[发明专利]作弊行为的检测方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种作弊行为的检测方法，其特征在于，包括：

检测到目标应用的活动页面被打开，并且打开的活动页面与预先配置的活动页面相匹配时，采集电子设备的特征数据；其中，所述目标应用安装在所述电子设备上；所述电子设备的特征数据包括以下之一或组合：传感器数据、锁屏状态和手势特征；

通过预先训练的检测模型，对所述电子设备的特征数据进行检测；

根据检测结果，确定所述目标应用的活动页面本次被打开的行为是否为作弊行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集电子设备的特征数据包括：

调用3D传感器的接口，采集电子设备的特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的检测模型，对所述电子设备的特征数据进行检测之后，还包括：

将检测结果发送给所述目标应用对应的服务器。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述传感器数据包括：陀螺仪传感器数据、加速度传感器数据、重力加速度传感器数据和环境光传感器数据；所述锁屏状态包括表征所述电子设备是否处于锁屏状态的数据；所述手势特征包括以下之一或组合：起始坐标、结束坐标、关联的应用标识、页面名称、手势类型和操作时间。

5.一种作弊行为的检测方法，其特征在于，包括：

获取安装目标应用的至少两个电子设备的特征数据；所述电子设备的特征数据是所述电子设备检测到所述目标应用的活动页面被打开，并且打开的活动页面与预先配置的活动页面相匹配时采集的；

对所述特征数据进行标注，获得所述特征数据的标签；

利用所述特征数据和所述特征数据的标签，对待训练的检测模型进行训练；

将训练好的检测模型部署到所述目标应用，以便所述电子设备利用所述训练好的检测模型，对所述目标应用的活动页面被打开的行为进行作弊行为检测。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征数据的标签用于表示所述特征数据是否为正样本，所述正样本为所述目标应用对应的服务器记录的、被投诉过且被处罚过的特征数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述特征数据和所述特征数据的标签，对待训练的检测模型进行训练包括：

将所述特征数据划分为训练集合和验证集合；

利用所述训练集合中的特征数据和所述特征数据的标签对待训练的检测模型进行训练；

利用训练获得的检测模型对所述验证集合中的特征数据进行检测，根据检测结果和所述验证集合中的特征数据的标签，确定所述训练获得的检测模型的准确率；

当所述准确率达到预定的准确率阈值时，获得训练好的检测模型。

8.一种作弊行为的检测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于当检测到目标应用的活动页面被打开，并且打开的活动页面与预先配置的活动页面相匹配时，采集电子设备的特征数据；其中，所述目标应用安装在所述电子设备上；所述电子设备的特征数据包括以下之一或组合：传感器数据、锁屏状态和手势特征；

检测模块，用于通过预先训练的检测模型，对所述电子设备的特征数据进行检测；以及根据检测结果，确定所述目标应用的活动页面本次被打开的行为是否为作弊行为。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述采集模块，具体用于调用3D传感器的接口，采集电子设备的特征数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

发送模块，用于在所述检测模块通过预先训练的检测模型，对所述电子设备的特征数据进行检测之后，将检测结果发送给所述目标应用对应的服务器。