一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质

摘要

本申请涉及云游戏技术领域，具体而言，涉及一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质，由于活动特征优化空间是全局性的，且具有约束性描述的指定优化指标，而对目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理，是依据特征优化请求和指定优化指标对全局性游戏活动特征进行优化（特征显著性处理），由此优化过程具有更高的精度和可信度，进一步地，能够保障目标云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理的质量，从而提高目标云游戏运行流式记录在后续风控处理分析中的使用效率，确保后续快速精准地通过目标云游戏运行流式记录定位得到游戏漏洞风险从而实现高效的风控处理。

权利要求

1.一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，应用于大数据风控平台系统，所述方法至少包括：确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，其中，所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录涵盖目标疑似异常游戏活动；挖掘所述目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，并确定所述全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况；

依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况；依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录；

其中：

所述全局性活动特征优化空间为用于进行特征、向量处理的映射空间，全局性活动特征优化空间用于表示目标疑似异常游戏活动的各个优化关键词的优化方法，全局性活动特征优化空间为由多个约束性描述以及约束性描述之间的关系单元层级组成的全局性空间，该全局性活动特征优化空间包括多维映射空间；

所述约束性描述为用于限定全局性活动特征优化空间的特征信息或者描述信息。

2.如权利要求1所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，还包括：确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述与全局性基础优化空间中约束性描述的第二特征匹配情况，其中，确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述与全局性基础优化空间中约束性描述的第二特征匹配情况，包括：将所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的分布标签与所述全局性基础优化空间中约束性描述的分布标签，变化到相同的描述标签列表内；确定所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价；依据所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价，确定所述第二特征匹配情况；

所述确定所述全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况，包括：依据所述全局性游戏活动特征的主题信息和所述全局性基础优化空间中约束性描述的主题信息，确定所述全局性游戏活动特征与所述全局性基础优化空间中约束性描述的第三特征匹配情况；依据所述第二特征匹配情况和所述第三特征匹配情况，确定所述第一特征匹配情况；

其中，所述依据所述全局性游戏活动特征的主题信息和所述全局性基础优化空间中约束性描述的主题信息，确定所述全局性游戏活动特征与所述全局性基础优化空间中约束性描述的第三特征匹配情况，包括：将主题信息相同的全局性游戏活动特征和所述全局性基础优化空间的约束性描述，确定为存在绑定关系的约束性描述二元组，得到所述第三特征匹配情况。

3.如权利要求1 2任一项所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在~

于，所述依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，包括：依据所述特征优化请求确定目标疑似异常游戏活动的优化关键词；

确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标中，与所述优化关键词对应的第一优化指标；

依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况；

相应地，在依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之前，还包括：依据所述特征优化请求确定所述优化关键词的优化变量；依据所述优化变量对所述第一优化指标进行更新。

4.如权利要求1 2任一项所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在~

于，所述依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录，包括：结合事先创建的第一视觉型特征关系网，在所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之间生成第一关系单元；

依据所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息、所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息以及所述第一关系单元，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录。

5.如权利要求4所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，所述依据所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息、所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息以及所述第一关系单元，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录，包括：挖掘所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息；

依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，加载得到所述第一关系单元内的兴趣属性信息；

依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述全局性游戏活动特征的兴趣属性信息和所述第一关系单元内的兴趣属性信息映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上，得到所述目标云游戏运行流式记录。

6.如权利要求1 2任一项所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在~

于，还包括：

创建匹配所述全局性游戏活动特征的全局性衍生映射空间，其中，所述全局性衍生映射空间中的约束性描述至少涵盖第一语义活动特征的活动特征优化情况及基于所述第一语义活动特征衍生所得的第二语义活动特征，所述第一语义活动特征为对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的全局性游戏活动特征；

依据所述全局性衍生映射空间和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述全局性衍生映射空间。

7.如权利要求6所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，所述创建匹配所述全局性游戏活动特征的全局性衍生映射空间，包括：确定所述全局性游戏活动特征中对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的第一语义活动特征；

在所述全局性游戏活动特征中的热门活动特征和所述第一语义活动特征的组合结果的衍生内容中，确定与所述第一语义活动特征具有指定量化差异的特征为所述第一语义活动特征对应的第二语义活动特征；

结合事先创建的第二视觉型特征关系网，在所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征之间生成第二关系单元，得到所述全局性衍生映射空间。

8.如权利要求7所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，所述确定所述全局性游戏活动特征中对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的第一语义活动特征，包括：确定所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中的映射特征；

依据所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中所述目标疑似异常游戏活动和所述全局性游戏活动特征的映射特征，确定所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征；

将所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征所对应的全局性游戏活动特征，确定为所述第一语义活动特征；

相应地，所述依据所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中所述目标疑似异常游戏活动和所述全局性游戏活动特征的映射特征，确定所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征，包括：在指定游戏状态下配置若干游戏运行模式；

在每个所述游戏运行模式下的多个所述全局性游戏活动特征的映射特征中，确定两个对应于所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征；其中，所述目标疑似异常游戏活动包括所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中如下一项或两项以上疑似异常游戏活动：异常游戏行为操作事件、频繁账号错误登录事件、敏感词聊天检测事件。

9.如权利要求6所述的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，其特征在于，所述依据所述全局性衍生映射空间和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述全局性衍生映射空间，包括：挖掘所述第一语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的漏洞风险映射内容，作为所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，并挖掘所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述第二语义活动特征的兴趣属性信息；

依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息和所述第二语义活动特征的兴趣属性信息，加载得到第二关系单元内的兴趣属性信息；

依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息、所述第二语义活动特征的兴趣属性信息和所述第二关系单元内的兴趣属性信息，映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现权利要求1‑9任一项所述的方法。

说明书

一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质

技术领域

[0001] 本申请实施例涉及云游戏技术领域，具体涉及一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质。

背景技术

[0002] 云游戏是指游戏放到服务器上去运行，把游戏渲染出来的的音视频画面，通过流的形式传送到终端，终端上不再需要安装游戏，各种终端比如说电视、手机、PC、平板都可以运行。

[0003] 对云游戏而言，安全稳定的游戏运行环境是保障游戏体验，维护用户隐私信息安全的关键。为实现这一目的，相关技术一般会进行适应性的数据信息安防处理，然而经发明人研究发现，这些技术在实施过程中可能会存在精度和效率低下的问题。

发明内容

[0004] 有鉴于此，本申请实施例提供了一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质。

[0005] 本申请实施例提供了一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法，应用于大数据风控平台系统，所述方法至少包括：

[0006] 确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，其中，所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录涵盖目标疑似异常游戏活动；挖掘所述目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，并确定所述全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况；

[0007] 依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况；依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录。

[0008] 对于一种可独立实施的技术方案而言，还包括：确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述与全局性基础优化空间中约束性描述的第二特征匹配情况，其中，确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述与全局性基础优化空间中约束性描述的第二特征匹配情况，包括：将所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的分布标签与所述全局性基础优化空间中约束性描述的分布标签，变化到相同的描述标签列表内；确定所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价；依据所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价，确定所述第二特征匹配情况；

[0009] 所述确定所述全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况，包括：依据所述全局性游戏活动特征的主题信息和所述全局性基础优化空间中约束性描述的主题信息，确定所述全局性游戏活动特征与所述全局性基础优化空间中约束性描述的第三特征匹配情况；依据所述第二特征匹配情况和所述第三特征匹配情况，确定所述第一特征匹配情况；

[0010] 其中，所述依据所述全局性游戏活动特征的主题信息和所述全局性基础优化空间中约束性描述的主题信息，确定所述全局性游戏活动特征与所述全局性基础优化空间中约束性描述的第三特征匹配情况，包括：将主题信息相同的全局性游戏活动特征和所述全局性基础优化空间的约束性描述，确定为存在绑定关系的约束性描述二元组，得到所述第三特征匹配情况。

[0011] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，包括：

[0012] 依据所述特征优化请求确定目标疑似异常游戏活动的优化关键词；

[0013] 确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标中，与所述优化关键词对应的第一优化指标；

[0014] 依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况；

[0015] 相应地，在依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之前，还包括：依据所述特征优化请求确定所述优化关键词的优化变量；依据所述优化变量对所述第一优化指标进行更新。

[0016] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录，包括：

[0017] 结合事先创建的第一视觉型特征关系网，在所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之间生成第一关系单元；

[0018] 依据所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息、所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息以及所述第一关系单元，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录。

[0019] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述依据所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息、所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息以及所述第一关系单元，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录，包括：

[0020] 挖掘所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息；

[0021] 依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，加载得到所述第一关系单元内的兴趣属性信息；

[0022] 依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述全局性游戏活动特征的兴趣属性信息和所述第一关系单元内的兴趣属性信息映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上，得到所述目标云游戏运行流式记录。

[0023] 对于一种可独立实施的技术方案而言，还包括：创建匹配所述全局性游戏活动特征的全局性衍生映射空间，其中，所述全局性衍生映射空间中的约束性描述至少涵盖第一语义活动特征的活动特征优化情况及基于所述第一语义活动特征衍生所得的第二语义活动特征，所述第一语义活动特征为对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的全局性游戏活动特征；

[0024] 依据所述全局性衍生映射空间和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述全局性衍生映射空间。

[0025] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述创建匹配所述全局性游戏活动特征的全局性衍生映射空间，包括：

[0026] 确定所述全局性游戏活动特征中对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的第一语义活动特征；

[0027] 在所述全局性游戏活动特征中的热门活动特征和所述第一语义活动特征的组合结果的衍生内容中，确定与所述第一语义活动特征具有指定量化差异的特征为所述第一语义活动特征对应的第二语义活动特征；

[0028] 结合事先创建的第二视觉型特征关系网，在所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征之间生成第二关系单元，得到所述全局性衍生映射空间。

[0029] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述确定所述全局性游戏活动特征中对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的第一语义活动特征，包括：

[0030] 确定所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中的映射特征；

[0031] 依据所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中所述目标疑似异常游戏活动和所述全局性游戏活动特征的映射特征，确定所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征；

[0032] 将所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征所对应的全局性游戏活动特征，确定为所述第一语义活动特征；

[0033] 相应地，所述依据所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中所述目标疑似异常游戏活动和所述全局性游戏活动特征的映射特征，确定所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征，包括：

[0034] 在指定游戏状态下配置若干游戏运行模式；

[0035] 在每个所述游戏运行模式下的多个所述全局性游戏活动特征的映射特征中，确定两个对应于所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征；其中，所述目标疑似异常游戏活动包括所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中如下一项或两项以上疑似异常游戏活动：异常游戏行为操作事件、频繁账号错误登录事件、敏感词聊天检测事件。

[0036] 对于一种可独立实施的技术方案而言，所述依据所述全局性衍生映射空间和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述全局性衍生映射空间，包括：

[0037] 挖掘所述第一语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的漏洞风险映射内容，作为所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，并挖掘所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述第二语义活动特征的兴趣属性信息；

[0038] 依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息和所述第二语义活动特征的兴趣属性信息，加载得到第二关系单元内的兴趣属性信息；

[0039] 依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息、所述第二语义活动特征的兴趣属性信息和所述第二关系单元内的兴趣属性信息，映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上。

[0040] 本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

[0041] 相较于现有技术，本申请实施例提供的一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法及存储介质具有以下技术效果：应用于本申请实施例，通过确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，并挖掘存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，确定全局性游戏活动特征与目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况，然后依据特征优化请求、全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和第一特征匹配情况，确定全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，最后依据全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录。

[0042] 由于活动特征优化空间是全局性的，且具有约束性描述的指定优化指标，而对目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理，是依据特征优化请求和指定优化指标对全局性游戏活动特征进行优化（特征显著性处理），由此优化过程具有更高的精度和可信度，进一步地，全局性游戏活动特征从存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中挖掘得到，最后全局性游戏活动特征通过特征优化（特征显著性处理）所得的活动特征优化情况再次反馈到存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，这样能够保障目标云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理的质量，从而提高目标云游戏运行流式记录在后续风控处理分析中的使用效率，确保后续快速精准地通过目标云游戏运行流式记录定位得到游戏漏洞风险从而实现高效的风控处理。

[0043] 在后面的描述中，将部分地陈述其他的特征。在检查后面内容和附图时，本领域的技术人员将部分地发现这些特征，或者可以通过生产或运用了解到这些特征。通过实践或使用后面所述详细示例中列出的方法、工具和组合的各个方面，当前申请中的特征可以被实现和获得。

附图说明

[0044] 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。

[0045] 图1为本申请实施例所提供的一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法的流程图。

具体实施方式

[0046] 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，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

[0047] 因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。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。

[0048] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

[0049] 本申请实施例中的大数据风控平台系统10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端。示例性地，大数据风控平台系统10包括：存储器11、处理器12、网络模块13和应用于云游戏防护的大数据风控处理装置20。

[0050] 存储器11、处理器12和网络模块13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有应用于云游戏防护的大数据风控处理装置20，所述应用于云游戏防护的大数据风控处理装置20包括至少一个可以软件或固件（firmware）的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本申请实施例中的应用于云游戏防护的大数据风控处理装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本申请实施例中的应用于云游戏防护的大数据风控处理方法。

[0051] 其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），只读存储器（Read Only Memory，ROM），可编程只读存储器（Programmable Read‑Only Memory，PROM），可擦除只读存储器（Erasable Programmable Read‑Only Memory，EPROM），电可擦除只读存储器（Electric Erasable Programmable Read‑Only Memory，EEPROM）等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。

[0052] 所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器 (Central Processing Unit，CPU)、网络处理器 (Network Processor，NP)等。可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0053] 网络模块13用于通过网络建立大数据风控平台系统10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

[0054] 本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

[0055] 可以理解的是，该大数据风控处理方法可以用于对存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录进行处理，示例性地可以对存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动进行优化（特征显著性处理），目标疑似异常游戏活动可以为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中如下一项或两项以上疑似异常游戏活动：异常游戏行为操作事件、频繁账号错误登录事件、敏感词聊天检测事件，所优化的方面可以涉及标签添加、关键词索引分类以及分布位置调整等方面。比如，存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中存在异常游戏行为操作事件时，可以对异常游戏行为操作事件的动态事件运行数据，换言之，用户行为、服务器反馈报告、漏洞错误检测清单等进行优化（特征显著性处理），从而完成异常游戏行为操作事件的特征显著性处理。

[0056] 举例而言，存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录可以为游戏运行检测线程采集的云游戏运行流式记录，或游戏运行检测线程所监测的云游戏运行记录中的其中一个运行记录日志。可以理解的是，在游戏运行检测线程所监测的云游戏运行记录中的每一个运行记录日志都可以视为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录。

[0057] 图1示出了本申请实施例所提供的一种应用于云游戏防护的大数据风控处理方法的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于大数据风控平台系统10，可以由所述处理器12实现，所述方法包括以下步骤S101‑步骤S104所记录的技术方案。

[0058] 步骤S101，确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，其中，所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录涵盖目标疑似异常游戏活动。

[0059] 在本申请实施例中，存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录可以为游戏运行检测线程采集的云游戏运行流式记录，或游戏运行检测线程所监测的云游戏运行记录中的其中一个运行记录日志。目标疑似异常游戏活动是游戏环境中的指定疑似异常游戏事件在云游戏运行流式记录中的异常游戏活动。

[0060] 举例而言，可以对游戏运行检测线程采集的云游戏运行流式记录进行分析，如果云游戏运行流式记录中涵盖目标疑似异常游戏活动，则确定该云游戏运行流式记录作为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，如果云游戏运行流式记录中不涵盖目标疑似异常游戏活动，则该云游戏运行流式记录不作为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录；同理，可以对游戏运行检测线程监测的云游戏运行记录进行分析，如果某一组云游戏运行流式记录中涵盖目标疑似异常游戏活动，则确定该组云游戏运行流式记录作为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，如果某一组云游戏运行流式记录中不涵盖目标疑似异常游戏活动，则该组云游戏运行流式记录不作为存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录。

[0061] 在一种应用场景中，在对云游戏运行记录进行监测时，如果监测过程中运行记录中某一时段出现异常游戏行为操作事件，某一时段不出现异常游戏行为操作事件，则运行记录中存在异常游戏行为操作事件的云游戏运行流式记录内容当作存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录进行显著性优化操作，而运行记录中不存在异常游戏行为操作事件的云游戏运行流式记录内容不当作存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录进行显著性优化操作，从而既可以保障云游戏运行记录中的异常游戏行为操作事件及时地被显著性优化操作，又可以在云游戏运行记录中不存在异常游戏行为操作事件时减少资源浪费和开销，同时避免对云游戏运行记录进行错误判断。

[0062] 此外，上述的云游戏运行流式记录可以是按照时间先后顺序形成的记录报告或者记录清单，也可以按照数据信息流的形式生成对应的记录，本申请实施例在此不作限制。

[0063] 步骤S102，挖掘所述目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，并确定所述全局性游戏活动特征与所述目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况。

[0064] 在本申请实施例中，挖掘目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征的方法可以有多种，在实际实施时，可以确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录对应的云游戏运行热度记录，并将存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录与云游戏运行热度记录进行整理后的云游戏运行流式记录导入到事先完成调试的大数据风控处理模型中，进行全局性游戏活动特征挖掘。游戏运行检测线程确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录的同时，可以触发游戏运行检测线程的采集模块确定云游戏运行热度记录，或者通过采集线程确定云游戏运行热度记录。

[0065] 可以理解的是的，挖掘所得的全局性游戏活动特征可以是多个，且挖掘所得的每个全局性游戏活动特征是携带主题信息（比如可以是标识）的，比如挖掘所得的全局性游戏活动特征具有时序性，则每个全局性游戏活动特征的主题信息可以为反映先后顺序的主题信息。主要原因是：在挖掘目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征时，是结合目标疑似异常游戏活动的特点或挖掘指标（挖掘要求）进行挖掘的，换言之，目标疑似异常游戏活动的某种状态是否挖掘，以及挖掘几个全局性游戏活动特征，是可以事先指定的。比如，在对异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录进行挖掘时，可以对异常游戏行为操作事件的请求‑响应环节以及其他显著活动状态进行全局性游戏活动特征挖掘，这些显著活动状态可以携带主题信息，由此挖掘所得的全局性游戏活动特征是携带主题信息的。

[0066] 可以理解，全局性活动特征优化空间（可以理解为用于进行特征、向量等处理的映射空间）用于表示目标疑似异常游戏活动的各个优化关键词的示例性优化方法。全局性活动特征优化空间可以为由多个约束性描述（可以理解为用于限定全局性活动特征优化空间的特征信息或者描述信息）以及约束性描述之间的关系单元层级组成的全局性空间（比如：多维映射空间），全局性活动特征优化空间的约束性描述也可以对应目标疑似异常游戏活动的各个显著活动状态，且多个约束性描述也是具有主题信息的，比如，多个约束性描述具有时序性，则每个约束性描述的主题信息可以为反映先后顺序的主题信息。多个约束性描述的整理方法与上述挖掘所得的全局性游戏活动特征的整理方法可以一致，也可以不一致。

[0067] 示例性地，由于挖掘所得的目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征是对应于目标疑似异常游戏活动的各个显著活动状态的，而目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间也是对应于目标疑似异常游戏活动的各个显著活动状态的，由此确定全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况（比如：对应关系），即将相同的显著活动状态下的全局性游戏活动特征和约束性描述进行特征匹配。

[0068] 步骤S103，依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况。

[0069] 在本申请实施例中，全局性活动特征优化空间还可以保存各个约束性描述的指定优化指标，简单的理解，在进行各个优化关键词时约束性描述的更新数据等。每个优化关键词中，至少有一个约束性描述需要进行更新，由此可以记录每个约束性描述在不同优化关键词下的更新数据（可以理解，若约束性描述不需要更新，则更新数据为空集）。比如，可以通过向量处理的思路对指定优化指标进行记录，每个约束性描述创建一个向量，先在向量中标记该约束性描述的全局性分布标签，然后逐一标记该约束性描述在各个优化关键词下的更新数据。基于上述向量的记录方式，可以在确定第一特征匹配情况后，将与约束性描述对应的全局性游戏活动特征的分布标签信息变化到空间的描述标签列表内，并加载至该约束性描述的向量中，以便于后续对全局性游戏活动特征进行优化（特征显著性处理）时保证优化的质量。

[0070] 可以理解，特征优化请求（优化指令）可以依据用户的实际情况进行确定，比如相关需求对至少一个优化关键词进行选定，则确定针对上述至少一个优化关键词的特征优化请求；特征优化请求还可以由执行该方法的执行主体自适应生成。在目标疑似异常游戏活动为异常游戏行为操作事件时，需求端可以针对异常游戏行为操作事件确定至少一个特征优化事件，从而确定该至少一个特征优化事件对应的特征优化请求。再比如，在目标疑似异常游戏活动为异常游戏行为操作事件时，可以事先设定至少一个特征优化事件，然后在每次确定到存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录后，皆自适应生成对应上述至少一个特征优化事件的特征优化请求。

[0071] 在本申请实施例中，全局性游戏活动特征的特征显著性处理过程，包括全局性游戏活动特征的状态优化过程，由此全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，包括状态被优化后的全局性游戏活动特征。

[0072] 举例而言，上述确定全局性游戏活动特征的活动特征优化情况时，可以先依据所述特征优化请求确定目标疑似异常游戏活动的优化关键词，其次确定所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标中，与所述优化关键词对应的第一优化指标，最后依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况。

[0073] 可以理解，优化关键词包括优化的状态和优化的类别，优化的状态旨在表达目标疑似异常游戏活动的部分状态，比如：异常游戏行为操作事件中的某个请求‑响应环节，优化的类别旨在表达期待的活动特征优化情况。可以理解，特征优化请求中具有一个优化关键词，则确定一个优化关键词，特征优化请求中具有多个优化关键词，则确定多个优化关键词。进一步地，第一优化指标，包括全局性活动特征优化空间的每个约束性描述在优化关键词下的更新数据。可以逐一访问每个约束性描述，从每个约束性描述中确定特征优化请求中的优化关键词所对应的优化指标，换言之，约束性描述在该优化关键词下的更新数据。当每个约束性描述以向量的格式保存各个优化关键词下的更新数据时，可以结合优化关键词到向量的对应状态确定更新数据。

[0074] 举例而言，在特征优化请求中的优化关键词只有一个时，则直接确定该优化关键词对应的优化指标。在特征优化请求中的优化关键词有多个时，则可以确定每个优化关键词对应的优化指标。或者，全局性活动特征优化空间在保存各个优化关键词的更新数据之外，还保存了优化关键词之间的各种组合所对应的更新数据，则在特征优化请求中的优化关键词有多个时，可以直接确定多个优化关键词的组合所对应的更新数据。

[0075] 此外，特征优化请求在包括优化关键词的同时，还可以包括各个优化关键词的优化变量（参数），可以调整特征优化请求中优化关键词的优化变量。优化变量可以为该优化事件的特征显著性处理程度，不同的特征显著性处理程度可以对应不同的优化指标。基于此，可以在依据所述第一优化指标，对所述全局性活动特征优化空间中至少一个约束性描述对应的所述全局性游戏活动特征进行更新，以获得所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之前，进一步依据特征优化请求确定所述优化关键词的优化变量，再依据所述优化变量对所述第一优化指标进行更新。通过优化变量可以对优化关键词的程度进行优化（特征显著性处理），能够提高特征优化处理的灵活性。

[0076] 可以理解，可以对约束性描述对应的全局性游戏活动特征的分布标签和其所对应的更新数据进行计算，得到全局性游戏活动特征的活动特征优化情况。在一个或多个优化关键词下，至少有一个约束性描述的更新数据不为空集，则这些约束性描述对应的全局性游戏活动特征在计算后发生更新。在通过向量处理的思路对指定优化指标进行记录，且在确定第一特征匹配情况后，将与约束性描述对应的全局性游戏活动特征的分布标签信息变化到空间的描述标签列表内，并加载至该约束性描述的向量中的基础上，可以直接从每个约束性描述的向量中挖掘全局性游戏活动特征的分布标签和更新数据进行计算。当所确定到的第一更新数据中，某个约束性描述的更新数据包括多个且均不为空集时，可以结合指定顺序，逐一结合每个更新数据对约束性描述对应的全局性游戏活动特征的分布标签进行运算。

[0077] 结合上述至少一种方式对全局性游戏活动特征进行更新后，全局性游戏活动特征的状态被优化，处在优化后的状态下的全局性游戏活动特征可以理解为全局性游戏活动特征的活动特征优化情况中状态被优化后的全局性游戏活动特征。

[0078] 步骤S104，依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录。

[0079] 在本申请实施例中，依据全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，对存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录的对应状态进行相同的特征显著性处理，换言之，将活动特征优化情况投射至处理云游戏运行流式记录上，从而完成对存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理。比如，在目标疑似异常游戏活动为异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录时，可以在该步骤中完成对异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录的显著性优化操作。

[0080] 综上所述，通过确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，并挖掘存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，确定全局性游戏活动特征与目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况，然后依据特征优化请求、全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和第一特征匹配情况，确定全局性游戏活动特征的活动特征优化情况，最后依据全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录。

[0081] 由于活动特征优化空间是全局性的，且具有约束性描述的指定优化指标，而对目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理，是依据特征优化请求和指定优化指标对全局性游戏活动特征进行优化（特征显著性处理），由此优化过程具有更高的精度和可信度，进一步地，全局性游戏活动特征从存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中挖掘得到，最后全局性游戏活动特征通过特征优化（特征显著性处理）所得的活动特征优化情况再次反馈到存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，这样能够保障目标云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动的特征显著性处理的质量，从而提高目标云游戏运行流式记录在后续风控处理分析中的使用效率，确保后续快速精准地通过目标云游戏运行流式记录定位得到游戏漏洞风险从而实现高效的风控处理。

[0082] 对于一些可独立实施的技术方案而言，所述应用于云游戏防护的大数据风控处理方法还包括：确定所述目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间中约束性描述与全局性基础优化空间中约束性描述的第二特征匹配情况。

[0083] 在本申请实施例中，全局性基础优化空间为目标疑似异常游戏活动的基础优化空间（比如：标准模型），由多个约束性描述和约束性描述间的关系单元构成。比如目标疑似异常游戏活动为异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录时，则全局性基础优化空间可以为基础异常游戏行为操作事件模型（可以理解为向量空间模型）。如果通过步骤S102所描述的内容对全局性基础优化空间进行全局性游戏活动特征挖掘，则可以得到全局性基础优化空间的全部约束性描述。全局性活动特征优化空间旨在表达全局性基础优化空间的至少一个优化关键词的示例性优化方法，即用于表示至少一个优化关键词中，全局性基础优化空间的各个状态的优化指标。全局性活动特征优化空间具有设定的空间描述标签列表，其内的各个约束性描述的分布标签皆为该空间描述标签列表内的分布标签，全局性活动特征优化空间还具有空间的分布标签映射列表，该分布标签映射列表用于将空间描述标签列表内的分布标签变化到全局描述标签列表内。

[0084] 基于此，可以先将所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的分布标签与所述全局性基础优化空间中约束性描述的分布标签，变化到相同的描述标签列表内，比如：全局性基础优化空间中约束性描述的分布标签为全局描述标签列表内的分布标签，则可以将约束性描述的分布标签变化到全局描述标签列表。然后确定所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价。最后依据所述全局性活动特征优化空间中每个约束性描述与所述全局性基础优化空间中每个约束性描述间的量化共性评价，确定所述第二特征匹配情况，可以两个约束性描述间的量化共性评价，和指定的量化差异结果，确定该两个约束性描述是否对应，相关判断方式可以根据实际情况选择，在此不作赘述。

[0085] 对于一种可独立实施的技术方案而言，基于此，可以结合上述方式确定所述全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况，示例性地可以包括步骤S401和步骤S402。

[0086] 步骤S401，依据所述全局性游戏活动特征的主题信息和所述全局性基础优化空间中约束性描述的主题信息，确定所述全局性游戏活动特征与所述全局性基础优化空间中约束性描述的第三特征匹配情况。

[0087] 在本申请实施例中，由于全局性基础优化空间为基于初始疑似异常游戏活动（比如：初始云游戏运行流式记录）确定的基础优化空间，该基础优化空间中初始异常游戏行为操作事件和目标异常游戏行为操作事件的游戏活动特征的设计思路一致，由此基于初始云游戏运行流式记录生成的全局性基础优化空间中约束性描述在目标疑似异常游戏活动中的状态，与全局性游戏活动特征在目标疑似异常游戏活动中的状态相同时，则该约束性描述与该全局性游戏活动特征的主题信息相同，由此将主题信息相同的全局性游戏活动特征和所述全局性基础优化空间的约束性描述，确定为存在绑定关系的约束性描述二元组，得到所述第三特征匹配情况。比如，全局性基础优化空间的约束性描述的顺序与目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征的顺序是一致的，可以将反映先后顺序的主题信息相同的全局性游戏活动特征和所述全局性基础优化空间的约束性描述，确定为存在绑定关系的约束性描述二元组，得到所述第三特征匹配情况。

[0088] 步骤S402，依据所述第二特征匹配情况和所述第三特征匹配情况，确定所述第一特征匹配情况。

[0089] 在本申请实施例中，将与全局性基础优化空间的相同约束性描述相对应的全局性活动特征优化空间的约束性描述和全局性游戏活动特征，确定为存在绑定关系（相互对应）的匹配情况。

[0090] 在本申请实施例中，通过事先设定全局性基础优化空间的各个约束性描述与全局性活动特征优化空间的各个约束性描述之间的第二特征匹配情况，然后在每次确定到存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录的目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征后，可以高效地应用主题信息确定全局性游戏活动特征与全局性活动特征优化空间的约束性描述的第一特征匹配情况，如此一来，操作便利，同时能够提高第一特征匹配情况的准确性，避免了针对每个存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录的目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，执行不必要的量化共性评价计算处理。

[0091] 对于一些可独立实施的技术方案而言，步骤S104所记录的依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录，示例性地可以包括步骤S501和步骤S502所记录的内容。

[0092] 步骤S501，结合事先创建的第一视觉型特征关系网，在所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之间生成第一关系单元。

[0093] 在本申请实施例中，事先设定的第一视觉型特征关系网（可以理解为拓扑结构）旨在表达全局性基础优化空间的各个约束性描述之间的关系单元（比如不同描述之间的节点化关系表达或者网格化关系表达）中，约束性描述的组合结果关系，换言之，每个约束性描述需要与其他哪些约束性描述组合。第一视觉型特征关系网是以约束性描述的主题信息进行记录的。而由于全局性游戏活动特征的主题信息是与全局性基础优化空间的约束性描述的主题信息一致的，且还可以在步骤S201创建全局性游戏活动特征与全局性基础优化空间的约束性描述之间的第三特征匹配情况，由此当至少一个全局性游戏活动特征发生更新后，各个全局性游戏活动特征的主题信息仍然是清楚的，且各个全局性游戏活动特征与全局性基础优化空间的各个约束性描述的特征匹配情况仍然是清楚的，进而可以结合第一视觉型特征关系网对不同的全局性游戏活动特征活动特征优化情况进行组合结果，生成第一关系单元。在各个全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之间生成第一关系单元后，形成了目标疑似异常游戏活动的目标空间。

[0094] 步骤S502，依据所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息、所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息以及所述第一关系单元，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录。

[0095] 举例而言，可以先挖掘所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息；其次依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，加载得到所述第一关系单元内的兴趣属性信息；最后依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述全局性游戏活动特征的兴趣属性信息和所述第一关系单元内的兴趣属性信息映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上，得到所述目标云游戏运行流式记录。比如，目标疑似异常游戏活动是异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录，则目标云游戏运行流式记录为完成异常游戏行为操作事件云游戏运行流式记录的显著性优化操作的云游戏运行流式记录。

[0096] 可以理解的是，相较于存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，目标云游戏运行流式记录中的目标疑似异常游戏活动的某些状态被优化，而本申请中并非直接在局部的存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上对兴趣属性标签（旨在表达游戏活动对应的操作意图或者行为倾向）进行优化（特征显著性处理），而是通过对局部的存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中挖掘到的全局性游戏活动特征进行优化（特征显著性处理），实现对存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的兴趣属性标签进行优化（特征显著性处理）。换言之，全局性游戏活动特征与其在存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征相对应，由此全局性游戏活动特征的活动特征优化情况可以旨在表达其对应的映射特征的活动特征优化情况，即该映射特征的兴趣属性标签的活动特征优化情况，示例性地可以通过挖掘全局性游戏活动特征在存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，并将该兴趣属性信息再次映射至全局性游戏活动特征的活动特征优化情况在存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录的映射特征上。

[0097] 在本申请实施例中，第一关系单元包括多个存在连接关系的局部关系单元，这些局部关系单元由至少三个全局性游戏活动特征组成。加载第一关系单元内的兴趣属性信息时，可以将每个局部关系单元内的兴趣属性信息均加载为匹配该局部关系单元的全局性游戏活动特征的兴趣属性信息。主要原因是：从存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上挖掘全局性游戏活动特征时，可以针对相同兴趣属性信息的兴趣属性区域的启止条件下兴趣属性标签进行挖掘，由此这些兴趣属性标签内的兴趣属性信息与这些兴趣属性标签相同，进而这些兴趣属性标签对应的全局性游戏活动特征组成的局部关系单元内的兴趣属性信息也对与这些全局性游戏活动特征的兴趣属性信息相同。

[0098] 举例而言，可以先将存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录加载到导出云游戏运行流式记录上，比如借助相关操作将存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录复制至待使用云游戏运行流式记录上，待使用云游戏运行流式记录是用于全局性游戏活动特征的兴趣属性信息和第一关系单元内的兴趣属性信息的映射，换言之，作为目标云游戏运行流式记录的参考；然后将存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录作为加载程序的原料云游戏运行流式记录，将每个全局性游戏活动特征在存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签作为原料云游戏运行流式记录的用户行为定位分布标签，这样一来，可以挖掘全局性游戏活动特征在存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息；然后通过全局性活动特征优化空间的空间映射列表将全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的分布标签变化到全局描述标签列表，再然后通过全局描述标签列表到池化列表的映射列表，将全局描述标签列表内的全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的分布标签变化到池化描述标签列表，并触发后续相关加载操作，即依据全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息加载第一关系单元内的兴趣属性信息，并将全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和第一关系单元内的兴趣属性信息加载在作为待使用云游戏运行流式记录的存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上，从而实现在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述目标疑似异常游戏活动的活动特征优化情况，得到目标云游戏运行流式记录。

[0099] 在本申请实施例中，通过在各个全局性游戏活动特征的活动特征优化情况之间生成第一关系单元，以获取了目标疑似异常游戏活动的目标空间；再通过挖掘全局性游戏活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，以及第一关系单元内兴趣属性信息的加载，以在目标空间上标记目标疑似异常游戏活动的兴趣属性信息，最后将具有兴趣属性信息的目标空间加载到待使用云游戏运行流式记录上，得到最终的目标云游戏运行流式记录。

[0100] 对于一种可独立实施的技术方案而言，上述所描述的对云游戏运行流式记录进行处理，示例性地可以包括步骤S601和步骤S602所描述的内容。

[0101] 步骤S601，创建匹配所述全局性游戏活动特征的全局性衍生映射空间，其中，所述全局性衍生映射空间中的约束性描述至少涵盖第一语义活动特征的活动特征优化情况及基于所述第一语义活动特征衍生所得的第二语义活动特征，所述第一语义活动特征为对应所述目标疑似异常游戏活动的启止条件的全局性游戏活动特征 。

[0102] 在本申请实施例中，可以先确定所述全局性游戏活动特征中对应所述目标疑似异常游戏活动启止条件的第一语义活动特征（可以理解为用于进行特征区分的活动特征）。

[0103] 举例而言，首先确定所述全局性游戏活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中的映射特征（比如：投射点）；其次依据所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录中所述目标疑似异常游戏活动和所述全局性游戏活动特征的映射特征，确定所述目标疑似异常游戏活动的启止条件（可以理解为不同目标疑似异常游戏活动的区分条件）下的映射特征；最后将所述目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征所对应的全局性游戏活动特征，确定为所述第一语义活动特征。

[0104] 示例性的，确定目标疑似异常游戏活动的启止条件下的映射特征时，可以在指定游戏状态下配置若干游戏运行模式，比如：事先配置若干不可返回的游戏运行模式，然后在每个游戏运行模式下的多个全局性游戏活动特征的映射特征中，确定两个对应于启止条件下的映射特征。

[0105] 在本申请实施例中，可以在所述全局性游戏活动特征中的热门活动特征（可以理解为出现最频繁的活动特征）和所述第一语义活动特征的组合结果（特征组合结果）的衍生内容（特征组合结果的衍生扩展结果）中，确定与所述第一语义活动特征具有指定量化差异的特征为所述第一语义活动特征对应的第二语义活动特征。

[0106] 举例而言，可以依据各个全局性游戏活动特征的分布标签信息进行计算，以获得多个全局性游戏活动特征中的热门活动特征，换言之，处于最热门的全局性游戏活动特征。然后基于热门活动特征和每个语义活动特征生成游戏运行模式，并在游戏运行模式下进一步确定指定量化差异（该量化差异（差距）事先指定，可以依据目标疑似异常游戏活动的频繁程度进行设置，比如为目标疑似异常游戏活动的频繁程度为每分钟X次），则衍生内容的约束性描述可以理解为该语义活动特征对应的第二语义活动特征。

[0107] 在本申请实施例中，可以结合事先创建的第二视觉型特征关系网，在所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征之间生成第二关系单元，得到所述全局性衍生映射空间。

[0108] 可以理解，事先创建的第二视觉型特征关系网旨在表达多个第一语义活动特征和多个第二语义活动特征之间的关系单元中，不同活动特征的组合结果关系。比如，所有的第一语义活动特征逐一组合结果，生成全局性衍生映射空间的第一子映射空间；所有的第二语义活动特征逐一组合结果，生成全局性衍生映射空间的第二子映射空间；然后每个第一语义活动特征与其对应的第二语义活动特征组合结果，且与对应的第二语义活动特征下一个第二语义活动特征也组合结果，从而生成全局性衍生映射空间内的第二关系单元。第二视觉型特征关系网是以第一语义活动特征和第二语义活动特征的先后顺序进行记录的，由此当第一语义活动特征被优化后，依然可以结合该视觉型特征关系网生成第二关系单元。

[0109] 步骤S602，依据所述全局性衍生映射空间和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上加载所述全局性衍生映射空间。

[0110] 举例而言，可以先挖掘所述第一语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的漏洞风险映射内容，作为所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息，并挖掘所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的兴趣属性信息，作为所述第二语义活动特征的兴趣属性信息；再依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息和所述第二语义活动特征的兴趣属性信息，加载得到所述第二关系单元内的兴趣属性信息；最后依据所述第一语义活动特征的活动特征优化情况和所述第二语义活动特征在所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上的映射特征的分布标签信息，将所述第一语义活动特征的活动特征优化情况的兴趣属性信息、所述第二语义活动特征的兴趣属性信息和所述第二关系单元内的兴趣属性信息，映射至所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录上。可以理解，以上实施方式与步骤S502中的实施方式相同，由此可以参照步骤S502的实施方式，执行该步骤。

[0111] 除此之外，在一些可独立实施的设计思路下，在确定出目标云游戏运行流式记录之后，该方法还可以包括以下内容：从所述目标云游戏运行流式记录中挖掘疑似异常游戏活动特征；根据所述疑似异常游戏互动特征确定游戏漏洞风险；针对所述游戏漏洞风险制定风控处理策略。

[0112] 在本申请实施例中，疑似异常游戏活动特征的挖掘条件可以根据实际需求进行设定，比如侧重于用户隐私窃取的挖掘条件，或者侧重于DDOS攻击的挖掘条件，基于此，可以通过分类器或者其他智能化线程确定疑似异常游戏互动特征对应的游戏漏洞风险，从而针对性地制定风控处理策略，由于目标云游戏运行流式记录中的特征是经过优化的，因此具有更强的特征表达能力，从而可以保障确定出的游戏漏洞风险的精度和可信度。

[0113] 除此之外，在一些可独立实施的设计思路下，根据所述疑似异常游戏互动特征确定游戏漏洞风险，可以通过以下实施方式实现：获取针对所述疑似异常游戏互动特征的节点行为描述集合，所述节点行为描述集合包括至少两组节点行为描述；获得所述节点行为描述集合中的各组节点行为描述与所述疑似异常游戏互动特征之间的关联程度；根据所述各组节点行为描述对应的关联程度，以及所述各组节点行为描述的会话主题，对所述各组节点行为描述进行顺序调整，得到相应的节点行为描述队列；基于所述节点行为描述队列生成针对所述疑似异常游戏互动特征的目标漏洞风险类别队列，所述目标漏洞风险类别队列包括至少两个目标漏洞风险类别；基于所述目标漏洞风险类别队列中的前n个目标漏洞风险类别确定所述游戏漏洞风险。如此设计，能够从节点行为描述层面出发以尽可能完整地确定出目标漏洞风险类别队列，从而依据排序靠前的目标漏洞风险类别精准可靠地定位游戏漏洞风险。

[0114] 基于上述同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种应用于云游戏防护的大数据风控处理装置200，应用于大数据风控平台系统10，所述装置包括：

[0115] 流式记录获取模块210，用于确定存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，其中，所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录涵盖目标疑似异常游戏活动；

[0116] 活动特征挖掘模块220，用于挖掘所述目标疑似异常游戏活动的全局性游戏活动特征，并确定所述全局性游戏活动特征与所述目标疑似异常游戏活动的全局性活动特征优化空间中约束性描述的第一特征匹配情况；

[0117] 优化情况确定模块230，用于依据特征优化请求、所述全局性活动特征优化空间中约束性描述的指定优化指标和所述第一特征匹配情况，确定所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况；

[0118] 流式记录分析模块240，用于依据所述全局性游戏活动特征的活动特征优化情况和所述存在游戏漏洞显著性处理需求的云游戏运行流式记录，确定目标云游戏运行流式记录。

[0119] 在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0120] 另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

[0121] 所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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，大数据风控平台系统10，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0122] 以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。