賬號(hào)都表明其已包含了存在虛擬數(shù)值流入的所有賬號(hào)的賬號(hào)集合，該賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)流入每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值的總數(shù)，及賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)流出的虛擬數(shù)值的總數(shù)，及流入賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值的總數(shù)，及賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入的賬號(hào)的個(gè)數(shù)。

步驟103、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

步驟104、利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置在得到各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)之后，將根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，并利用各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，并利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，使得能夠得到體現(xiàn)虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性的目標(biāo)可疑度，由于作弊賬號(hào)的虛擬數(shù)值的聚集轉(zhuǎn)移是無(wú)法規(guī)避的，且聚集性越高，可疑度越大，作弊概率也越大，因此，利用各賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)的方式無(wú)法被規(guī)避，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

請(qǐng)參閱圖3，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖，該識(shí)別方法包括：

步驟301、獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

步驟302、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

步驟303、利用所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，確定所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，所述稀釋因子用于表示第一賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入第二賬號(hào)后，所述第一賬號(hào)的可疑度傳遞給所述第二賬號(hào)時(shí)的比例；

步驟304、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

步驟305、利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

可以理解的是，上述步驟301及步驟302分別與圖1所示實(shí)施例中的步驟101及步驟102描述的內(nèi)容相似，此處不做贅述。其中，步驟303及步驟304為圖1所示實(shí)施例中步驟103的細(xì)化步驟。

在本發(fā)明實(shí)施例中，基于虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性，發(fā)明人還通過(guò)創(chuàng)造性的勞動(dòng)發(fā)現(xiàn)以下三點(diǎn)原則：

1、數(shù)量原則：對(duì)于一個(gè)賬號(hào)，有虛擬數(shù)值流入該賬號(hào)的賬號(hào)越多，該賬號(hào)的可疑度越大。例如，一個(gè)玩家(賬號(hào))，他贏的玩家的數(shù)量越多，該玩家的可疑度越大。

2、質(zhì)量原則：其他條件相同(如虛擬數(shù)值的流入或流出的大小相同)，一個(gè)賬號(hào)的可疑度越大，該賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入的其他賬號(hào)的可疑度也越大。例如，其他條件相同，一個(gè)玩家的可疑度越大，贏他的玩家的可疑度也越大。

3、出度原則：其他條件相同，一個(gè)賬號(hào)向越少的賬號(hào)輸出虛擬數(shù)值，可疑度越大。例如，其他條件相同，一個(gè)玩家輸給的玩家數(shù)量越小，可疑度越大。

本發(fā)明中的技術(shù)方案是基于上述三點(diǎn)原則實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性(即賬號(hào)的可疑度)的計(jì)算。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置在得到各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)之后，將利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，確定各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，其中，該稀釋因子用于表示第一賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入第二賬號(hào)后，該第一賬號(hào)的可疑度傳遞給第二賬號(hào)時(shí)的比例。可以理解的是，對(duì)于賬號(hào)a的稀釋因子的集合，該集合中包含賬號(hào)與稀釋因子之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，其中，該對(duì)應(yīng)關(guān)系中的賬號(hào)為將虛擬數(shù)值流入賬號(hào)a的賬號(hào)。例如，對(duì)于游戲玩家a，若該玩家a贏了玩家b至d的游戲幣，則玩家a的稀釋因子集合中包含玩家b與稀釋因子b的對(duì)應(yīng)關(guān)系，玩家c與稀釋因子c的對(duì)應(yīng)關(guān)系，及玩家d與稀釋因子d的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

其中，利用虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)確定稀釋因子的集合的方式有多種，例如，對(duì)于賬號(hào)x，可以按照如下方式確定賬號(hào)x的賬號(hào)集合(該賬號(hào)集合是指存在虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x的所有賬號(hào)的集合)中各賬號(hào)對(duì)應(yīng)的稀釋因子：

表示賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x后，賬號(hào)i對(duì)應(yīng)的稀釋因子，lcti(x)表示賬號(hào)集合中賬號(hào)i流入賬號(hào)x的虛擬數(shù)值的總數(shù)，twci表示流入賬號(hào)i的虛擬數(shù)值的總數(shù)，tlci表示賬號(hào)i流出的虛擬數(shù)值的總數(shù)，f(twci，tlci)為表征賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入流出特征的函數(shù)，θi表示賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入的賬號(hào)的個(gè)數(shù)；

其中，賬號(hào)x的稀釋因子的集合中，包含賬號(hào)x的賬號(hào)集合中各個(gè)賬號(hào)與稀釋因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

其中，f(twci，tlci)函數(shù)可以根據(jù)具體的需要進(jìn)行設(shè)置，例如，可以設(shè)置為數(shù)值的比較函數(shù)，即f(twci，tlci)＝max(twci，tlci)。

其中，賬號(hào)x的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)包含上述的m(x)，lcti(x)，twci，tlci及θi。

需要說(shuō)明的是，在賬號(hào)x的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)中，數(shù)量原則是通過(guò)上述賬號(hào)集合體現(xiàn)的，該賬號(hào)集合中包含存在虛擬數(shù)值流入至賬號(hào)x的所有賬號(hào)，例如，對(duì)于玩家a，其虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)中包含輸給玩家a的所有玩家的集合，則該集合即用于體現(xiàn)數(shù)量原則。此外，上述賬號(hào)集合中每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入的賬號(hào)的個(gè)數(shù)是用于體現(xiàn)聚集性的出度原則。另外，質(zhì)量原則是通過(guò)在迭代過(guò)程中計(jì)算得到的可疑度體現(xiàn)的。

其中，識(shí)別裝置根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度?？梢岳斫獾氖牵~號(hào)的可疑度會(huì)在迭代計(jì)算的過(guò)程中逐漸收斂，因此，可以在確定各個(gè)賬號(hào)的可疑度收斂的情況下結(jié)束迭代計(jì)算的過(guò)程，且將收斂時(shí)的可疑度作為目標(biāo)可疑度。

在得到各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度之后，識(shí)別裝置將利用各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)，具體的：將各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度分別與預(yù)設(shè)可疑度閾值進(jìn)行比較，確定哪些賬號(hào)的目標(biāo)可疑度大于或等于該預(yù)設(shè)可疑度閾值，并將目標(biāo)可疑度大于或等于預(yù)設(shè)可疑度閾值的賬號(hào)作為作弊賬號(hào)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)確定各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，并根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，使得能夠基于聚集性的數(shù)量原則、質(zhì)量原則及出度原則實(shí)現(xiàn)對(duì)賬號(hào)的可疑度的計(jì)算。

請(qǐng)參閱圖4，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖，該識(shí)別方法包括：

步驟401、獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

步驟402、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

步驟403、利用所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，確定所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，所述稀釋因子用于表示第一賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入第二賬號(hào)后，所述第一賬號(hào)的可疑度傳遞給所述第二賬號(hào)時(shí)的比例；

步驟404、利用所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合及第n-1次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度，進(jìn)行可疑度計(jì)算；

步驟405、根據(jù)所述第n次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度及所述第n-1次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度，確定所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度是否已收斂；執(zhí)行步驟406、或步驟407；

步驟406、若已收斂，則將所述第n次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度作為所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，繼續(xù)執(zhí)行步驟408；

步驟407、若未收斂，則令n＝n+1，返回步驟404；

步驟408、利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

可以理解的是，上述步驟401至步驟403分別與圖3所示實(shí)施例中的步驟301至步驟303描述的內(nèi)容相似，此次不做贅述。且步驟404至步驟407為圖2所示實(shí)施例中步驟304的細(xì)化步驟。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置在得到各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合后，將通過(guò)迭代計(jì)算的方式得到各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，具體的：

1)設(shè)置第0次得到的各個(gè)賬號(hào)的可疑度為預(yù)先設(shè)置的非零值，以作為各個(gè)賬號(hào)初始的可疑度。

在完成初始的可疑度的設(shè)置之后，用n表示迭代計(jì)算的次數(shù)，且令n的初始值為1，n為正整數(shù)，開始執(zhí)行2)。

2)利用各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，及第n-1次得到的各個(gè)賬號(hào)的可疑度，進(jìn)行可疑度計(jì)算。

其中，識(shí)別裝置計(jì)算每一個(gè)賬號(hào)的可疑度，為了更好理解，下面將以第n次計(jì)算中，計(jì)算賬號(hào)x的可疑度為例，介紹可疑度的計(jì)算公式，如下：

其中，pr(x)表示賬號(hào)x的可疑度，d表示預(yù)置的阻尼系數(shù)，m(x)表示存在虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x的所有賬號(hào)的集合，pr(i)表示賬號(hào)i在第n-1次得到的可疑度，表示賬號(hào)x的稀釋因子的集合中，賬號(hào)i對(duì)應(yīng)的稀釋因子。

其中，n表示迭代計(jì)算的次數(shù)，每一次迭代計(jì)算都將重新計(jì)算各個(gè)賬號(hào)的可疑度。

在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)于各個(gè)賬號(hào)，都可以按照上述的計(jì)算公式計(jì)算得到其在第n次計(jì)算過(guò)程中的可疑度。

可以理解的是，第1次計(jì)算時(shí)，pr(i)是賬號(hào)i初始的可疑度。

3)根據(jù)第n次得到的各個(gè)賬號(hào)的可疑度及第n-1次得到的各個(gè)賬號(hào)的可以度，確定各個(gè)賬號(hào)的可疑度是否已收斂。

其中，確定各個(gè)賬號(hào)的可疑度是否已收斂具體可以按照以下方式確定：計(jì)算各個(gè)賬號(hào)中，同一個(gè)賬號(hào)第n次得到的可疑度與第n-1次得到的可疑度之間的差值，并選取所有賬號(hào)的差值中的最大值；若最大值大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則確定各個(gè)賬號(hào)的可疑度未收斂；若最大值小于預(yù)設(shè)閾值，則確定各個(gè)賬號(hào)的可疑度已收斂。例如各賬號(hào)為賬號(hào)a至f，且n為5，則將第5次計(jì)算得到的賬號(hào)a的可疑度與第4次計(jì)算得到的賬號(hào)a的可疑度相減，得到差值a，賬號(hào)b至f也按照同樣的方式得到差值b至f，從差值a至f中選取最大值，利用最大值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，若大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則未收斂，若小于預(yù)設(shè)閾值，則收斂。

4)若已收斂，則將第n次得到的各個(gè)賬號(hào)的可疑度作為各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度。

在已收斂的情況下，表明迭代計(jì)算可以停止，因此，將第n次得到的各個(gè)賬號(hào)的可疑度作為各個(gè)賬號(hào)的最終的可疑度，即目標(biāo)可疑度。

5)若未收斂，則令n＝n+1，返回2)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)上述的迭代計(jì)算及上述的可疑度計(jì)算公式，能夠通過(guò)多次迭代計(jì)算的方式得到收斂時(shí)各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，實(shí)現(xiàn)可疑度的有效計(jì)算。

進(jìn)一步的，在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置在識(shí)別作弊賬號(hào)后還可以識(shí)別輔助作弊賬號(hào)，請(qǐng)參閱圖5，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別方法的另一流程示意圖，該識(shí)別方法包括：

步驟501、獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

步驟502、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

步驟503、根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

步驟504、利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)；

步驟505、利用所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行預(yù)置層數(shù)的流入關(guān)系的回溯，確定以所述作弊賬號(hào)為根節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)樹，所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)為向上一層賬號(hào)流出虛擬數(shù)值的賬號(hào)；

步驟506、利用所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合確定所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子；

步驟507、利用所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子及已提取的所述節(jié)點(diǎn)樹中賬號(hào)的行為特征，篩選出滿足預(yù)置條件的賬號(hào)作為輔助作弊賬號(hào)，所述滿足預(yù)置條件包括：所述稀釋因子的總數(shù)屬于預(yù)置數(shù)值范圍，且所述行為特征匹配預(yù)置的行為特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，步驟501至步驟503分別與圖3所示實(shí)施例中的步驟301至步驟303描述的內(nèi)容相似，此處不做贅述，且步驟504具體可以通過(guò)圖3所示實(shí)施例中的步驟304及步驟305實(shí)現(xiàn)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置在確定作弊賬號(hào)之后，還可進(jìn)一步拎出具有目的性的將虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移給作弊賬號(hào)的輔助作弊賬號(hào)。

其中，識(shí)別裝置將利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行預(yù)置層數(shù)的流入關(guān)系的回溯，確定以作弊賬號(hào)為根節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)樹，其中，該節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)為向上一層賬號(hào)流出虛擬數(shù)值的賬號(hào)。例如，賬號(hào)a為作弊賬號(hào)，賬號(hào)b、c、d輸了游戲幣給賬號(hào)a，賬號(hào)e輸了游戲幣給賬號(hào)a、b，賬號(hào)f、g輸了游戲幣給賬號(hào)c、賬號(hào)h、i、j輸了游戲幣給賬號(hào)g，則若從賬號(hào)a開始進(jìn)行流入關(guān)系的回溯，且回溯3層，則可以得到如圖6所示的節(jié)點(diǎn)樹。其中，箭頭方向指向與虛擬數(shù)值的流入方向相同，需要從賬號(hào)b至j中篩選出輔助作弊賬號(hào)。

其中，識(shí)別裝置還將利用各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合確定節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子，如圖6所示，對(duì)于賬號(hào)f，其虛擬數(shù)值流入賬號(hào)b和賬號(hào)c，則需要從賬號(hào)f的稀釋因子集合中，提取出與賬號(hào)b對(duì)應(yīng)的稀釋因子b，及與賬號(hào)c對(duì)應(yīng)的稀釋因子c，該稀釋因子b和稀釋因子c即為賬號(hào)f的稀釋因子。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置將利用節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子及已提取的節(jié)點(diǎn)樹中各賬號(hào)的行為特征，篩選出滿足預(yù)置條件的賬號(hào)，且將篩選出的賬號(hào)作為輔助作弊賬號(hào)，其中，滿足預(yù)置條件包括：稀釋因子的總數(shù)屬于預(yù)置數(shù)值范圍，且行為特征匹配預(yù)置的行為特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，在識(shí)別作弊賬號(hào)之后，還可以利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行預(yù)置層數(shù)的流入關(guān)系的回溯，確定以作弊賬號(hào)為根節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，該節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)為向上一層賬號(hào)流出虛擬數(shù)值的賬號(hào)，并利用各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合確定節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子，利用節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子及已提取的節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的行為特征，篩選出滿足預(yù)置條件的賬號(hào)作為輔助作弊賬號(hào)，以實(shí)現(xiàn)輔助作弊賬號(hào)的識(shí)別。

在具體的游戲場(chǎng)景中，本發(fā)明實(shí)施例中的識(shí)別裝置可以從游戲的數(shù)據(jù)服務(wù)器中獲取該游戲的所有玩家在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)的游戲日志，并根據(jù)該所有玩家的游戲日志，得到各玩家的游戲幣轉(zhuǎn)移參數(shù)；且根據(jù)各玩家的游戲幣的轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各玩家的目標(biāo)可疑度，且利用各個(gè)玩家的目標(biāo)可疑度識(shí)別“大號(hào)”，即識(shí)別匯聚了多個(gè)“小號(hào)”的游戲幣的玩家。

其中，游戲日志可以但不限于玩家之間的對(duì)局日志、道具游戲幣等的交易日志。

其中，對(duì)于任意一個(gè)玩家x，該玩家x的游戲幣轉(zhuǎn)移參數(shù)包括：輸給該玩家x的所有玩家的玩家集合，該玩家集合中每一個(gè)玩家輸給該玩家x的游戲幣的總數(shù)，及該玩家集合中每一個(gè)玩家輸?shù)挠螒驇诺目倲?shù)和贏的游戲幣的總數(shù)，及該玩家集合中每一個(gè)玩家輸給的玩家的個(gè)數(shù)。

可以理解的是，游戲幣的輸贏是具有聚集性的，由于“小號(hào)”向“大號(hào)”轉(zhuǎn)移游戲幣是具有目的性的，因此，“大號(hào)”的聚集性是明顯區(qū)別于正常玩家的，且只要“小號(hào)”向“大號(hào)”轉(zhuǎn)移游戲幣，“大號(hào)”的聚集性是無(wú)法規(guī)避的，因此，利用游戲幣轉(zhuǎn)移的聚集性對(duì)“大號(hào)”進(jìn)行識(shí)別，準(zhǔn)確率高且無(wú)法規(guī)避的。其中，為了能夠衡量玩家的游戲幣轉(zhuǎn)移后的聚集性，提出了可疑度的概念，用于描述玩家是“大號(hào)”的概率。

且基于游戲幣轉(zhuǎn)移的聚集性，提出三個(gè)原則，如下：

1、數(shù)量原則：一個(gè)玩家，他贏的玩家的數(shù)量越多，該玩家的可疑度越大；

2、質(zhì)量原則：其他條件相同，一個(gè)玩家的可疑度越大，贏他的玩家的可疑度越大；

3、出度原則：其他條件相同，一個(gè)玩家輸給的玩家數(shù)量越小，可疑度越大。

其中，上述的數(shù)量原則是通過(guò)玩家的游戲幣轉(zhuǎn)移參數(shù)中的玩家贏的玩家的集合體現(xiàn)的，質(zhì)量原則是通過(guò)迭代計(jì)算過(guò)程體現(xiàn)的，出度原則是通過(guò)玩家輸?shù)耐婕业膫€(gè)數(shù)體現(xiàn)的。

其中，每一個(gè)玩家都有稀釋因子的集合，該集合中包含該玩家贏的所有玩家分別與稀釋因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系。且該玩家的稀釋因子的集合可以利用玩家的游戲幣轉(zhuǎn)移參數(shù)得到。

具體的，玩家x的稀釋因子的集合中包含輸給該玩家x的所有玩家分別與稀釋因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以玩家i輸游戲幣給玩家x，計(jì)算玩家x的稀釋因子集合中玩家i對(duì)應(yīng)的稀釋因子為例，具體可以按照如下方式計(jì)算：

表示玩家i的輸游戲幣給玩家x后，玩家i對(duì)應(yīng)的稀釋因子，lcti(x)表示玩家集合中玩家i輸給玩家x的游戲幣總數(shù)，twci表示玩家i贏的游戲幣的總數(shù)，tlci表示玩家i輸?shù)挠螒驇诺目倲?shù)，f(twci，tlci)為表征玩家i的游戲幣的輸贏特征的函數(shù)，θi表示玩家i的輸給的玩家的個(gè)數(shù)；

其中，玩家x的稀釋因子的集合中，包含玩家x的玩家集合中各個(gè)玩家與稀釋因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

其中，f(twci，tlci)函數(shù)可以根據(jù)具體的需要進(jìn)行設(shè)置，例如，可以設(shè)置為數(shù)值的比較函數(shù)，即f(twci，tlci)＝max(twci，tlci)。

其中，玩家x的游戲幣轉(zhuǎn)移參數(shù)包含上述的m(x)，lcti(x)，twci，tlci及θi。

其中，識(shí)別裝置是各玩家的稀釋因子的集合進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，得到各玩家的目標(biāo)可疑度的，具體的：

1)設(shè)置各玩家的初始的可疑度為非零值，且設(shè)置用于代表迭代次數(shù)的n，令n的初始值為1，且n為正整數(shù)，開始執(zhí)行2)；

2)利用各個(gè)玩家的稀釋因子的集合，及第n-1次得到的各個(gè)玩家的可疑度，進(jìn)行可疑度計(jì)算；

其中，識(shí)別裝置將計(jì)算每一個(gè)玩家的可疑度，以計(jì)算玩家x的可疑度為例，可以按照如下公式進(jìn)行計(jì)算：

其中，pr(x)表示玩家x的可疑度，d表示預(yù)置的阻尼系數(shù)，m(x)表示輸給玩家x的所有玩家的集合，pr(i)表示玩家i在第n-1次得到的可疑度，表示玩家x的稀釋因子的集合中，玩家i對(duì)應(yīng)的稀釋因子。

3)利用第n次得到的各玩家的可疑度及第n-1次得到的各玩家的可疑度，確定各玩家的可疑度是否已收斂；

具體的：計(jì)算各玩家中，同一個(gè)玩家第n次得到的可疑度與第n-1次得到的可疑度之間的差值，并選取所有玩家的差值中的最大值，若該最大值大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則確定未收斂，若該最大值小于預(yù)設(shè)閾值，則確定已收斂。

4)若已收斂，則將第n次得到的各玩家的可疑度作為各玩家的目標(biāo)可疑度，完成可疑度的迭代計(jì)算過(guò)程。

5)若未收斂，則令n＝n+1，返回2)。

通過(guò)上述1)至5)，識(shí)別裝置能夠有效計(jì)算各玩家的收斂的可疑度，即目標(biāo)可疑度。

進(jìn)一步的，識(shí)別裝置將各玩家的目標(biāo)可疑度分別與預(yù)設(shè)可疑度閾值進(jìn)行比較，將目標(biāo)可疑度大于或等于該預(yù)設(shè)可疑度閾值的玩家作為“大號(hào)”。

在游戲場(chǎng)景中，通過(guò)上述方式能夠有效識(shí)別“大號(hào)”，且基于游戲幣轉(zhuǎn)移的聚集性的識(shí)別“大號(hào)”的方式具有無(wú)法規(guī)避的特點(diǎn)，準(zhǔn)確率更高。

上述游戲場(chǎng)景下的本發(fā)明實(shí)施例具體實(shí)施內(nèi)容，僅是本發(fā)明實(shí)施例在游戲場(chǎng)景下的可選實(shí)施方式。

下面將對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的識(shí)別裝置進(jìn)行介紹，請(qǐng)參閱圖7，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置示意圖，該識(shí)別裝置包括：

獲取模塊701，用于獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志；

參數(shù)確定模塊702，用于根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)；

可疑度確定模塊703，用于根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

識(shí)別模塊704，用于利用所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別裝置通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，并利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，使得能夠得到體現(xiàn)虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移的聚集性的目標(biāo)可疑度，由于作弊賬號(hào)的虛擬數(shù)值的聚集轉(zhuǎn)移是無(wú)法規(guī)避的，且聚集性越高，可疑度越大，作弊概率也越大，因此，利用各賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)的方式無(wú)法被規(guī)避，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

請(qǐng)參閱圖8，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖，該識(shí)別裝置包括：如圖7所示實(shí)施例中的獲取模塊701、參數(shù)確定模塊702、可疑度確定模塊703及識(shí)別模塊704，且與圖7所示實(shí)施例中描述的內(nèi)容相似，此處不做贅述。

在本發(fā)明實(shí)施例中，可疑度確定模塊703包括：

集合確定模塊801，用于利用所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，確定所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，所述稀釋因子用于表示第一賬號(hào)的虛擬數(shù)值流入第二賬號(hào)后，所述第一賬號(hào)的可疑度傳遞給所述第二賬號(hào)時(shí)的比例；

計(jì)算模塊802，用于根據(jù)所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度。

其中，集合確定模塊801具體用于按照如下方式得到賬號(hào)x的賬號(hào)集合(該賬號(hào)集合是指存在虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x的所有賬號(hào)的集合)中各賬號(hào)對(duì)應(yīng)的稀釋因子：

表示賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x后，賬號(hào)i對(duì)應(yīng)的稀釋因子，lcti(x)表示賬號(hào)集合中賬號(hào)i流入賬號(hào)x的虛擬數(shù)值的總數(shù)，twci表示流入賬號(hào)i的虛擬數(shù)值的總數(shù)，tlci表示賬號(hào)i流出的虛擬數(shù)值的總數(shù)，f(twci，tlci)為表征賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入流出特征的函數(shù)，θi表示賬號(hào)i的虛擬數(shù)值流入的賬號(hào)的個(gè)數(shù)；

其中，賬號(hào)x的稀釋因子的集合中，包含賬號(hào)x的賬號(hào)集合中各個(gè)賬號(hào)與稀釋因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

其中，f(twci，tlci)函數(shù)可以根據(jù)具體的需要進(jìn)行設(shè)置，例如，可以設(shè)置為數(shù)值的比較函數(shù)，即f(twci，tlci)＝max(twci，tlci)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)確定各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，并根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合，進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，使得能夠基于聚集性的數(shù)量原則、質(zhì)量原則及出度原則實(shí)現(xiàn)對(duì)賬號(hào)的可疑度的計(jì)算。

請(qǐng)參閱圖9，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖，該識(shí)別裝置包括：如圖8所示的獲取模塊701、參數(shù)確定模塊702、可疑度確定模塊703及識(shí)別模塊704，且可疑度確定模塊703包含集合確定模塊801及計(jì)算模塊802。且與圖8所示實(shí)施例中描述的內(nèi)容相似，此處不做贅述。

在本發(fā)明實(shí)施例中，計(jì)算模塊802包括：

可疑度計(jì)算模塊901，用于利用所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合及第n-1次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度，進(jìn)行可疑度計(jì)算，第n次得到所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度；其中，n為正整數(shù)，且n的初始值為1，第0次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度為預(yù)先設(shè)置的非零值；

收斂判斷模塊902，用于根據(jù)所述第n次及第n-1次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度，確定第n次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度是否已收斂；

目標(biāo)確定模塊903，用于若已收斂，則將所述第n次得到的所述各個(gè)賬號(hào)的可疑度作為所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度；

返回模塊904，用于若未收斂，則令n＝n+1，返回所述可疑度計(jì)算模塊901。

在本發(fā)明實(shí)施例中，收斂判斷模塊902包括：

差值計(jì)算模塊905，用于計(jì)算所述各個(gè)賬號(hào)中，同一個(gè)賬號(hào)第n次得到的可疑度與第n-1次得到的可疑度之間的差值，并選取所述差值中的最大值；

第一確定模塊906，用于若所述最大值大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則確定未收斂；

第二確定模塊907，用于若所述最大值小于所述預(yù)設(shè)閾值，則確定已收斂。

在本發(fā)明實(shí)施例中，識(shí)別模塊704具體用于將所述各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度分別與預(yù)設(shè)可疑度閾值進(jìn)行比較，且將目標(biāo)可疑度大于或等于所述預(yù)設(shè)可疑度閾值的賬號(hào)作為所述作弊賬號(hào)。

在本發(fā)明實(shí)施例中，以賬號(hào)x為例，賬號(hào)x的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)包括：存在虛擬數(shù)值流入賬號(hào)x的所有賬號(hào)的集合，該集合中每一個(gè)賬號(hào)流入所述賬號(hào)x的虛擬數(shù)值的總數(shù)，及集合中每一個(gè)賬號(hào)流出的虛擬數(shù)值的總數(shù)及流入每一個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值的總數(shù)。

進(jìn)一步的，對(duì)于每一個(gè)賬號(hào)的可疑度的計(jì)算，可疑度計(jì)算模塊901具體用于：

在所述第n次計(jì)算中，對(duì)于賬號(hào)x，按照如下方式得到賬號(hào)x的可疑度：

其中，pr(x)表示賬號(hào)x的可疑度，d表示預(yù)置的阻尼系數(shù)，m(x)表示賬號(hào)x的稀釋因子的集合，pr(i)表示賬號(hào)i在第n-1次得到的可疑度，表示賬號(hào)x的稀釋因子的集合中，賬號(hào)i對(duì)應(yīng)的稀釋因子。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)上述的迭代計(jì)算及上述的可疑度計(jì)算公式，能夠通過(guò)多次計(jì)算的方式得到收斂時(shí)各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，實(shí)現(xiàn)可疑度的有效計(jì)算。

請(qǐng)參閱圖10，為本發(fā)明實(shí)施例中作弊賬號(hào)的識(shí)別裝置的另一示意圖，該識(shí)別裝置包括：如圖8所示的獲取模塊701、參數(shù)確定模塊702、可疑度確定模塊703及識(shí)別模塊704，且可疑度確定模塊703包含集合確定模塊801及計(jì)算模塊802。且與圖8所示實(shí)施例中描述的內(nèi)容相似，此處不做贅述。

在本發(fā)明實(shí)施例中，該識(shí)別裝置還包括：

回溯模塊1001，用于在識(shí)別所述作弊賬號(hào)之后，利用所述各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行預(yù)置層數(shù)的流入關(guān)系的回溯，確定以所述作弊賬號(hào)為根節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)樹，所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)為向上一層賬號(hào)流出虛擬數(shù)值的賬號(hào)；

第三確定模塊1002，用于利用所述各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合確定所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子；

篩選模塊1003，用于利用所述節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子及已提取的所述節(jié)點(diǎn)樹中賬號(hào)的行為特征，篩選出滿足預(yù)置條件的賬號(hào)作為輔助作弊賬號(hào)，所述滿足預(yù)置條件包括：所述稀釋因子的總數(shù)屬于預(yù)置數(shù)值范圍，且所述行為特征匹配預(yù)置的行為特征。

在本發(fā)明實(shí)施例中，在識(shí)別作弊賬號(hào)之后，還可以利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行預(yù)置層數(shù)的流入關(guān)系的回溯，確定以作弊賬號(hào)為根節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，該節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)為向上一層賬號(hào)流出虛擬數(shù)值的賬號(hào)，并利用各個(gè)賬號(hào)的稀釋因子的集合確定節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子，利用節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的稀釋因子及已提取的節(jié)點(diǎn)樹中的賬號(hào)的行為特征，篩選出滿足預(yù)置條件的賬號(hào)作為輔助作弊賬號(hào)，以實(shí)現(xiàn)輔助作弊賬號(hào)的識(shí)別。

可以理解的是，在本發(fā)明實(shí)施例中，上述的識(shí)別裝置可以是服務(wù)器，也可以是服務(wù)器中的部分，為了更好的理解本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，請(qǐng)參閱圖11，為本發(fā)明實(shí)施例中服務(wù)器110的結(jié)構(gòu)示意圖。該服務(wù)器110包括處理器1101、存儲(chǔ)器1102和收發(fā)器1103，存儲(chǔ)器1102可以包括只讀存儲(chǔ)器和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，并向處理器1101提供操作指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器1102的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(nvram)。

在一些實(shí)施方式中，存儲(chǔ)器1102存儲(chǔ)了如下的元素：可執(zhí)行模塊或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者他們的子集，或者他們的擴(kuò)展集。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)調(diào)用存儲(chǔ)器1102存儲(chǔ)的操作指令(該操作指令可存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)中)，執(zhí)行一下的過(guò)程：獲取指定應(yīng)用程序在預(yù)置時(shí)間段內(nèi)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志，確定各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，根據(jù)各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，并利用各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)。

與現(xiàn)有技術(shù)中用于通過(guò)緯度信息識(shí)別作弊賬號(hào)的方式相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的服務(wù)器，能夠利用指定應(yīng)用程序的所有賬號(hào)的虛擬數(shù)值流水日志得到各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)，由于虛擬數(shù)值的轉(zhuǎn)移具有聚集性，且聚集性可以由可疑度衡量，因此，通過(guò)利用各個(gè)賬號(hào)的虛擬數(shù)值轉(zhuǎn)移參數(shù)進(jìn)行可疑度的迭代計(jì)算，確定各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度，使得能夠利用各個(gè)賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)，由于作弊賬號(hào)的虛擬數(shù)值的聚集轉(zhuǎn)移是無(wú)法規(guī)避的，且聚集性越高，可疑度越大，作弊概率也越大，因此，利用各賬號(hào)的目標(biāo)可疑度識(shí)別作弊賬號(hào)的方式無(wú)法被規(guī)避，有效提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

其中，處理器1101控制服務(wù)器110的操作，處理器1101還可以稱為cpu(centralprocessingunit，中央處理單元)。存儲(chǔ)器1102可以包括只讀存儲(chǔ)器和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，并向處理器1101提供指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器1102的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(nvram)。具體的應(yīng)用中服務(wù)器110的各個(gè)組件通過(guò)總線系統(tǒng)1104耦合在一起，其中總線系統(tǒng)1104除包括數(shù)據(jù)總線之外，還可以包括電源總線、控制總線和狀態(tài)信號(hào)總線等。但是為了清楚說(shuō)明起見(jiàn)，在圖中將各種總線都標(biāo)為總線系統(tǒng)1104。

上述本發(fā)明實(shí)施例揭示的方法可以應(yīng)用于處理器1101中，或者由處理器1101實(shí)現(xiàn)。處理器1101可能是一種集成電路芯片，具有信號(hào)的處理能力。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，上述方法的各步驟可以通過(guò)處理器1101中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。上述的處理器910可以是通用處理器、數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現(xiàn)成可編程門陣列(fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫?shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例所公開的方法的步驟可以直接體現(xiàn)為硬件譯碼處理器執(zhí)行完成，或者用譯碼處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。軟件模塊可以位于隨機(jī)存儲(chǔ)器，閃存、只讀存儲(chǔ)器，可編程只讀存儲(chǔ)器或者電可擦寫可編程存儲(chǔ)器、寄存器等本領(lǐng)域成熟的存儲(chǔ)介質(zhì)中。該存儲(chǔ)介質(zhì)位于存儲(chǔ)器1102，處理器1101讀取存儲(chǔ)器1102中的信息，結(jié)合其硬件完成上述方法的步驟。

以上的服務(wù)器110可以參閱圖1至圖9部分的描述進(jìn)行理解，本處不做過(guò)多贅述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)模塊或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些接口，裝置或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的模塊可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件可以是或者也可以不是物理模塊，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)模塊上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能模塊可以集成在一個(gè)處理模塊中，也可以是各個(gè)模塊單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上模塊集成在一個(gè)模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(rom，read-onlymemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

需要說(shuō)明的是，對(duì)于前述的各方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)便描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其它順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定都是本發(fā)明所必須的。

在上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒(méi)有詳述的部分，可以參見(jiàn)其它實(shí)施例的相關(guān)描述。

以上為對(duì)本發(fā)明所提供的一種作弊賬號(hào)的識(shí)別方法及裝置的描述，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上，本說(shuō)明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。