[发明专利]防盗链检测方法、防盗链检测装置和服务器

权利要求书

1.一种防盗链检测方法，其特征在于，包括：

服务器获取客户端的用户行为数据；

通过防盗链模型，对所述用户行为数据进行大数据训练验证，得到模型验证结果，所述防盗链模型，为服务器对非盗链用户的历史行为数据进行大数据训练得到，并进行周期性地更新；

根据来自所述客户端的交互请求，对所述客户端进行同步鉴权，得到同步鉴权结果；

分别获取所述模型验证结果和所述同步鉴权结果所对应的权重，并基于获取的所述权重，对所述模型验证结果和所述同步鉴权结果进行加权求和，得到目标结果；

当所述目标结果达到预定阈值时，确定所述用户行为数据对应的客户端为非盗链用户，当所述目标结果未达到预定阈值时，确定所述用户行为数据对应的客户端为盗链用户。

2.根据权利要求1所述的防盗链检测方法，其特征在于，在通过对非盗链用户的历史行为数据进行大数据训练得到的防盗链模型，对所述用户行为数据进行大数据训练验证的步骤之前，还包括：

获取预定数量的非盗链用户在预定时间间隔内与服务器进行交互过程中的历史行为数据；

通过预定分类算法对所述历史行为数据进行大数据训练，以建立所述防盗链模型。

3.根据权利要求1或2所述的防盗链检测方法，其特征在于，通过对非盗链用户的历史行为数据进行大数据训练得到的防盗链模型，对所述用户行为数据进行大数据训练验证的步骤，具体包括：

通过由非盗链用户的历史行为数据训练得到的防盗链模型，对所述用户行为数据中的每次用户特征行为对应的调用对象、对象调用频率和对象调用顺序进行大数据拟合；

当所述每次用户特征行为对应的调用对象、所述对象调用频率和所述对象调用顺序的拟合结果符合预定规则时，确定所述用户行为数据通过所述防盗链模型的验证，否则，确定所述用户行为数据未通过所述防盗链模型的验证。

4.根据权利要求3所述的防盗链检测方法，其特征在于，所述用户特征行为包括多媒体信息查询请求、多媒体播放请求、停止播放请求、播放参数调整请求和广告插入请求中的一项或多项。

5.一种防盗链检测装置，其特征在于，包括：

用户行为数据获取单元，用于获取客户端的用户行为数据；

模型训练验证单元，用于通过防盗链模型，对所述用户行为数据进行大数据训练验证，得到模型验证结果，所述防盗链模型，为服务器对非盗链用户的历史行为数据进行大数据训练得到，并进行周期性地更新；

同步鉴权单元，用于根据来自所述客户端的交互请求，对所述客户端进行同步鉴权，得到同步鉴权结果；

确定单元，用于分别获取所述模型验证结果和所述同步鉴权结果所对应的权重，并基于获取的所述权重，对所述模型验证结果和所述同步鉴权结果进行加权求和，得到目标结果；当所述目标结果达到预定阈值时，确定所述用户行为数据对应的客户端为非盗链用户；当所述目标结果未达到预定阈值时，确定所述用户行为数据对应的客户端为盗链用户。

6.根据权利要求5所述的防盗链检测装置，其特征在于，还包括：

历史行为数据获取单元，用于在所述模型训练验证单元对所述用户行为数据进行大数据训练验证之前，获取预定数量的非盗链用户在预定时间间隔内与服务器进行交互过程中的历史行为数据；

大数据训练单元，用于通过预定分类算法对所述历史行为数据进行大数据训练，以建立所述防盗链模型。

7.根据权利要求5或6所述的防盗链检测装置，其特征在于，所述模型训练验证单元具体用于：

通过由非盗链用户的历史行为数据训练得到的防盗链模型，对所述用户行为数据中的每次用户特征行为对应的调用对象、对象调用频率和对象调用顺序进行大数据拟合，其中，当所述每次用户特征行为对应的调用对象、所述对象调用频率和所述对象调用顺序的拟合结果符合预定规则时，确定所述用户行为数据通过所述防盗链模型的验证，否则，确定所述用户行为数据未通过所述防盗链模型的验证。