[发明专利]一种互联网监测反作弊方法和装置

权利要求书

1.一种互联网监测反作弊方法，其特征在于，包括：

A、利用多种监测方案对单次网络活动进行数据收集，获得多组独立的监测数据；

B、对所述多组独立的监测数据进行匹配，判断所述多组独立的监测数据是否属于同一个网络行为，将被判断为属于同一个网络行为的所有监测数据汇总为该网络行为的日志记录；

C、对各网络行为的所述日志记录进行作弊流量分析，获得分析结果；

其中，对所述多组独立的监测数据进行匹配，包括：

B1、将监测数据的字段分为一个或者多个精确匹配字段，或者将监测数据的字段分为一个或者多个精确匹配字段和一个或者多个模糊匹配字段；

B2、将多组独立的监测数据按字段进行两两比对。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述多种监测方案包括在网络行为发生的网页框架中直接嵌入代码、在访问页面中的Flash动画或JavaScript脚本中嵌入代码、在用户机上安装浏览器插件或客户端软件。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：判断所述多组独立的监测数据是否属于同一个网络行为的步骤包括：

对于精确匹配字段进行比对时，当两组独立的监测数据的所述精确匹配字段有一个或者多个不相同时，则判断所述两组独立的监测数据不属于同一个网络行为；

对于模糊匹配字段进行比对时，当两组独立的监测数据的所述模糊匹配字段有一个或者多个差距大于该字段的模糊阈值时，则判断所述两组独立的监测数据不属于同一个网络行为；

对于所有精确匹配字段都相同，并且所有模糊匹配字段的差距都小于模糊阈值时，则判断所述两组独立的监测数据属于同一个网络行为。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：判断所述多组独立的监测数据是否属于同一个网络行为的步骤包括：

对于精确匹配字段进行比对时，当两组独立的监测数据的所述精确匹配字段相同时，则将该字段的匹配度置为1，当两组独立的监测数据的所述精确匹配字段不相同时，则将该字段的匹配度置为0；

对于模糊匹配字段进行比对时，按照模糊匹配字段的差距将该字段的匹配度置为0到1的数值；并将所有模糊匹配字段的匹配度相加，获得总匹配度；

当两组独立的监测数据的所述精确匹配字段有一个或者多个匹配度为0时，则判断所述两组独立的监测数据不属于同一个网络行为；

当模糊匹配字段总匹配度小于匹配阈值时，则判断所述两组独立的监测数据不属于同一个网络行为；

当两组独立的监测数据的所述精确匹配字段匹配度均为1，且模糊匹配字段总匹配度大于匹配阈值时，则判断所述两组独立的监测数据属于同一个网络行为。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于：精确匹配字段包括网络行为发生的用户机的身份标识ID，模糊匹配字段包括统一资源定位符URL、网络行为发生时间Time，网络行为发送的用户机的协议地址IP，网络行为发生的用户机的浏览器Browser，网络行为发生的用户机的操作系统OS。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：作弊流量分析包括：监测所述网络行为日志记录中多组监测数据中的同一监测参数的不匹配程度来识别伪造的数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤C的分析结果包括所有日志记录中作弊流量的百分比和作弊流量的数据源。

8.一种互联网监测反作弊装置，其特征在于，包括：多个数据采集模块、匹配模块和分析模块，

所述数据采集模块，用于利用监测方案对单次网络活动进行数据收集，获得监测数据；

所述匹配模块，用于对多组独立的监测数据进行匹配，判断所述多组独立的监测数据是否属于同一个网络行为，将被判断为属于同一个网络行为的所有监测数据汇总为一项日志记录；

所述分析模块，用于对所述日志记录进行作弊流量分析，获得分析结果；

其中，对所述多组独立的监测数据进行匹配，包括：

B1、将监测数据的字段分为一个或者多个精确匹配字段，或者将监测数据的字段分为一个或者多个精确匹配字段和一个或者多个模糊匹配字段；

B2、将多组独立的监测数据按字段进行两两比对。