CN112717418B - 一种基于大数据的网络游戏登录系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的网络游戏登录系统及方法，属于网络游戏安全登录技术领域。本发明一种基于大数据的网络游戏登录系统，该系统包括注册登录模块、归纳分类模块、智能化模块、应答反馈模块、设备检测模块；所述注册登录模块的输出端电性连接归纳分类模块、应答反馈模块、设备检测模块的输入端；所述归纳分类模块的输出端电性连接智能化模块；所述智能化模块的输出端电性连接应答反馈模块的输入端；所述应答反馈模块的输出端电性连接注册登录模块得输入端；同时提供一种基于大数据的网络游戏登录方法，对各个步骤予以解释支持，本发明进一步提高了游戏账号的安全性以及登录验证时的精准性。

Description

一种基于大数据的网络游戏登录系统及方法

技术领域

本发明涉及网络游戏安全登录技术领域，具体为一种基于大数据的网络游戏登录系统及方法。

背景技术

随着科学技术的发展，网络游戏应用已经成为人们生活中的常见消遣方式，在网络游戏中常常需要通过时间、金钱等去提高游戏虚拟账号的价值，正因如此，为了经济利益，网络游戏中的盗号行为日趋昌盛。

盗号行为严重影响了游戏的平衡性，并威胁着玩家自身帐户的私密性和虚拟财产的安全性，带来了巨大的精神、财产损失，目前的网络防止盗号大部分还依赖与杀毒软件、防火墙之类，也有利用安全令牌等方式，但是一旦账号密码失窃，盗号者可以根据此来进行账号的重新管理，导致玩家无法成功的取回自己账号，系统也无法区分盗号者与玩家，因此在登陆界面保证账号安全，进行玩家验证是一项十分有效且必要的措施。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的网络游戏登录系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的网络游戏登录系统，该系统包括注册登录模块、归纳分类模块、智能化模块、应答反馈模块、设备检测模块；

所述注册登录模块用于对游戏账户进行注册和登录的验证；所述归纳分类模块用于对游戏数据及状态进行分析；所述智能化模块用于根据大数据进行分析整合，输出登录验证问题；所述应答反馈模块用于对登录验证问题进行应答，并将结果反馈至注册登录模块进行登录验证；

所述注册登录模块的输出端电性连接归纳分类模块、应答反馈模块、设备检测模块的输入端；所述归纳分类模块的输出端电性连接智能化模块；所述智能化模块的输出端电性连接应答反馈模块的输入端；所述应答反馈模块的输出端电性连接注册登录模块得输入端。

根据上述技术方案，所述归纳分类模块包括游戏数据分类单元、游戏状态分类单元；

所述游戏数据分类单元用于对游戏数据进行整合分类；所述游戏状态分类单元用于对游戏状态进行整合分类。

所述游戏数据分类单元主要进行整合有关于游戏数据的资料，对玩家进行游戏的所有的内容进行整理分类，对游戏的时间、角色、场景、操作、排名等等分别进行不同类型的分类处理，目的在于提取每一部分的游戏特征，将其作为用户登录验证问题的数据支持和前提条件；所述游戏状态分类单元主要是对玩家游戏状态的资料进行整合分类，对游戏的网络、地址、活跃度等等方面分别进行不同程度的分类处理，目的在于一方面为登录验证问题提供相关数据支持，另一方面也可以进行存档。

根据上述技术方案，所述智能化模块包括数据新增单元、数据分析单元；

所述数据新增单元用于获取用户每一次进行下线操作后，在本次游戏过程中的所有游戏数据和状态信息，新增到智能化模块中；数据分析单元利用大数据进行分析处理，根据本次游戏数据和状态信息结合历史游戏数据和状态信息，生成用户登录验证问题，发送至登录模块。

在用户执行登录--下线这一过程以后，数据新增单元采集在本次过程中的游戏数据与状态信息，进行新增，以编号的形式记录在智能化模块中，目的在于提供最近一次的游戏数据和状态信息，在处理下一次登录时，本次数据和信息将占有一部分的权重，保证登录验证问题类型的安全性与精准性；所述数据分析单元结合历史数据信息对下一次登录问题作出分析处理，根据大数据生成一个适合、精准、安全的登录验证问题，发送至登录模块，在用户下次登录时，保证账号安全。

根据上述技术方案，所述应答反馈模块包括接收单元、核验单元、反馈单元；

所述接收单元用于接收用户对于登录验证问题的回答；所述核验单元用于对问题的答案进行核验；所述反馈单元用于对结果进行反馈。

在用户进行登陆时，会弹出来自于数据分析单元得出的用户登录验证问题，用户对该问题进行回答，回答经由接收单元接收，传输至核验单元进行核验，如果问题回答正确，反馈单元给出给予通过的反馈；如果问题回答错误，反馈单元给出不予通过的反馈，在一定程度上对账号的安全登录做出了较大的限制，即便用户丢失了账号密码等重要信息，但依然没有办法能通过验证问题，因为其本身来源于多次游戏数据，外人无法得知。

根据上述技术方案，所述设备检测模块包括时间单元、轨迹单元、数据库；

所述时间单元用于标记鼠标在登录过程中的抬起与按下的时间间隔；所述轨迹单元用于标记鼠标在登录过程中活动的轨迹范围；所述数据库用于提供数据支持和存储。

在登录过程中，为了更一步确保安全性，加入了对所属设备的检测，用来进一步提高账号不被盗窃使用的概率，其中时间单元主要为一个计时器，利用计时器对鼠标抬起与按下的时间间隔进行记录，在鼠标单击、双击、拖拽等方面进行大数据的对比，满足一定阈值，即可证明当前设备所属常用设备；轨迹单元用于判定鼠标的活动轨迹范围，每一次登录会记录下一次活动轨迹路线，经过多次登录后，逐渐生成一个活动轨迹范围，当有新的路线超出范围时，进行报警处理；数据库用于对上述所有数据进行保存，在需要时进行调用。

一种基于大数据的网络游戏登录方法，该方法包括以下步骤：

S1、游戏用户下线以后，获取用户本次游戏数据、游戏状态信息，进行编号记录；

S2、随机选取本次游戏数据、游戏状态信息及历史游戏数据、游戏状态信息共N组，其中N＞1，且为随机正整数，每一组数据建立为一组决策树，每一种验证问题类型设置为决策树的节点；

S3、利用大数据进行分析组合，生成随机森林序列，选取其中出现次数最多、影响最大的节点作为输出；

S4、根据输出节点生成用户登录验证问题，并传输至游戏登录端，在用户下次登录时，需回答此问题，才能够正常登录游戏进行操作；

S5、成功登录游戏后，根据鼠标的相关数据检测当前设备，若未处于常用且安全的游戏设备，则对用户隐私信息进行隐藏，并将所有数据进行锁定，无法更改。

根据上述技术方案，在步骤S1-S3中，随机森林的生成方法包括如下步骤：

S7-1、获取训练集和测试集，选取最近一次数据与历史随机数据共计N组，在N组数据中随机抽取一组作为测试集，其余N-1组作为训练集；

S7-2、共计选取M次，形成M组测试集与M组训练集，保证每一次选取不重复，生成随机森林集合；

S7-3、对M组随机森林模型进行训练，利用对应的测试集进行测试评分，根据评分值选取最佳模型；

S7-4、在最佳模型中按照出现次数与影响选取最佳节点，作为输出。

由于每两组数据间的相关性不大，而节点特征上又有一些类似，因此采用随机森林的方法，以每一次登录--下线的游戏数据和状态信息作为一个决策树，把所有特征类型作为节点，采取随机抽样固定数量的方式，进行不断的训练，最终生成一个最佳的随机森林模型，根据此模型进行登录验证问题的类型确认。

根据上述技术方案，在步骤S4中，生成用户登录验证问题包括如下步骤：

S8-1、根据输出节点确定验证问题类型，调取有关于该类型的所有问题，对于每一个问题建立特征集合A＝{x₁，x₂，x₃，……，x_n}；

S8-2、对用户的历史游戏数据进行建立特征集合B＝{y₁，y₂，y₃，……，y_n}；

S8-3、根据公式：

Jaccard相似系数越大，集合相似度越高，保留所有达到阈值C的集合对应的问题；

S8-4、在步骤S8-3中得到的问题中随机抽取一个作为验证登录问题。

在得出相关的类型以后，采用公式进行Jaccard相似系数的计算，在历史数据中，包含了所有关于上述类型的验证问题，针对于每个玩家的不同，需要建立专属于每个玩家个人的登录验证问题，因此结合每个玩家的个人游戏数据，与历史数据进行特征性对比，选取接近的问题纳入验证登录问题库，全部选取结束后，随机抽取一个作为验证问题，以这样的方式，使盗号者基本无法预知验证问题，也无法进行回答，而且用户的游戏数据越多，所提出的验证问题越精准，一定程度上对于老账号的保护优于新账户。

根据上述技术方案，在步骤S5中，所述鼠标的相关数据包括鼠标的按键时长、鼠标的活动轨迹。

所述鼠标的按键时长包括单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长；

利用计时器记录鼠标按下与弹起的时间节点，计算出时间间隔，即为单击按键时长，记为F₁；

在单机按键时长中，如果存在前一鼠标弹起时间与当前鼠标按下时间的间隔小于阈值D，即为双击按键时长，记为F₂；

在单机按键时长中，如果存在时长大于阈值E，即为鼠标的拖拽时长，记为F₃；

所述鼠标的活动轨迹选取每一次鼠标按下的点的坐标进行连线，即形成活动轨迹；

根据上述技术方案，调取历史登录数据中的鼠标的相关数据，对所有的单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长分别求取平均值，记为F_i1、F_i2、F_i3，根据公式：

当F^x超出阈值J时，表明鼠标的按键时长未通过常用设备验证；

将当前活动轨迹与游戏登录过程中的历史活动轨迹进行对比分析，若出现超出历史活动轨迹范围的点位，表明鼠标的活动轨迹未通过常用设备验证。

在鼠标的验证过程中，由于每个人的习惯不同，设备的反应时间不同，因此针对于每位用户设定有其特殊的鼠标活动，如果盗号者进行登录以后，系统察觉到其设备不是常用设备，将会对账号进行安全锁定，无法更改账号内信息，这样的话，系统一旦判断出现失误，对于玩家可以正常游戏，只是无法查看隐私信息；如果判断成功，可以极大地保护账号隐私安全。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明基于在登陆时进行多重安全验证来保证账号的安全，对比当前现有技术只依靠密码来进行保护的游戏，具有很大的提高性和安全性；利用大数据的方式得出登录验证问题，结合历史游戏的上一次数据，使得问题的精准性大大提高，同时结合自身游戏状态，安全性也得到了明显提高；结合历史数据更能对一个老玩家的账号进行更安全地保证，本发明中对于老玩家的账号保护优于对于新玩家的账号保护，更符合实际生活；同时利用鼠标的相关数据进行常用设备的验证，一旦不属于常用设备，将无法查看隐私信息，在一定程度上对于用户的隐私保护起到了极大地作用。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于大数据的网络游戏登录系统的结构示意图；

图2是本发明一种基于大数据的网络游戏登录方法的步骤示意图；

图3是本发明一种基于大数据的网络游戏登录方法随机森林生成的步骤示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-3，本发明提供技术方案：在图1中，一种基于大数据的网络游戏登录系统，该系统包括注册登录模块、归纳分类模块、智能化模块、应答反馈模块、设备检测模块；

所述注册登录模块用于对游戏账户进行注册和登录的验证；所述归纳分类模块用于对游戏数据及状态进行分析；所述智能化模块用于根据大数据进行分析整合，输出登录验证问题；所述应答反馈模块用于对登录验证问题进行应答，并将结果反馈至注册登录模块进行登录验证；

所述注册登录模块的输出端电性连接归纳分类模块、应答反馈模块、设备检测模块的输入端；所述归纳分类模块的输出端电性连接智能化模块；所述智能化模块的输出端电性连接应答反馈模块的输入端；所述应答反馈模块的输出端电性连接注册登录模块得输入端。

所述归纳分类模块包括游戏数据分类单元、游戏状态分类单元；

所述游戏数据分类单元用于对游戏数据进行整合分类；所述游戏状态分类单元用于对游戏状态进行整合分类。

所述智能化模块包括数据新增单元、数据分析单元；

所述数据新增单元用于获取用户每一次进行下线操作后，在本次游戏过程中的所有游戏数据和状态信息，新增到智能化模块中；数据分析单元利用大数据进行分析处理，根据本次游戏数据和状态信息结合历史游戏数据和状态信息，生成用户登录验证问题，发送至登录模块。

所述应答反馈模块包括接收单元、核验单元、反馈单元；

所述接收单元用于接收用户对于登录验证问题的回答；所述核验单元用于对问题的答案进行核验；所述反馈单元用于对结果进行反馈。

所述设备检测模块包括时间单元、轨迹单元、数据库；

所述时间单元用于标记鼠标在登录过程中的抬起与按下的时间间隔；所述轨迹单元用于标记鼠标在登录过程中活动的轨迹范围；所述数据库用于提供数据支持和存储。

在图2中，一种基于大数据的网络游戏登录方法，该方法包括以下步骤：

S1、游戏用户下线以后，获取用户本次游戏数据、游戏状态信息，进行编号记录；

S2、随机选取本次游戏数据、游戏状态信息及历史游戏数据、游戏状态信息共N组，其中N＞1，且为随机正整数，每一组数据建立为一组决策树，每一种验证问题类型设置为决策树的节点；

S3、利用大数据进行分析组合，生成随机森林序列，选取其中出现次数最多、影响最大的节点作为输出；

S4、根据输出节点生成用户登录验证问题，并传输至游戏登录端，在用户下次登录时，需回答此问题，才能够正常登录游戏进行操作；

S5、成功登录游戏后，根据鼠标的相关数据检测当前设备，若未处于常用且安全的游戏设备，则对用户隐私信息进行隐藏，并将所有数据进行锁定，无法更改。

在步骤S1-S3中，随机森林的生成方法包括如下步骤：

S7-1、获取训练集和测试集，选取最近一次数据与历史随机数据共计N组，在N组数据中随机抽取一组作为测试集，其余N-1组作为训练集；

S7-2、共计选取M次，形成M组测试集与M组训练集，保证每一次选取不重复，生成随机森林集合；

S7-3、对M组随机森林模型进行训练，利用对应的测试集进行测试评分，根据评分值选取最佳模型；

S7-4、在最佳模型中按照出现次数与影响选取最佳节点，作为输出。

在步骤S4中，生成用户登录验证问题包括如下步骤：

S8-1、根据输出节点确定验证问题类型，调取有关于该类型的所有问题，对于每一个问题建立特征集合A＝{x₁，x₂，x₃，……，x_n}；

S8-2、对用户的历史游戏数据进行建立特征集合B＝{y₁，y₂，y₃，……，y_n}；

S8-3、根据公式：

Jaccard相似系数越大，集合相似度越高，保留所有达到阈值C的集合对应的问题；

S8-4、在步骤S8-3中得到的问题中随机抽取一个作为验证登录问题。

在步骤S5中，所述鼠标的相关数据包括鼠标的按键时长、鼠标的活动轨迹。

所述鼠标的按键时长包括单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长；

利用计时器记录鼠标按下与弹起的时间节点，计算出时间间隔，即为单击按键时长，记为F₁；

在单机按键时长中，如果存在前一鼠标弹起时间与当前鼠标按下时间的间隔小于阈值D，即为双击按键时长，记为F₂；

在单机按键时长中，如果存在时长大于阈值E，即为鼠标的拖拽时长，记为F₃；

所述鼠标的活动轨迹选取每一次鼠标按下的点的坐标进行连线，即形成活动轨迹；

调取历史登录数据中的鼠标的相关数据，对所有的单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长分别求取平均值，记为F_i1、F_i2、F_i3，根据公式：

当F^x超出阈值J时，表明鼠标的按键时长未通过常用设备验证；

将当前活动轨迹与游戏登录过程中的历史活动轨迹进行对比分析，若出现超出历史活动轨迹范围的点位，表明鼠标的活动轨迹未通过常用设备验证。

在本实施例中，设置游戏账号，一个为进行了1000次登陆的账号；

在该账号的上一次下线后，获取其游戏数据信息和状态信息，例如游戏信息、游戏场景、游戏操作、游戏地址等等，并将本次的游戏数据和状态信息进行整合，并以此作为一个新的决策树，并对历史数据中的决策树进行随机的重新提取，与新的决策树共计组成10组，以9:1的形式进行分配，即其中选取9组作为训练集，其中1组作为测试集，对其中的节点进行约定，最大节点个数不超过10个，对10组数据进行标号为1-10，可以形成如下模型：

(1)1作为测试集，2-10作为训练集；

(2)2作为测试集，1、3-10作为训练集；

以此类推，……；

(10)10作为测试集，1-9作为训练集。

对所有模型进行评分制计算，其中设置评分阈值为90％，利用随机森林序列生成器生成最佳的模型，选取到最佳模型后，对其中的影响最大、数量出现最多的节点进行提取，本实施例中，提取得到的为“游戏操作数据”，即以此作为登录验证问题的类型；

根据类型，调取历史数据中的所有关于“游戏操作数据”的问题，结合该用户的个人历史游戏数据，对于特征集合进行计算后得出，其在使用游戏角色P时的相似系数达到了阈值C，因此进行选取有关于游戏角色P的验证问题集合，随机抽取一个作为验证登录问题，最后生成问题为“在你进行L(游戏场景)场景时，使用游戏角色P进行的最常用操作是什么？”；

登录的同时，对当前的设备记性了检测，记录下单机按键时长F₁、双击按键时长F₂、鼠标的拖拽时长F₃，调取历史登录数据中的鼠标的相关数据，对所有的单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长分别求取平均值，记为F_i1、F_i2、F_i3，根据公式：

得出的结果高于阈值J，因此判断为在常用设备登录，可以对账号信息进行修改；

同时对鼠标的轨迹路线进行了提取，其中每个点都在历史数据的路线中，并未超出历史路线范围，因此判断为在常用设备登录，可以对账号信息进行修改。

本发明的工作原理：本发明利用注册登录模块进行安全信息登录验证，保证账户完全，在登录验证中采取用户验证问题、鼠标的相关数据进行验证；在用户验证问题中，利用最近的一次游戏数据结合历史数据通过随机森林的方法建立模型，通过不断地训练测试，得到最佳模型，提取出影响最大的、数量出现最多的节点作为验证问题的类型，根据验证类型结合历史数据随机提取出登录验证问题，极大地提高了随机性、精准性和安全性，同时更适用于每个真正玩家，使盗号者无法正常进行游戏，同时因为老玩家账号数据过多的缘故，对于老玩家的保护优于新玩家；也利用鼠标的相关数据进行常用设备的判定，进一步保护用户的隐私安全。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于大数据的网络游戏登录系统，其特征在于：该系统包括注册登录模块、归纳分类模块、智能化模块、应答反馈模块、设备检测模块；

所述注册登录模块用于对游戏账户进行注册和登录的验证；所述归纳分类模块用于对游戏数据及状态进行分析；所述智能化模块用于根据大数据进行分析整合，输出登录验证问题；所述应答反馈模块用于对登录验证问题进行应答，并将结果反馈至注册登录模块进行登录验证；所述设备检测模块用于对常用设备进行检测；

所述注册登录模块的输出端电性连接归纳分类模块、应答反馈模块、设备检测模块的输入端；所述归纳分类模块的输出端电性连接智能化模块；所述智能化模块的输出端电性连接应答反馈模块的输入端；所述应答反馈模块的输出端电性连接注册登录模块得输入端；

所述归纳分类模块包括游戏数据分类单元、游戏状态分类单元；

所述游戏数据分类单元用于对游戏数据进行整合分类；所述游戏状态分类单元用于对游戏状态进行整合分类；

所述智能化模块包括数据新增单元、数据分析单元；

所述数据新增单元用于获取用户每一次进行下线操作后，在本次游戏过程中的所有游戏数据和状态信息，新增到智能化模块中；数据分析单元利用大数据进行分析处理，根据本次游戏数据和状态信息结合历史游戏数据和状态信息，生成用户登录验证问题，发送至登录模块；

所述应答反馈模块包括接收单元、核验单元、反馈单元；

所述接收单元用于接收用户对于登录验证问题的回答；所述核验单元用于对问题的答案进行核验；所述反馈单元用于对结果进行反馈；

所述设备检测模块包括时间单元、轨迹单元、数据库；

所述时间单元用于标记鼠标在登录过程中的抬起与按下的时间间隔；所述轨迹单元用于标记鼠标在登录过程中活动的轨迹范围；所述数据库用于提供数据支持和存储；

所述网络游戏登录系统登录方法包括以下步骤：

S1、游戏用户下线以后，获取用户本次游戏数据、游戏状态信息，进行编号记录；

S2、随机选取本次游戏数据、游戏状态信息及历史游戏数据、游戏状态信息共N组，其中N＞1，且为随机正整数，每一组数据建立为一组决策树，每一种验证问题类型设置为决策树的节点；

S3、利用大数据进行分析组合，生成随机森林序列，选取其中出现次数最多、影响最大的节点作为输出；

S4、根据输出节点生成用户登录验证问题，并传输至游戏登录端，在用户下次登录时，需回答此问题，才能够正常登录游戏进行操作；

S5、成功登录游戏后，根据鼠标的相关数据检测当前设备，若未处于常用且安全的游戏设备，则对用户隐私信息进行隐藏，并将所有数据进行锁定，无法更改；

在步骤S1-S3中，随机森林的生成方法包括如下步骤：

S7-1、获取训练集和测试集，选取最近一次数据与历史随机数据共计N组，在N组数据中随机抽取一组作为测试集，其余N-1组作为训练集；

S7-2、共计选取M次，形成M组测试集与M组训练集，保证每一次选取不重复，生成随机森林集合；

S7-3、对M组随机森林模型进行训练，利用对应的测试集进行测试评分，根据评分值选取最佳模型；

S7-4、在最佳模型中按照出现次数与影响选取最佳节点，作为输出；

在步骤S4中，生成用户登录验证问题包括如下步骤；

S8-1、根据输出节点确定验证问题类型，调取有关于该类型的所有问题，对于每一个问题建立特征集合A-{X₁,X₂，X₃,...X_n}；

S8-2、对用户的历史游戏数据进行建立特征集合B-{y₁,y₂，y₃,...y_n}；

S8-3、根据公式

Jaccard相似系数越大，集合相似度越高，保留所有达到阈值C的集合对应的问题；

S8-4、在步骤S8-3中得到的问题中随机抽取一个作为验证登录问题；

在步骤S5中，所述鼠标的相关数据包括鼠标的按键时长、鼠标的活动轨迹；

所述鼠标的按键时长包括单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长；

利用计时器记录鼠标按下与弹起的时间节点，计算出时间间隔，即为单击按键时长，记为F₁；

在单机按键时长中，如果存在前一鼠标弹起时间与当前鼠标按下时间的间隔小于阈值D，即为双击按键时长，记为F₂；

在单机按键时长中，如果存在时长大于阈值E，即为鼠标的拖拽时长，记为F₃；

所述鼠标的活动轨迹选取每一次鼠标按下的点的坐标进行连线，即形成活动轨迹；

调取历史登录数据中的鼠标的相关数据，对所有的单击按键时长、双击按键时长、鼠标的拖拽时长分别求取平均值，记为F_i1、F_i2、F_i3，根据公式

当Fx超出阈值J时，表明鼠标的按键时长未通过常用设备验证；

将当前活动轨迹与游戏登录过程中的历史活动轨迹进行对比分析，若出现超出历史活动轨迹范围的点位，表明鼠标的活动轨迹未通过常用设备验证。

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