[发明专利]一种基于用户行为的反作弊方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及因特网搜索技术领域，特别是指一种基于用户行为的反作弊方法和系统。

背景技术

在页面搜索应用中，通过文档作弊等手段，实现在搜索的结果中排序靠前，从而赚取用户点击，这是当前搜索引擎系统面临的最普遍的作弊问题。现有的反作弊方法主要通过关键词堆砌识别、页面链接检测等来判定一个页面是否有作弊嫌疑。反作弊系统需要不断学习新的作弊模式来制定反作弊的规则。

在互联网社区搜索中，通过搜索热词(即热门词汇，也可称作热门搜索串)作弊的现象越来越普遍，一些新的作弊特征暴露出现有反作弊方法的缺点：

1、文本作弊方面，大量的作弊个体导致作弊模式多样化，更新快；而反作弊的方法则会有覆盖率低、滞后的缺点；

2、很多作弊方式中，文本方面完全正常，在外链(即导入链接)方面也检测不出明显特征。这些作弊往往通过在文档中插入一张图片或者在个人主页等地方用图片的方式来给用户呈现一些标识(比如qq号)或者统一资源定位符(URL，Uniform Resource Locator)。现有的反作弊方法对这种作弊方式也是无可奈何的。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于用户行为的反作弊方法和系统，以解决现有作弊方式变化快、作弊模式隐蔽等问题导致的反作弊方法效果不好的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种基于用户行为的反作弊方法，该方法包括：

通过基于用户行为的盗号检测方式和/或灌水检测方式和/或热词交叉检测方式，实时检测并采集黑名单用户；

在搜索结果中，将所述黑名单用户发布的文档进行过滤，并将过滤后的搜索结果反馈给用户。

通过所述盗号检测方式实时检测并采集黑名单用户，包括：

实时检测用户ID是否被盗或是否有被盗嫌疑，如果是，将对应的用户ID加入黑名单。

所述实时检测用户ID是否被盗或是否有被盗嫌疑，包括：

记录用户的登陆行为，包括统计单位周期内的登陆次数、失败次数、成功次数和异地登陆次数；

当所述失败次数超过预设的阈值和/或所述异地登陆次数超过预设的阈值时，确认用户ID被盗或有被盗嫌疑。

通过所述灌水检测方式检测并采集黑名单用户，包括：

检测用户发布文档的频率，当检测到的频率达到预设的频率阈值时，将对应的用户ID加入黑名单。

通过所述热词交叉检测方式实时检测并采集黑名单用户，包括：

实时检测当前热门的搜索串对应的搜索结果，确定所述搜索结果中每个用户ID发布文档的次数；将所述次数达到设定阈值时对应的用户ID加入黑名单。

本发明还提供了一种基于用户行为的反作弊系统，包括：用户行为检测模块、中间模块和状态服务器，其中：

所述用户行为检测模块，用于通过盗号检测方式和/或灌水检测方式和/或热词交叉检测方式，实时检测并采集黑名单用户；

所述中间模块，用于获取搜索结果并提供给所述状态服务器；还用于将所述状态服务器返回的过滤后的搜索结果反馈给用户；

所述状态服务器，用于从所述用户行为检测模块获取并保存所述黑名单用户；还用于在所述搜索结果中将所述黑名单用户发布的文档进行过滤，并将过滤后的搜索结果返回给所述中间模块。

所述用户行为检测模块包括盗号检测子模块，用于实时检测用户ID是否被盗或是否有被盗嫌疑，如果是，将对应的用户ID加入黑名单；和/或，

所述用户行为检测模块包括灌水检测子模块，用于检测用户发布文档的频率，当检测到的频率达到预设的频率阈值时，将对应的用户ID加入黑名单；和/或，

所述用户行为检测模块包括热词交叉检测子模块，用于实时检测当前热门的搜索串对应的搜索结果，确定所述搜索结果中每个用户ID发布文档的次数；将所述次数达到设定阈值时对应的用户ID加入黑名单。

该系统还包括前端模块和一个或多个检测点，其中：

所述前端模块，用于供用户输入搜索串；

所述检测点，用于根据用户输入的搜索串查询相应的搜索结果；

相应的，所述中间模块，还用于将用户通过所述前端模块输入的搜索串提供给所述检测点；还用于汇集所述检测间查询到的所述搜索结果。

所述中间模块，还用于将所述过滤后的搜索结果返回给所述前端模块；

所述前端模块，还用于呈现所述过滤后的搜索结果。