CN102377802A - 一种降低服务器功耗的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降低服务器功耗的系统,其中的客户端包括用户行为收集单元和非法用户判断模块;其中,非法用户判断模块用于根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。本发明还公开了一种降低服务器功耗的方法,根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。采用本发明的系统及方法,能从根本上解决对外挂的判别从而降低服务器的功耗或称为负载。
Description
技术领域
本发明涉及通讯领域,尤其涉及一种降低服务器功耗的系统及方法。
背景技术
随着网页游戏在网络社区上的风靡,网页游戏的用户得到了极大的增大,特别是农场、牧场等杀手级应用,得到了广大用户的喜爱。然而,随着这些游戏越来越受到用户的欢迎,也出现了针对这些游戏的外挂。外挂在游戏中的使用日益泛滥,极大的损害了普通用户的游戏体验,对游戏的发展造成了很大的负面影响。尤其是用户请求及获取游戏资源的方式通常是基于CS架构,即:用户通过客户端向服务器请求及获取游戏资源,由于普通的用户属于正常合法使用,因此,普通的用户通过客户端向服务器请求及获取游戏资源时,对服务器的功耗或称为负载影响不大;而外挂属于非法使用,实际上是通过机器自动操作对服务器进行不停的刷机,也就是说,外挂是仿冒普通的用户向服务器请求及获取游戏资源,不停的刷机导致服务器的功耗或称为负载很大,不仅占用CS架构整个系统的上行或下行资源交互,而且给服务器带来额外的非必要的功耗或称为负载。
针对上述情况,如果要解决降低服务器的功耗或称为负载的问题,则需要对普通的用户行为和外挂行为进行区分,以便能正确判断出何时是普通的用户行为,何时是外挂行为,当判断出是外挂行为时,中断其所请求的资源服务。
目前,为了解决这个问题,采用的现有技术方案为:收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,对各个用户的操作记录进行整理,根据记录的特性,包括操作顺序、操作频率等,判断当前用户是否与普通的用户行为特性不一致,并对可疑用户进一步进行强制验证码验证,以判断该当前用户是否为外挂。现有技术的缺点为:随着对外挂打击力度的加强,各主流外挂显示出了强大的适应能力,外挂的操作记录和普通的用户操作记录显示出越来越一致的趋势。如果继续根据操作记录的特性来区分外挂和普通的用户,技术上难度已经很大,而且区分度不高,则仍然会由于对外挂判别率低导致服务器的功耗或称为负载过高的问题继续存在,无法得到彻底解决。因此,目前迫切需要一种能从根本上解决对外挂的判别从而降低服务器的功耗或称为负载的方案。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种降低服务器功耗的方法及系统,能从根本上解决对外挂的判别从而降低服务器的功耗或称为负载。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种降低服务器功耗的系统,该系统包括客户端和服务器,所述客户端包括用户行为收集单元和非法用户判断模块;其中,
所述用户行为收集单元,用于收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交所述非法用户判断模块;
所述非法用户判断模块,用于根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断所述客户端向所述服务器的游戏资源请求。
其中,所述非法用户判断模块,进一步用于将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,
所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
其中,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
一种降低服务器功耗的方法,该方法包括:
用户行为收集单元收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交非法用户判断模块;
非法用户判断模块根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;
如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
其中,该方法还包括:所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,
所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
其中,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
其中,所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断具体包括:
对题目不进行回答的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
对题目不进行回答,且不予回答的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目所花时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错,且答错的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力。
其中,所述预设的阀值为同一个、或者分别对应各个情况的不同阀值。
本发明收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将用户行为提交非法用户判断模块;根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
采用本发明,根据普通的用户和自动的外挂对游戏内容学习能力的不同对二者进行区分,判别率高,不会由于对外挂判别率低导致服务器的功耗或称为负载过高的问题继续存在,能从根本上解决这个问题,因此,大大提高了服务器的功耗或称为负载。
附图说明
图1为本发明方法实施例一的实现流程示意图。
具体实施方式
本发明的基本思想是:收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将用户行为提交非法用户判断模块;根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下举实施例并参照附图,对本发明进一步详细说明。
一种降低服务器功耗的系统,该系统包括客户端和服务器,客户端包括用户行为收集单元和非法用户判断模块。其中,用户行为收集单元用于收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将用户行为提交非法用户判断模块。非法用户判断模块用于根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
这里,非法用户判断模块进一步用于将用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断。其中,预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
这里,题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
一种降低服务器功耗的方法,该方法包括以下内容:
一:用户行为收集单元收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将用户行为提交非法用户判断模块。
二、非法用户判断模块根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
这里,该方法还包括:非法用户判断模块将用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,
预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
这里,题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
这里,非法用户判断模块将用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断具体包括以下各种情况:
对题目不进行回答的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
对题目不进行回答,且不予回答的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目所花时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错,且答错的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力。
这里,预设的阀值为同一个、或者分别对应各个情况的不同阀值。
可见,本发明在判断通过客户端登录网页游戏的用户是否为外挂时,主要是针对外挂和普通的用户之间学习能力的差别进行区别,由于外挂是机器自动刷机,因此,区别于普通的用户通过客户端登录网页游戏时的交互,通常不具备学习能力,那么通过在客户端增加的游戏逻辑,即:在客户端的非法用户判断模块中对用户的学习能力进行收集判断,从而能判断出使用了外挂的用户为非法用户。当用户的操作次数或者游戏时间达到预设的阀值时,就引导用户进入游戏逻辑,即:将用户行为收集单元收集的符合预设的阀值的用户行为提交非法用户判断模块。
综上所述,本发明根据普通的用户和自动的外挂对游戏内容学习能力的不同对二者进行区分,判别率高,不会由于对外挂判别率低导致服务器的功耗或称为负载过高的问题继续存在,能从根本上解决这个问题,因此,大大提高了服务器的功耗或称为负载。而且,区别于现有技术,能释放原有占用CS架构整个系统的上行或下行资源交互,不会给服务器带来额外的非必要的功耗或称为负载。另外,采用本发明,由于能判别出外挂这种仿冒普通的用户的非法用户,因此,也能对整个系统的上行或下行资源交互时的安全性进行保障。
这里需要指出的是:所回答的题目可以和游戏内容进行绑定,比如农场可以引入植物相关知识,牧场则可以引入动物相关知识等,通过对某些知识条目的展示,并根据该条目让用户进行简单的答案选择。题目要设计相对简单,要能让普通的用户基本都可以做对,但是外挂则很难自动推断出答案来。以下以一个例子进行说明:
小知识:苹果,又名柰、频婆、天然子,苹果为蔷薇科苹果属植物的果实。苹果酸甜可口,营养丰富,是老幼皆宜的水果之一。苹果为蔷薇科植物苹果的果实。主要产于华北、东北一带,夏、秋季果实成熟时采摘,洗净鲜用或切片晒干用。
问题:我国苹果主要产于那些地区?(选择两个答案)
答案:A华北 B华南 C东北 D华东
这样,基于不同的判断策略,通过对用户是否答题、答题所花时间、答案对错等因素进行收集和判断,采取进一步措施,如将判断出使用外挂的非法用户踢下线等,并在事后根据用户对游戏逻辑的反应,分析判断用户是否使用了外挂。
方法实施例一:
如图1所示的流程包括以下步骤:
步骤101、普通的用户或外挂用户通过客户端登录网页游戏,并向服务器请求游戏资源。
步骤102、获得游戏资源后开始游戏,当游戏时间或操作次数达到系统预设的阀值时,用户行为收集单元将收集的达到该阀值的用户行为,提交非法用户判断模块。
步骤103、判断用户行为是否为对题目进行回答,如果是,则执行步骤104;否则,执行步骤106。
步骤104、判断用户行为是否为回答题目答对,如果是,则转入执行步骤102;否则,执行步骤105。
步骤105、判断用户行为是否为回答题目答错且连续失败次数达到累计次数,如果是,则执行步骤107;否则,执行步骤103。
步骤106、用户行为为长时间对题目不进行回答时,执行步骤107。
步骤107、强制使所判断出的使用外挂的用户下线,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
这里,对以上所涉及的缩略语和关键术语说明如下:
网页游戏:又称Web游戏,是用户通过客户端登录互联网浏览器所玩的游戏,游戏资源位于服务器侧。网页游戏可以不下载到客户端上,用户只要能通过客户端登录互联网浏览器,就可以在任何地方、任何时间、任何一台能上网的客户端,比如个人计算机(PC)上就可以快乐的游戏,尤其适合上班一族。
外挂:指一些人利用自己的电脑技术专门针对一个或多个网络游戏,通过改变网络游戏软件的部分程序,制作而成的作弊程序,仿冒普通的用户不同地向服务器侧请求游戏资源以及获取到游戏资源,以进行游戏。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种降低服务器功耗的系统,该系统包括客户端和服务器,其特征在于,所述客户端包括用户行为收集单元和非法用户判断模块;其中,
所述用户行为收集单元,用于收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交所述非法用户判断模块;
所述非法用户判断模块,用于根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断所述客户端向所述服务器的游戏资源请求。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述非法用户判断模块,进一步用于将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,
所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
4.一种降低服务器功耗的方法,其特征在于,该方法包括:
用户行为收集单元收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交非法用户判断模块;
非法用户判断模块根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;
如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,该方法还包括:所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,
所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断具体包括:
对题目不进行回答的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
对题目不进行回答,且不予回答的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目所花时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;
当回答题目答错,且答错的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预设的阀值为同一个、或者分别对应各个情况的不同阀值。
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