CN111359223B - 游戏中的自动挂检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种游戏中的自动挂检测方法、装置、设备及存储介质，涉及游戏技术领域。该方法包括：获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据；根据自动挂检测模型，对所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行检测，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值；若所述预测值大于或等于预设预测值阈值，则确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色。相对于现有技术，避免了游戏内自动挂的使用，导致损害游戏经济系统的问题。

Description

游戏中的自动挂检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及游戏技术领域，具体而言，涉及一种游戏中的自动挂检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

大型多人在线角色扮演游戏(Massively Multiplayer Online Role PlayingGame，MMORPG)中的货币一般有两种来源：充值和游戏内产出。工作室使用同步器或自动挂，使得一个人可以同时控制多个角色完成任务，通过成倍的获取游戏内产出的货币并低价出售给其他玩家来达到牟利的目的。这一行为严重的损害了游戏的经济系统，同时也破坏了其他玩家的游戏体验。所以检测当前虚拟角色是否使用自动挂就变得尤为重要。

现有技术中一般在虚拟角色执行任务的过程中，通过增加验证码或者其他随机的交互式的任务步骤，以减少自动挂的使用量。

但是这样的处理方式只会增加自动挂开发的难度，并不会解决某些玩家使用自动化的情况，从而造成损害游戏的经济系统的问题。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种游戏中的自动挂检测方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中无法解决自动挂泛滥，造成损害游戏的经济系统的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请一实施例提供了一种游戏中的自动挂检测方法，所述方法包括：

获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据；

根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，其中，所述自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与所述样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型；

根据所述预测值确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

可选地，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：所述待检测虚拟角色中满足时长筛选条件的轨迹数据。

可选地，所述满足时长筛选条件的轨迹数据，包括下述至少一种类型的轨迹数据：

数据长度小于或等于预设长度阈值的轨迹数据；

数据持续时长的差值大于或等于预设差值阈值的至少两个轨迹数据；

同一位置的持续时长大于或等于预设时长阈值的轨迹数据。

可选地，所述根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

将所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到所述鼠标轨迹特征数据，其中，所述鼠标轨迹特征数据包括：原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据；

根据所述自动挂检测模型、所述原始特征数据、所述常规特征数据和所述构造特征数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，所述原始特征数据包括下述至少一项：画面帧率、触发来源、镜头模式、分辨率；

所述常规特征数据包括下述至少一项：速度、加速度、距离、鼠标轨迹点的个数；

所述构造特征数据包括下述至少一项：鼠标轨迹点在移动中的时间占比、鼠标轨迹点的瞬移特征、鼠标轨迹点最后一次移动的距离、所述最后一次移动的速度、鼠标轨迹点的重复次数、重复鼠标轨迹点的个数、鼠标轨迹点是否在屏幕画面内、鼠标轨迹点的坐标是否变化。

可选地，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据包括：多条鼠标轨迹的数据；所述根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

根据所述自动挂检测模型和每条所述鼠标轨迹的数据，确定每条所述鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值；

根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，所述根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定平均预测值；

根据所述平均预测值，确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

可选地，所述获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，包括：

根据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据所述预设周期上传的所述游戏客户端的鼠标轨迹数据。

可选地，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：游戏客户端在检测到虚拟角色进入与预设任务相对应的目标游戏场景的场景地图后，每间隔预设时长记录的鼠标轨迹数据。

可选地，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：所述游戏客户端在预设条件触发时所记录的鼠标轨迹数据，其中，所述预设条件触发包括下述至少一种条件的触发：

虚拟道具被使用、寻路任务被启动、虚拟穿戴物品被使用、游戏交互、游戏登录。

可选地，所述方法还包括：

若所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色，则根据所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，对所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹进行可视化处理，得到所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹图片。

可选地，所述自动挂检测模型为通过下述方法训练得到的：

根据第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到第一模型；其中，所述第一样本鼠标轨迹数据包括：带有标注的虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述标注用于指示所述鼠标轨迹数据对应虚拟角色是否使用自动挂；

根据待标注的第二样本鼠标轨迹数据，进行检测，得到所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值；

若所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值不在预设的预测值范围内，则对所述第一模型的参数进行优化，直至所有所述第二样本鼠标轨迹数据对应的虚拟角色使用自动挂的预测值均在所述预设的预测值范围内。

第二方面，本申请另一实施例提供了一种游戏中的自动挂检测装置，所述装置包括：获取模块和确定模块，其中：

所述获取模块，用于获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据；

所述确定模块，用于根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值其中，所述自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与所述样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型；

所述确定模块，还用于根据所述预测值确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

可选地，所述装置还包括：构造模块，用于将所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到所述鼠标轨迹特征数据，其中，所述鼠标轨迹特征数据包括：原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据；

所述确定模块，还用于根据所述自动挂检测模型、所述原始特征数据、所述常规特征数据和所述构造特征数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，所述确定模块，还用于根据所述自动挂检测模型和每条所述鼠标轨迹的数据，确定每条所述鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值；根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，所述确定模块，还用于根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定平均预测值；根据所述平均预测值，确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

可选地，所述获取模块，还用于根据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据所述预设周期上传的所述游戏客户端的鼠标轨迹数据。

可选地，所述装置还包括：处理模块，用于若所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色，则根据所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，对所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹进行可视化处理，得到所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹图片。

可选地，所述装置还包括：训练模块，检测模块和优化模块，其中：

所述训练模块，用于根据第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到第一模型；其中，所述第一样本鼠标轨迹数据包括：带有标注的虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述标注用于指示所述鼠标轨迹数据对应虚拟角色是否使用自动挂；

所述检测模块，用于根据第一模型和待标注的第二样本鼠标轨迹数据，确定所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值；

所述优化模块，用于若所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值不在预设的预测值范围内，则对所述第一模型的参数进行优化，直至所有所述第二样本鼠标轨迹数据对应的虚拟角色使用自动挂的预测值均在所述预设的预测值范围内。

第三方面，本申请另一实施例提供了一种游戏中的自动挂检测设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当游戏中的自动挂检测设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如上述第一方面任一所述方法的步骤。

第四方面，本申请另一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面任一所述方法的步骤。

采用本申请提供的游戏中的自动挂检测方法，通过对获取的待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行检测，来确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，最终确定待检测虚拟角色是否使用自动挂，这样的处理方式使得对是否使用角色挂的判断，直接通过对虚拟角色的鼠标轨迹点坐标数据进行分析处理就可以实现，无需在执行任务前发送验证码或其他随机的交互式的任务步骤，不但保证了用户流畅的游戏体验，并且有效预防了自动挂的使用，维护了游戏的经济系统以及其他玩家的利益。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图3为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图4为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图5为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图6为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图7为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图8为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图；

图9为本申请一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图；

图10为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图；

图11为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图；

图12为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图；

图13为本申请一实施例提供的游戏中的自动挂检测设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

图1为本申请一实施例提供的一种游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，该方法的执行主体可以为游戏服务器。如图1所示，该方法包括：

S101：获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据。

其中，鼠标轨迹数据包括：鼠标在游戏场景的场景地图上轨迹点的坐标数据。

其中，待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据可为根据用户输入的获取指令获取的，获取时可以逐一获取不同待检测虚拟角色对应的鼠标轨迹数据，也可以同时获取多个不同待检测虚拟角色对应的鼠标轨迹数据，具体获取的方式可以根据用户需要设计，本申请在此不做任何限制。

S102：根据自动挂检测模型和待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

其中，自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型。

具体实现中，可将该待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，输入至该自动挂检测模型，由该自动挂检测模型对该待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行处理，并输出该待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

S103：根据预测值确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

其中，若预测值大于或等于预设预测值阈值，则确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色；反之，若预测值小于预设预测值阈值，则可确定待检测虚拟角色不为使用自动挂的虚拟角色。

可选地，上述S102－S103可以为定时启动的，该定时启动的时间间隔可以为预设的时间段，例如每间隔12小时或24小时则启动一次自动挂检测等。在本申请的一个实施例中，定时启动的时间间隔为每12小时对待检测虚拟角色是否为使用自动挂的角色进行一次检测，但具体时间间隔可以根据用户需要调整，并不以上述实施例给出的时间间隔为限。

采用本申请提供的游戏中的自动挂检测方法，通过对获取的待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行检测，来确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，最终确定待检测虚拟角色是否使用自动化，这样的处理方式使得对是否使用角色挂的判断，直接通过对虚拟角色的鼠标轨迹点坐标数据进行分析处理就可以实现，无需在执行任务前发送验证码或其他随机的交互式的任务步骤，不但保证了用户流畅的游戏体验，并且有效预防了自动挂的使用，维护了游戏的经济系统以及其他玩家的利益。

可选地，待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：待检测虚拟角色中满足时长筛选条件的轨迹数据，对应地S102之前，该方法还可包括：对待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据中满足时长筛选条件的轨迹数据进行过滤，得到筛选后的鼠标轨迹数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，满足时长筛选条件的轨迹数据，包括下述至少一种类型的轨迹数据：数据长度小于或等于预设长度阈值的轨迹数据；数据持续时长的差值大于或等于预设差值阈值的至少两个轨迹数据；同一位置的持续时长大于或等于预设时长阈值的轨迹数据。

其中，对鼠标轨迹数据进行过滤筛选，可以过滤掉由于游戏画面卡顿、游戏刚开启时记录的数据长度不够，或者客户端时间与服务器时间校准等多种原因导致收到的轨迹数据持续时间长短不一的数据；也可以过滤掉用户连续点击同一个位置的鼠标轨迹数据，对满足时长筛选条件的轨迹数据进行过滤，可以筛选掉大量无用数据的数据，避免了无用数据可能对判断结果造成影响的情况，从而保证自动挂检测的准确度。

在上述图1例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图2为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，如图2所示，S102可包括：

S104：若筛选后的鼠标轨迹数据的个数大于或等于预设个数阈值，则根据自动挂检测模型和筛选后的鼠标轨迹数据，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

若筛选后的鼠标轨迹数据小于预设个数阈值，则表示根据当前鼠标轨迹数据进行预测结果可能误差较大，所以该虚拟对象将不进入检测流程。

其中，当筛选后的鼠标轨迹数据的个数大于或等于预设个数阈值的情况下，根据自动挂检测模型对使用自动挂的预测值进行检测的效果会更加准确，保证了自动挂检测的准确度。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设个数阈值为5，但是预设个数阈值的具体设置可以根据用户需要调整，并不以上述实施例给出的给限。

在上述图1例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图3为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，如图3所示，S102可包括：

S105：将待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到鼠标轨迹特征数据。

其中，鼠标轨迹特征数据包括：对应的原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据。

在一些可能的实现方式中，可根据至少一种特征构造规则，分别对该鼠标轨迹数据进行特征构造，得到鼠标轨迹特征数据对应的原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据。

其中，原始特征数据可包括下述至少一项：画面帧率、触发来源、镜头模式、分辨率；统计特征可包括下述至少一项：速度、加速度、距离、鼠标轨迹点的个数；构造特征数据可包括下述至少一项：鼠标轨迹点在移动中的时间占比、鼠标轨迹点的瞬移特征、鼠标轨迹点最后一次移动的距离、所述最后一次移动的速度、鼠标轨迹点的重复次数、重复鼠标轨迹点的个数、鼠标轨迹点是否在屏幕画面内、鼠标轨迹点的坐标是否变化。

S106：根据自动挂检测模型、原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

其中，对鼠标轨迹数据进行特征构造，可以统一各鼠标轨迹点的相对位置，从而避免有些玩家由于终端和设备的界面布局或分辨率不同，造成获取到的鼠标轨迹点的相对位置有误差，从而导致无法正常预测的情况，保证了采用不同类型或不同型号终端和设备的玩家，其对应的鼠标轨迹点都可以被正常预测，保证了预测的稳定性。

在上述图1例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图4为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，在本申请的另一实施例中，待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据包括：多条鼠标轨迹的数据；则如图4所示，S102可包括：

S107：根据自动挂检测模型和每条鼠标轨迹的数据，确定每条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值。

S108：根据多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

其中，根据多条鼠标轨迹对虚拟角色使用自动挂的预测值进行检测，相对于仅通过一条鼠标轨迹进行检测，避免了检测误差，从而使得检测效果会更加准确，保证了自动挂检测的准确度。

在上述图4例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图5为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，如图5所示，S108可包括：

S109：根据多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定平均预测值。

其中，上述多条鼠标轨迹为虚拟角色标识相同的鼠标轨迹，即获取同一虚拟角色标识的每条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，对这些预测值进行求和，并求其平均值，该平均值即为该虚拟角色对应的使用自动挂的预测值。

S110：根据平均预测值，确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

其中，若平均预测值大于或等于预设预测值阈值，则确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色。反之，若平均预测值小于预设预测值阈值，则确定待检测虚拟角色为未使用自动挂的虚拟角色。

可选地，在本申请的一个实施例中，可以对超过检测时间周期的角色轨迹数据进行清除，从而减少终端设备的压力，保证其他功能的正常运行；在本申请的一个实施例中，检测时间周期可以为24小时或36小时，但具体检测时间的周期可以根据用户需要设计，本申请在此不做任何限制。

其中，将平均值作为该虚拟角色对应的使用自动挂的预测值，可以防止误判的情况，使得预测结果更加准确。

在上述实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图6为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，如图6所示，S101可包括：

S111：据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设周期为12小时或24小时，但是于是周期的具体设置方式可以根据用户需要设计，也可以为两天或者一周，并不以上述实施例给出的为限。

可选地，在本申请的一个实施例中，鼠标轨迹可以为日志服务器记录的鼠标轨迹，其中，日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据预设周期上传的游戏客户端的鼠标轨迹数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，游戏启动后，游戏客户端会持续记录每一帧鼠标相对于游戏窗口的坐标，但只有预设条件触发后，才会将记录的鼠标轨迹数据发送给日志服务器。

可选地，在本申请的另一个实施例中，据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据预设周期上传的游戏客户端的鼠标轨迹数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，游戏客户端在检测到虚拟角色进入与预设任务相对应的目标游戏的游戏场景地图后，游戏客户端会每间隔预设时长记录虚拟角色的鼠标轨迹数据，其中，鼠标轨迹数据中包括鼠标坐标数据，在本申请的一个实施例中，鼠标坐标数据为：当前鼠标所在位置相对于客户端左上角的坐标。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设记录时长可以为0.4秒，但预设记录时长的设置可以根据用户需要调整，并不以上述实施例给出的为限。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设任务可以为：高收益任务或前置任务(如：产出可交易货币或装备的每日任务地图)，指定场景的场景地图为执行高收益任务或前置任务时角色进入的地图。仅对高收益任务或前置任务进行坐标数据的记录，可以减少记录的工作量，有针对性地记录数据，在保证工作效果的情况下减少了客户端的工作量。

可选地，在本申请的另一个实施例中，鼠标轨迹可以为游戏客户端在条件触发后记录的鼠标轨迹，其中，游戏客户端的鼠标轨迹数据为游戏客户端在预设条件触发时所记录的鼠标轨迹数据。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设条件触发包括下述至少一种条件的触发：虚拟道具被使用、寻路任务被启动、虚拟穿戴物品被使用、游戏交互、游戏登录等，具体触发条件的设置可以根据用户需要灵活调整，并不以上述实施例给出实施例为限。

可选地，在本申请的一个实施例中，游戏交互可以为点击时装穿戴按钮，或点击升级等交互按钮的情况，具体根据用户需要设计，本申请在此不做任何限制。仅对满足触发条件的鼠标轨迹进行记录，可以使得记录的轨迹数据更加有效，从而在保证检测效果的情况下，减少了客户端的工作量。

在上述实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的基础上，本申请实施例还提供另一种游戏中的自动挂检测方法，如下进行示例说明。图7为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测方法的流程示意图，如图7所示，S103之后，该方法还包括：

S112：若待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色，则根据待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，对待检测虚拟角色的鼠标轨迹进行可视化处理，得到待检测虚拟角色的鼠标轨迹图片。

可选地，在本申请的一个实施例中，可以获取使用自动挂的虚拟角色对应的最近依次的登陆地址，账号名称、角色名称、角色鼠标轨迹数量、使用自动挂的预测值等多维信息，生成该虚拟角色对应的使用自动挂的图像信息，并将该时间周期内所有通过筛选的鼠标轨迹绘制成该虚拟角色对应的鼠标轨迹图片。

可选地，在本申请的一个实施例中，会按照预设时间间隔，读取上述图片信息和鼠标轨迹图片，并将图像信息和鼠标轨迹图片一并发送至数据库或游戏运行，作为后期的辅助证据；也可将图像信息和鼠标轨迹图片一并发送至画像服务平台上，该画像服务平台为一个可以用于查询、展示等的综合性平台。研究员可以在平台上查看近期模型输出量以及各评测指标，评估是否要迭代现有方案；运营人员可以通过查看各玩家的画像信息及辅助证据，来决定要封禁哪一部分角色。

可选地，在本申请的一个实施例中，辅助证据还可包括：角色轨迹图、鼠标轨迹图、聚类投影图、按键序列图等，具体可以根据用户需要设置，本申请在此不做任何限制。

需要说明的是，上述实施例设计的自动挂检测模型为根据预先标注的第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到的模型，第一样本鼠标轨迹数据标注有是否使用自动挂的信息。

图8为本申请一实施例提供的自动挂检测模型训练方法的流程示意图，如图8所示，该方法可包括：

S201：根据第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到第一模型。

其中，第一样本鼠标轨迹数据包括：带有标注的虚拟角色的鼠标轨迹数据，标注用于指示鼠标轨迹数据对应虚拟角色是否使用自动挂。

可选地，在本申请的一个实施例中，标注规则为将高消费、长期活跃、无封禁记录、无群体属性的虚拟角色对应的鼠标轨迹标记为正常轨迹，将低等级时就被永久封禁的虚拟角色对应的鼠标轨迹标记为自动挂，将同IP段大量注册账号的，且达到指定等级就立刻出售所有资产并不再登录的玩家的鼠标轨迹标记为自动挂。

S202：根据第一模型和待标注的第二样本鼠标轨迹数据，确定第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值。

S203：若第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值不在预设的预测值范围内，则对第一模型的参数进行优化，直至所有第二样本鼠标轨迹数据对应的虚拟角色使用自动挂的预测值，均在预设的预测值范围内。

可选地，在本申请的一个实施例中，预设的预测值范围可以为(0.3，0.7)，即若所有第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值都不在(0.3，0.7)范围内，则停止迭代，并保存当前轮次训练的模型，该模型即为最终使用的自动挂检测模型；否则继续根据第二样本鼠标轨迹数据，执行训练流程S202。

采用本申请提供的游戏中的自动挂检测装置，通过第一样本鼠标轨迹数据和第二样本鼠标轨迹数据，训练得到可以自动检测角色是否使用自动挂的自动挂检测模型，该自动挂检测模型将待检测虚拟角色对应的鼠标轨迹数据作为输入，经过分析处理后，将待检测虚拟角色使用自动挂的预测值作为输出，可以实现对虚拟角色是否使用自动挂的检测，维护了游戏的经济系统和其他玩家的利益，同时将结果进行可视化处理，为后续运行进行封号等相关操作提供了辅助证据。

图9为本申请一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图，如图9所示，该装置包括：获取模块301和确定模块302，其中：

获取模块301，用于获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据。

确定模块302，用于根据自动挂检测模型和待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值其中，自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型。

确定模块302，还用于根据预测值确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

图10为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图，如图10所示，该装置还包括：构造模块303，用于将待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到鼠标轨迹特征数据，其中，所述鼠标轨迹特征数据包括：原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据。

确定模块302，还用于根据自动挂检测模型、原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，确定模块302，还用于根据自动挂检测模型和每条鼠标轨迹的数据，确定每条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值；根据多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

可选地，确定模块302，还用于根据多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定平均预测值；根据平均预测值，确定待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

可选地，获取模块301，还用于根据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据预设周期上传的游戏客户端的鼠标轨迹数据。

图11为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图，如图11所示，该装置还包括：处理模块304，用于若待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色，则根据待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，对待检测虚拟角色的鼠标轨迹进行可视化处理，得到待检测虚拟角色的鼠标轨迹图片。

图12为本申请另一实施例提供的游戏中的自动挂检测装置的结构示意图，如图12所示，该装置还包括：训练模块401，检测模块402和优化模块403，其中：

训练模块401，用于根据第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到第一模型；其中，第一样本鼠标轨迹数据包括：带有标注的虚拟角色的鼠标轨迹数据，标注用于指示鼠标轨迹数据对应虚拟角色是否使用自动挂。

检测模块402，用于根据第一模型和待标注的第二样本鼠标轨迹数据，确定第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值。

优化模块403，用于若第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值不在预设的预测值范围内，则对第一模型的参数进行优化，直至所有第二样本鼠标轨迹数据对应的虚拟角色使用自动挂的预测值均在预设的预测值范围内。

上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system－on－a－chip，简称SOC)的形式实现。

图13为本申请一实施例提供的游戏中的自动挂检测设备的结构示意图，该游戏中的自动挂检测设备可以集成于游戏服务器或者游戏服务器的芯片。

该游戏中的自动挂检测设备包括：处理器501、存储介质502和总线503。

处理器501用于存储程序，处理器501调用存储介质502存储的程序，以执行上述图1－图7对应的方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

可选地，本申请还提供一种程序产品，例如存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，包括程序，该程序在被处理器运行时执行上述方法对应的实施例。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，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单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read－Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (13)

1.一种游戏中的自动挂检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据；

根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，其中，所述自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与所述样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型；

根据所述预测值确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果；

所述根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

将所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到所述鼠标轨迹特征数据，其中，所述鼠标轨迹特征数据包括：原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据；

根据所述自动挂检测模型、所述原始特征数据、所述常规特征数据和所述构造特征数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值；

所述原始特征数据包括下述至少一项：画面帧率、触发来源、镜头模式、分辨率；

所述常规特征数据包括下述至少一项：速度、加速度、距离、鼠标轨迹点的个数；

所述构造特征数据包括下述至少一项：鼠标轨迹点在移动中的时间占比、鼠标轨迹点的瞬移特征、鼠标轨迹点最后一次移动的距离、所述最后一次移动的速度、鼠标轨迹点的重复次数、重复鼠标轨迹点的个数、鼠标轨迹点是否在屏幕画面内、鼠标轨迹点的坐标是否变化。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：所述待检测虚拟角色中满足时长筛选条件的轨迹数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述满足时长筛选条件的轨迹数据，包括下述至少一种类型的轨迹数据：

数据长度小于或等于预设长度阈值的轨迹数据；

数据持续时长的差值大于或等于预设差值阈值的至少两个轨迹数据；

同一位置的持续时长大于或等于预设时长阈值的轨迹数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据包括：多条鼠标轨迹的数据；所述根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

根据所述自动挂检测模型和每条所述鼠标轨迹的数据，确定每条所述鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值；

根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，包括：

根据所述多条鼠标轨迹对应的使用自动挂的预测值，确定平均预测值；

根据所述平均预测值，确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果。

6.如权利要求1－5中任一所述的方法，其特征在于，所述获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，包括：

根据预设周期，定时从日志服务器获取上一周期记录的所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述日志服务器记录的鼠标轨迹数据为：游戏客户端根据所述预设周期上传的所述游戏客户端的鼠标轨迹数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：游戏客户端在检测到虚拟角色进入与预设任务相对应的目标游戏场景的场景地图后，每间隔预设时长记录的鼠标轨迹数据。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据为：游戏客户端在预设条件触发时所记录的鼠标轨迹数据，其中，所述预设条件触发包括下述至少一种条件的触发：

虚拟道具被使用、寻路任务被启动、虚拟穿戴物品被使用、游戏交互、游戏登录。

9.如权利要求1－5中任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色，则根据所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，对所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹进行可视化处理，得到所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹图片。

10.如权利要求1－5中任一所述的方法，其特征在于，所述自动挂检测模型为通过下述方法训练得到的：

根据第一样本鼠标轨迹数据，进行模型训练，得到第一模型；其中，所述第一样本鼠标轨迹数据包括：带有标注的虚拟角色的鼠标轨迹数据，所述标注用于指示所述鼠标轨迹数据对应虚拟角色是否使用自动挂；

根据第一模型和待标注的第二样本鼠标轨迹数据，确定所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值；

若所述第二样本鼠标轨迹数据对应虚拟角色使用自动挂的预测值不在预设的预测值范围内，则对所述第一模型的参数进行优化，直至所有所述第二样本鼠标轨迹数据对应的虚拟角色使用自动挂的预测值均在所述预设的预测值范围内。

11.一种游戏中的自动挂检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块和确定模块，其中：

所述获取模块，用于获取待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据；

所述确定模块，用于根据自动挂检测模型和所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值，其中，所述自动挂检测模型为根据样本鼠标轨迹数据获取的鼠标轨迹特征数据，以及与所述样本鼠标轨迹数据对应的标签数据训练得到的模型；

所述确定模块，还用于根据所述预测值确定所述待检测虚拟角色为使用自动挂的虚拟角色的预测结果；

所述装置还包括：构造模块，用于将所述待检测虚拟角色的鼠标轨迹数据进行特征构造，得到所述鼠标轨迹特征数据，其中，所述鼠标轨迹特征数据包括：原始特征数据、常规特征数据和构造特征数据；

所述确定模块，还用于根据所述自动挂检测模型、所述原始特征数据、所述常规特征数据和所述构造特征数据，确定所述待检测虚拟角色使用自动挂的预测值；

所述原始特征数据包括下述至少一项：画面帧率、触发来源、镜头模式、分辨率；

所述常规特征数据包括下述至少一项：速度、加速度、距离、鼠标轨迹点的个数；

所述构造特征数据包括下述至少一项：鼠标轨迹点在移动中的时间占比、鼠标轨迹点的瞬移特征、鼠标轨迹点最后一次移动的距离、所述最后一次移动的速度、鼠标轨迹点的重复次数、重复鼠标轨迹点的个数、鼠标轨迹点是否在屏幕画面内、鼠标轨迹点的坐标是否变化。

12.一种游戏中的自动挂检测设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当游戏中的自动挂检测设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行上述权利要求1－10任一项所述的方法。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1－10任一项所述的方法。

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