[发明专利]黑产设备识别方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种黑产设备识别方法、装置、服务器及存储介质。该方法包括：获取设备执行预设操作的特征数据，所述特征数据包括位置数据和网络数据；根据所述位置数据识别第一黑产设备；基于所述第一黑产设备结合所述网络数据识别第二黑产设备。该方法基于黑产设备难以以技术伪造或绕过的位置数据和网络数据识别黑产设备，对于通过多台设备进行黑产行为或共用一台设备进行黑产行为都能有准确的黑产设备识别效果。

技术领域

本发明属于网络安全领域，尤其涉及一种黑产设备识别方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

ASO(应用商店优化，App Store Optimization)，具体而言，就是通过主动优化APP(应用程序，Application)在应用商店的标题、描述、关键字、图标、截图，下载量，评论等手段，从而到提升APP在各个应用市场的权重，提升曝光度，展示次数，增加下载量的一种手段。同时也指代用户通过各个应用市场下载，共享，参与APP的活动的过程——因为用户的应用截图、上传的视频、具体下载量、评论、以及活跃用户的总体表现都会影响ASO。我们很多的时候下载APP都会通过应用商店，要么就是手机自带应用商店，要么就是一些第三方的应用商店。由于ASO能带量精准的流量，性价比高。因此成为了黑产用户上下其手的重灾区。往往有黑产通过群控的方式，通过批量打低分，批量控评，批量点击广告等批量形式操作，影响正常的ASO业务。更有甚者，通过群控的方式集中参与APP内活动，从而达到套利效果。

现有的技术方案，大多集中在识别和防范用户进行诈骗，又或者对设备本体是否PC而非移动端进行识别，在应对由多台设备发起的黑产攻击时难以准确识别并给出有效的防范措施。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种黑产设备识别方法，能够对于在多台设备进行黑产行为或共用一台设备进行黑产行为都能有准确的黑产设备识别效果。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种黑产设备识别方法，该方法包括：

获取设备执行预设操作的特征数据，所述特征数据包括位置数据和网络数据；

根据所述位置数据识别第一黑产设备；

基于所述第一黑产设备结合所述网络数据识别第二黑产设备。

第二方面，本发明提供了一种黑产设备识别装置，包括：

数据获取模块，用于获取设备执行预设操作的特征数据，所述特征数据包括位置数据和网络数据；

第一识别模块，用于根据所述位置数据识别第一黑产设备；

第二识别模块，用于基于所述第一黑产设备结合所述网络数据识别第二黑产设备。

第三方面，本发明提供了一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前述的黑产设备识别方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被执行时实现前述的黑产设备识别方法。

本发明提供的黑产设备识别方法，基于黑产设备难以以技术伪造或绕过的位置数据和网络数据识别黑产设备，对于在多台设备进行黑产行为或共用一台设备进行黑产行为都能有准确的黑产设备识别效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本申请的部分实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种黑产设备识别方法的流程图；