CN109453514A - 一种游戏作弊检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种游戏作弊检测方法及装置，包括：接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。采用本申请实施例，可以有效的识别用户故意变动游戏速度进行游戏作弊，提高游戏作弊检测的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种游戏作弊检测方法及装置。
背景技术
对于很多计时类型或者动作类型的游戏来说，通常随着游戏难度的增大，玩家的容错率越来越低，随着游戏时间增加，游戏运行(例如，游戏中运动的模块的掉落)的速度会越来越快，玩家也越来越容易死掉。因此有些玩家利用技术手段使机器的资源占用升高，这样由于游戏资源不足就造成游戏运行速度减慢，玩家就越容易得到高分，目前还无法对这种游戏作弊的手段进行准确检测。
发明内容
本申请实施例提供一种游戏作弊检测方法及装置。可以有效的识别用户故意变动游戏速度进行游戏作弊，提高游戏作弊检测的准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种游戏作弊检测方法，包括：
接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；
根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；
若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
其中，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据包括：
将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；
确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；
当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据包括：
将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；
确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；
当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，所述若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况包括：
向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。
其中，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据之前，还包括：
确定所述用户设备的当前游戏场景；
根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
其中，所述接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分之前，还包括：
获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；
将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。
第二方面，本申请实施例提供了一种游戏作弊检测装置，包括：
接收模块，用于接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；
处理模块，用于根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；
确定模块，用于若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
其中，所述处理模块，还用于将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，所述处理模块，还用于将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，所述装置还包括：
发送模块，用于向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。
其中，所述处理模块，还用于确定所述用户设备的当前游戏场景；根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
其中，所述处理模块，还用于获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；
所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述总线连接并完成相互间的通信；
所述存储器存储可执行程序代码；
所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行上述所执行的方法。
相应地，本申请实施例提供了一种存储介质，其中，所述存储介质用于存储应用程序，所述应用程序用于在运行时执行本申请实施例第一方面公开的一种游戏作弊检测方法。
相应地，本申请实施例提供了一种应用程序，其中，所述应用程序用于在运行时执行本申请实施例第一方面公开的一种游戏作弊检测方法。
实施本申请实施例，首先接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；然后根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；最后若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。通过预设的时长与得分对应函数，有效的识别用户故意变动游戏速度进行游戏作弊，从而提高游戏作弊检测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提出的一种游戏作弊检测系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种游戏作弊检测方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种游戏作弊检测方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种游戏作弊检测装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1是本申请实施例提出的一种游戏作弊检测系统的结构示意图。该系统包括用户设备101以及服务器102，其中，用户设备101可以是指提供到用户的语音和/或数据连接的设备，也可以被连接到诸如膝上型计算机或台式计算机等的计算设备，或者其可以是诸如个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等的独立设备，例如手机、电视机等等。服务器102可以为能够提供数据分析的服务器，例如数据服务器、分析服务器等等。基于上述游戏作弊检测系统，本申请实施例提供的如下解决方案。
请参考图2，图2是本申请实施例提供的一种游戏作弊检测方法的流程示意图。本申请实施例中的步骤包括：
S201，接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。
具体实现中，用户设备可以记录每局游戏的开始时间点和结束时间点，根据开始时间点和结束时间点，确定用户在该局游戏中的游戏时长。并且，在游戏结束之后，获取用户在该局游戏的游戏得分，最后向服务器发送在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。另外，用户设备可以在每局游戏中选择多个时间点，并确定多个时间点中每个时间点对应的游戏进度。服务器接收到每个时间点对应的游戏进度之后，可以确定每个时间点对应的游戏进度是否与正常游戏进度相符，从而确定游戏运行速度是否异常。
S202，根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据。
具体实现中，可以将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述时间偏差不大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
或者，可以将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述得分偏差不大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
可选的，由于游戏场景不同，时长与得分对应函数也会不同。可以确定所述用户设备的当前游戏场景；根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
例如，对于某种游戏场景，时长与得分对应函数s＝f(t)，游戏得分与游戏时长成一定关系。用户设备向服务器上报在某局游戏中的实际游戏时长300秒、游戏得分为2000。将游戏得分2000代入到s＝f(t)中，计算得到目标游戏时长为200秒。而实际游戏时长远大于计算得到的目标游戏时长，因此可以判断用户设备上报的游戏时长和游戏得分为异常数据。
可选的，可以获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。其中，待训练模型可以为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)分类模型。该CNN分类模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。其中，卷积层和池化层的组合可以在隐藏层出现多次。CNN分类模型中包括已经训练好的模型参数，该模型参数包括各个卷积层的卷积核、各个卷积层的偏置矩阵以及全连接层的权重矩阵和全连接层的偏置向量等等。经过将大量的时间数据和得分数据输入到待训练模型进行训练，最后得到时长与得分对应函数更加准确。
需要说明的是，在游戏过程中可能存在一些暂停的情况，服务器也可以获取用户设备暂停游戏的时长，将每局游戏的游戏用时减去暂停游戏的时长得到游戏时长，然后判断该游戏时长和游戏得分是否为正常数据。
S203，若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。若所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据，则确定用户设备处于正常游戏的状态。
可选的，可以确定用户设备上报的多个时间点中每个时间点对应的游戏进度、是否与每个时间点对应的正常游戏进度相符，如果不相符，则说明用户设备存在卡帧作弊的情况。如果相符，则说明用户设备处于正常游戏的状态。
在本申请实施例中，首先接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；然后根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；最后若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。通过预设的时长与得分对应函数，有效的识别用户故意变动游戏速度进行游戏作弊，从而提高游戏作弊检测的准确性。
请参考图3，图3是本申请实施例提供的一种游戏作弊检测方法的流程示意图。本申请实施例中的步骤包括：
S301，用户设备向服务器发送在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。
具体实现中，用户设备可以记录每局游戏的开始时间点和结束时间点，根据开始时间点和结束时间点，确定用户在该局游戏中的游戏时长。并且，在游戏结束之后，获取用户在该局游戏的游戏得分，最后向服务器发送在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。另外，用户设备可以在每局游戏中选择多个时间点，并确定多个时间点中每个时间点对应的游戏进度。服务器接收到每个时间点对应的游戏进度之后，可以确定每个时间点对应的游戏进度是否与正常游戏进度相符，从而确定游戏运行速度是否异常。
可选的，用户设备可以按照预设的时间间隔向所述服务器发送游戏时长和游戏得分。从而可以减少服务器检测游戏作弊的频次，保证服务器正常运行。其中，预设的时间间隔可以为一天或12个小时。
可选的，当游戏数据的数据大小超过预设阈值时，向所述服务器发送游戏时长和游戏得分，其中，所述游戏数据可以包括记录的游戏时长和游戏得分，也可以包括用户操作记录、游戏进程信息、游戏录像数据等。从而可以减少服务器检测游戏作弊的频次，保证服务器正常运行。
S302，服务器根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据。
具体实现中，可以将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述时间偏差不大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
或者，可以将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述得分偏差不大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
可选的，由于游戏场景不同，时长与得分对应函数也会不同。可以确定所述用户设备的当前游戏场景；根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
例如，对于某种游戏场景的，时长与得分对应函数s＝f(t)，游戏得分与游戏时长成一定关系。用户设备向服务器上报在某局游戏中的实际游戏时长300秒、游戏得分为2000。将游戏得分2000代入到s＝f(t)中，计算得到游戏时长为200秒。而实际游戏时长远大于计算得到的游戏时长，因此可以判断用户设备上报的游戏时长和游戏得分为异常数据。
可选的，可以获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。其中，待训练模型可以为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)分类模型。该CNN分类模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。其中，卷积层和池化层的组合可以在隐藏层出现多次。CNN分类模型中包括已经训练好的模型参数，该模型参数包括各个卷积层的卷积核、各个卷积层的偏置矩阵以及全连接层的权重矩阵和全连接层的偏置向量等等。经过将大量的时间数据和得分数据输入到待训练模型进行训练，最后得到时长与得分对应函数更加准确。
需要说明的是，在游戏过程中可能存在一些暂停的情况，服务器也可以获取用户设备暂停游戏的时长，将每局游戏的游戏用时减去暂停游戏的时长得到游戏时长，然后判断该游戏时长和游戏得分是否为正常数据。
S303，服务器若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
可选的，可以确定用户设备上报的多个时间点中每个时间点对应的游戏进度、是否与每个时间点对应的正常游戏进度相符，如果不相符，则说明用户设备存在卡帧作弊的情况。如果相符，则说明用户设备处于正常游戏的状态。
S304，服务器向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。其中，警告信息可以包括游戏作弊的后果，例如封号、禁赛等处罚。用户设备接收到警告信息，可以显示该警告信息。服务器在确定该用户设备存在游戏作弊的情况之后，可以缩短检测周期，对该用户设备的游戏数据重新进行检测，避免在提醒用户之后仍然存在游戏作弊的情况。
在本申请实施例中，首先接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；然后根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；其次若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况，最后在用户设备存在卡帧作弊的情况下发送告警信息。通过预设的时长与得分对应函数，有效的识别用户故意变动游戏速度进行游戏作弊，从而提高游戏作弊检测的准确性。
请参考图4，图4是本申请实施例提供的一种游戏作弊检测装置的结构示意图。本申请实施例中的装置接收模块401、处理模块402、确定模块403和发送模块404包括：
接收模块401，用于接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。
用户设备可以记录每局游戏的开始时间点和结束时间点，根据开始时间点和结束时间点，确定用户在该局游戏中的游戏时长。并且，在游戏结束之后，获取用户在该局游戏的游戏得分，最后向服务器发送在每局游戏中的游戏时长和游戏得分。另外，用户设备可以在每局游戏中选择多个时间点，并确定多个时间点中每个时间点对应的游戏进度。服务器接收到每个时间点对应的游戏进度之后，可以确定每个时间点对应的游戏进度是否与正常游戏进度相符，从而确定游戏运行速度是否异常。
处理模块402，用于根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据。
具体实现中，可以将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述时间偏差不大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
或者，可以将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。当所述得分偏差不大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据。
可选的，由于游戏场景不同，时长与得分对应函数也会不同。可以确定所述用户设备的当前游戏场景；根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
例如，对于某种游戏场景的，时长与得分对应函数s＝f(t)，游戏得分与游戏时长成一定关系。用户设备向服务器上报在某局游戏中的实际游戏时长300秒、游戏得分为2000。将游戏得分2000代入到s＝f(t)中，计算得到游戏时长为200秒。而实际游戏时长远大于计算得到的游戏时长，因此可以判断用户设备上报的游戏时长和游戏得分为异常数据。
可选的，可以获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。其中，待训练模型可以为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)分类模型。该CNN分类模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。其中，卷积层和池化层的组合可以在隐藏层出现多次。CNN分类模型中包括已经训练好的模型参数，该模型参数包括各个卷积层的卷积核、各个卷积层的偏置矩阵以及全连接层的权重矩阵和全连接层的偏置向量等等。经过将大量的时间数据和得分数据输入到待训练模型进行训练，最后得到时长与得分对应函数更加准确。
需要说明的是，在游戏过程中可能存在一些暂停的情况，服务器也可以获取用户设备暂停游戏的时长，将每局游戏的游戏用时减去暂停游戏的时长得到游戏时长，然后判断该游戏时长和游戏得分是否为正常数据。
确定模块403，用于若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。若所述游戏时长和所述游戏得分为正常数据，则确定用户设备处于正常游戏的状态。
可选的，可以确定用户设备上报的多个时间点中每个时间点对应的游戏进度、是否与每个时间点对应的正常游戏进度相符，如果不相符，则说明用户设备存在卡帧作弊的情况。如果相符，则说明用户设备处于正常游戏的状态。
可选的，发送模块404，用于向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。其中，警告信息可以包括游戏作弊的后果，例如封号、禁赛等处罚。用户设备接收到警告信息，可以显示该警告信息。服务器在确定该用户设备存在游戏作弊的情况之后，可以缩短检测周期，对该用户设备的游戏数据重新进行检测，避免在提醒用户之后仍然存在游戏作弊的情况。
请参考图5，图5是本申请实施例提出的一种电子设备的结构示意图。如图所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器501，例如CPU，至少一个通信接口502，至少一个存储器503，至少一个总线504。其中，总线504用于实现这些组件之间的连接通信。其中，本申请实施例中电子设备的通信接口502是有线发送端口，也可以为无线设备，例如包括天线装置，用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器503可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器503可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。存储器503中存储一组程序代码，且处理器501用于调用存储器中存储的程序代码，用于执行以下操作：
接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；
根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；
若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
其中，处理器501还用于执行如下操作步骤：
将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；
确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；
当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，处理器501还用于执行如下操作步骤：
将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；
确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；
当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
其中，处理器501还用于执行如下操作步骤：
向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。
其中，处理器501还用于执行如下操作步骤：
确定所述用户设备的当前游戏场景；
根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
其中，处理器501还用于执行如下操作步骤：
获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；
将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。
需要说明的是，本申请实施例同时也提供了一种存储介质，该存储介质用于存储应用程序，该应用程序用于在运行时执行图2和图3所示的一种游戏作弊检测方法中电子设备执行的操作。
需要说明的是，本申请实施例同时也提供了一种应用程序，该应用程序用于在运行时执行图2和图3所示的一种游戏作弊检测方法中电子设备执行的操作。
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例所提供的内容下载方法及相关设备、系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种游戏作弊检测方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；
根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；
若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据包括：
将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；
确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；
当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据包括：
将所述游戏时长代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标得分；
确定所述目标得分与所述游戏得分的得分偏差；
当所述得分偏差大于第二预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况包括：
向用户设备发送警告信息，所述警告信息用于提醒用户停止进行卡帧作弊的行为。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据之前，还包括：
确定所述用户设备的当前游戏场景；
根据所述当前游戏场景，从多个函数中选取所述时长与得分对应函数。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分之前，还包括：
获取在正常游戏情况下多局游戏中的时间数据和得分数据；
将时间数据和所述得分数据输入到待训练模型中进行训练得到所述时长与得分对应函数。
7.一种游戏作弊检测装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收用户设备发送的在每局游戏中的游戏时长和游戏得分；
处理模块，用于根据预设的时长与得分对应函数，确定所述游戏时长和所述游戏得分是否为异常数据；
确定模块，用于若所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据，则确定用户设备存在卡帧作弊的情况。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述处理模块，还用于将所述游戏得分代入到所述时长与得分对应函数，计算得到目标时长；确定所述目标时长与所述游戏时长的时间偏差；当所述时间偏差大于第一预设阈值时，则确定所述游戏时长和所述游戏得分为所述异常数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和总线；
所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述总线连接并完成相互间的通信；
所述存储器存储可执行程序代码；
所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如权利要求1-6任一项所述的游戏作弊检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任一项所述的游戏作弊检测方法。
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