[发明专利]作弊检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种作弊检测方法、装置、设备及存储介质，涉及作弊检测技术领域。该方法包括：对待检测的终端设备的应用数据进行特征提取，获取所述终端设备的多类特征信息；所述应用数据为所述终端设备在应用程序的使用过程中的数据；根据所述多类特征信息进行检测，确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中是否存在作弊行为。相对于现有技术，解决了作弊检测结果的可靠性不高，不能有效识别作弊行为的问题。

技术领域

本申请涉及作弊检测技术领域，具体而言，涉及一种作弊检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，很多的应用程序会不定期的进行主题的推送。若应用程序所推送的主题涉及现金、实物、虚拟奖励、增值服务、优惠信息等用户权益信息，一些用户可能会在终端设备上安装作弊应用程序，通过作弊应用程序对终端设备的信息进行篡改，以蓄意获取更多的权益，损害其他用户的权益。

现有的作弊检测方法，通常是根据终端设备的单一特征信息进行作弊检测，以确定终端设备在应用程序的使用过程中是否存在作弊行为。

但是基于单一特征信息的作弊监测方法，很容易被针对性的破解，从而使得作弊检测结果的可靠性不高，不能有效识别作弊行为。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种作弊检测方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中作弊检测结果的可靠性不高，不能有效识别作弊行为的问题。

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作弊检测方法，包括：

对待检测的终端设备的应用数据进行特征提取，获取所述终端设备的多类特征信息；其中，所述应用数据为所述终端设备在应用程序的使用过程中的数据；

根据所述多类特征信息进行检测，确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中是否存在作弊行为。

进一步地，所述根据所述多类特征信息进行检测，确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中是否存在作弊行为，包括：

根据预设作弊检测模型，对所述多类特征信息进行处理，确定所述终端设备的检测结果；其中，所述作弊检测模型为根据多类样本特征信息进行训练得到的检测模型；

根据所述检测结果，确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中是否存在作弊行为。

进一步地，所述根据预设作弊检测模型，对所述多类特征信息进行处理，确定所述终端设备的检测结果，包括：

通过所述预设作弊检测模型，对每类特征信息进行处理，确定所述每类特征信息的检测得分，根据所述每类特征信息的检测得分以及预设的各特征信息的检测权重，确定所述终端设备的检测得分；所述检测结果包括：所述检测得分。

进一步地，所述根据所述检测结果，确定所述终端设备在应用程序的使用过程中是否存在作弊行为，包括：

将所述检测得分与预设阈值进行比较；

若所述检测得分大于或等于所述预设阈值，则确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中存在作弊行为；

若所述检测得分小于所述预设阈值，则确定所述终端设备在所述应用程序的使用过程中不存在所述作弊行为。

进一步地，所述多类特征信息包括下述至少一类信息：设备信息、接入网络的信息、程序安装信息。

进一步地，所述设备信息包括下述至少一个信息：操作系统的版本信息、型号信息、设备厂商信息。

进一步地，所述接入网络的信息包括下述至少一个信息：局域网地址信息、互联网协议IP地址信息。