[发明专利]目标游戏用户的检测方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种目标游戏用户的检测方法、装置及设备，涉及数据处理技术领域。其中方法包括：首先对待识别用户在游戏中的角色行为特征和角色属性特征进行数值化预处理，得到第一预处理数据；利用随机森林算法，对第一预处理数据进行特征提取，得到第二预处理数据；将第二预处理数据输入到分类模型中，并参照分类模型输出的分类结果，判断待识别用户是否为游戏工作室用户，其中分类模型是基于已判定为游戏工作室用户在游戏中的角色行为特征和角色属性特征进行训练得到的。通过应用本申请方案，可提高游戏工作室用户的检测准确度，不会影响其他正常玩家的游戏体验。降低了人工依赖性，可自动化完成游戏工作室用户的检测。

本申请是2020年9月4日提交中国专利局、申请号为202010918617.7、名称为“目标游戏用户的检测方法、装置及设备”的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其是涉及到一种目标游戏用户的检测方法、装置及设备。

背景技术

非法游戏工作室当前充斥于各种网络游戏当中。通过编写程序脚本，制造大批量的“异常机器人”的账号及角色，从而以不正当方式在游戏中获得大量非法财产。破坏了游戏内生态系统的正常运转，侵犯了游戏制作方与游戏玩家的合法权益。

目前，可通过验证码等方式的图灵测试进行机器人检测。例如，游戏系统会在登录时发送某些验证码供玩家识别，检测是否属于机器人；或在游戏历程中，加入验证码进行反外挂机器人检测等。

然而，验证码等图灵测试方式不仅依赖于被测对象的状态，也依赖于检测手段的水平，进而会造成游戏工作室用户的检测准确度较低。例如，在验证码非常难以识别的情况下，即使被测对象是正常玩家，依然会出现验证错误的情况，并且在当前技术手段下，部分验证码可以通过图像识别、收集验证码库的方式进行破解。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种目标游戏用户的检测方法、装置及设备，主要目的在于改善目前利用验证码等图灵测试方式在检测游戏工作室用户时，会造成游戏工作室用户的检测准确度较低的技术问题。

依据本申请的一个方面，提供了一种目标游戏用户的检测方法，该方法包括：

获取待识别用户在游戏中的角色行为特征和角色属性特征；

对所述角色行为特征和所述角色属性特征进行数值化预处理，得到第一预处理数据；

利用随机森林算法，对所述第一预处理数据进行特征提取，得到第二预处理数据；

将所述第二预处理数据输入到分类模型中，并参照所述分类模型输出的分类结果，判断所述待识别用户是否为游戏工作室用户，其中，所述分类模型是基于已判定为游戏工作室用户在所述游戏中的角色行为特征和角色属性特征进行训练得到的，所述分类模型为决策树模型。

依据本申请的另一方面，提供了一种目标游戏用户的检测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待识别用户在游戏中的角色行为特征和角色属性特征；

第一预处理模块，用于对所述角色行为特征和所述角色属性特征进行数值化预处理，得到第一预处理数据；

第二预处理模块，用于利用随机森林算法，对所述第一预处理数据进行特征提取，得到第二预处理数据；

判断模块，用于将所述第二预处理数据输入到分类模型中，并参照所述分类模型输出的分类结果，判断所述待识别用户是否为游戏工作室用户，其中，所述分类模型是基于已判定为游戏工作室用户在所述游戏中的角色行为特征和角色属性特征进行训练得到的，所述分类模型为决策树模型。

依据本申请又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述目标游戏用户的检测方法。