[发明专利]防盗链检测方法、防盗链检测装置和服务器

说明书

本发明提出了一种防盗链检测方法、一种防盗链检测装置和一种服务器，其中，防盗链检测方法包括：获取客户端的用户行为数据；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，对用户行为数据进行大数据训练验证；在用户行为数据通过防盗链模型验证的情况下，确定用户行为数据对应的客户端为非盗链用户，在用户行为数据未通过防盗链模型验证的情况下，确定用户行为数据对应的客户端为盗链用户。通过本发明的技术方案，能够降低防盗链方式被盗链方破解的风险，进一步提升防盗链保护的全面性和有效性。

【技术领域】

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种防盗链检测方法、一种防盗链检测装置和一种服务器。

【背景技术】

目前，网络中进行防盗链保护时大多使用同步鉴权方式，比如，在多媒体防盗链过程中，客户端通过密钥加密播放参数，发送给服务器，服务器根据加密的播放参数对客户端进行鉴权，当对客户端鉴权失败时，服务器判定该客户端的多媒体播放请求异常，并予以防盗打击。

然而，加密播放参数的加密算法位于客户端中，很容易被盗链方破解，盗链方在破解该加密算法之后，也可以使用该加密算法加密播放参数，顺利通过同步鉴权。此时，只能通过在客户端升级加密播放参数的加密算法来增强同步鉴权的有效性，其消耗的人力成本和时间成本都很高。

另外，同步防盗链鉴权方式仅用于多媒体播放前，一旦盗链方通过了同步防盗链鉴权，在后续的多媒体播放过程就会不再受服务器控制。

因此，如何提供一种更加安全有效的防盗链方式，成为目前亟待解决的技术问题。

【发明内容】

本发明实施例提供了一种防盗链检测方法、一种防盗链检测装置和一种服务器，旨在解决相关技术中的防盗链方式安全性不足的问题，可以提供一种新的防盗链方式，提升为服务器进行防盗链保护的有效性。

第一方面，本发明实施例提供了一种防盗链检测方法，包括：获取客户端的用户行为数据；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；在所述用户行为数据通过所述防盗链模型验证的情况下，确定所述用户行为数据对应的客户端为非盗链用户，在所述用户行为数据未通过所述防盗链模型验证的情况下，确定所述用户行为数据对应的客户端为盗链用户。

在本发明上述实施例中，可选地，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。

在本发明上述实施例中，可选地，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、所述对象调用频率和所述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。

在本发明上述实施例中，可选地，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。

在本发明上述实施例中，可选地，还包括：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；根据对所述客户端的所述用户行为数据进行大数据训练验证的结果和所述同步鉴权结果，确定所述客户端是否为盗链用户。