移動終端作弊行為的檢測方法及相應裝置的制造方法
【專利摘要】本發明提供一種移動終端作弊行為的檢測方法及裝置，所述方法包括步驟：接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息；基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值；基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為；對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。本發明所述方法或裝置能夠在獎品推送之前預先判斷是否為作弊行為，使得獎品推送更加精準，避免通過非常規手段獲取獎品給商家帶來的損失，同時也使得獎品更多地推送給潛在的有價值用戶，進一步促進應用程序的推廣應用。
【專利說明】
移動終端作弊行為的檢測方法及相應裝置
技術領域
[0001]本發明涉及安全領域，具體而言，本發明涉及一種移動終端作弊行為的檢測方法及相應裝置。
【背景技術】
[0002]隨著互聯網行業的不斷發展，商家已經不限于傳統的營銷方式推廣自己的產品，如APP商家為了更快推廣其APP應用，通過派發獎品或獎品的方式吸引更多用戶下載使用其APP，雖然這種方式能夠在短時間內快速推廣APP，聚集一定數量的用戶群，但其也存在一些弊端。如有些用戶僅僅為了獲取獎品或獎品，特別是對于一些大額獎品或價值較高的獎品，更容易促使用戶為了搶獎品或獎品采用更多非正規手段，如搶獎品神器、虛擬機搶獎品，這樣能夠規避商家設定的搶獎品或獎品規則，獲得更多獎品或獎品。
[0003]但這違背了商家發獎品或獎品的意圖，不僅沒有實現APP應用的推廣，還增加了商業化活動成本，也影響了其他正常用戶的獎品獲取概率。現有技術為了解決該問題，采用校驗碼的方式進行驗證，如輸入數字、輸入圖片等方式進行校驗。但校驗碼方式增加了操作步驟，不方便用戶的操作，從而使商家流失一些用戶，不符合商家的需求。基于此，亟待需要提供能夠在防止在搶獎品或獎品過程中作弊同時推廣商家產品的方法。
【發明內容】
[0004]本發明的目的旨在解決上述至少一個問題，提供一種移動終端作弊行為的檢測方法及裝置，防止搶獎品或獎品過程中的作弊行為。
[0005]為了實現上述目的，本發明提供一種移動終端作弊行為的檢測方法，包括以下步驟:
[0006]接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息；
[0007]基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值；
[0008]基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為；
[0009]對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。
[0010]進一步，所述計算用于評估移動終端請求的分數值的步驟如下:
[0011]計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值；
[0012]統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值；
[0013]基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。
[0014]優選的，所述特定特征信息包括以下至少一項:
[0015]型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、Bffi1、MAC地址。
[0016]較佳的，還包括前置步驟:接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。
[0017]進一步，還包括步驟:
[0018]獲取移動終端當前的地理位置信息；
[0019]確定是否與用戶慣常的地理位置信息一致，若一致則判定該移動終端不存在作弊行為；
[0020]若不一致則判定該移動終端存在作弊行為。
[0021]進一步，基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為的步驟具體為:
[0022]將所述分數值與預設值進行比較，若該分數值大于所述預設值，則判定該移動終端存在作弊行為。
[0023]進一步，還包括步驟:通過用戶個性化信息修正預設值。
[0024]具體的，所述用戶個性化信息包括安裝程序列表信息、軟件使用信息、是否使用過特定軟件的信息。
[0025]進一步，還包括步驟:檢測同一賬號是否在多個移動終端設備上登錄。
[0026]更進一步，還包括步驟:將被判定為存在作弊行為的移動終端特定屬性信息加入黑名單。
[0027]進一步，還包括步驟:將獲取的移動終端特定屬性信息與所述黑名單中記錄的移動終端屬性信息進行對比，以確定該移動終端是否存在作弊行為。
[0028]更進一步，還包括步驟，對不存在作弊行為的移動終端按照相應的獎品分發策略信息確定推送的獎品類型及金額。
[0029]進一步包括步驟，接收移動終端發送的獲取獎品的請求并解析，以獲取獎品分發策略?目息O
[0030]具體的，所述獎品類型包括現金獎品、代金券、特定商品、兌換券。
[0031]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息。
[0032]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息。
[0033]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息。
[0034]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息。
[0035]本發明還提供一種移動終端作弊行為的檢測裝置，包括:
[0036]接收單元:用于接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息；
[0037]評估單元:用于基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值；
[0038]判斷單元:用于基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為；
[0039]第一推送單元:用于對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。
[0040]具體的，所述評估單元執行的步驟包括:
[0041]計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值；
[0042]統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值；
[0043]基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。
[0044]較佳的，所述特定特征信息包括以下至少一項:
[0045]型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、Bffi1、MAC地址。
[0046]較佳的，還包括驗證單元，用于接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。
[0047]進一步，還包括定位單元，執行以下步驟:
[0048]獲取移動終端當前的地理位置信息；
[0049]確定是否與用戶慣常的地理位置信息一致，若一致則判定該移動終端不存在作弊行為；
[0050]若不一致則判定該移動終端存在作弊行為。
[0051]具體的，判斷單元執行的步驟具體為:
[0052]將所述分數值與預設值進行比較，若該分數值大于所述預設值，則判定該移動終端存在作弊行為。
[0053]進一步，還包括修正單元，被配置為通過用戶個性化信息修正預設值。
[0054]具體的，所述用戶個性化信息包括安裝程序列表信息、軟件使用信息、是否使用過特定軟件的信息。
[0055]進一步，還包括檢測單元，被配置為檢測同一賬號是否在多個移動終端設備上登錄。
[0056]更進一步，還包括黑名單單元，被配置為將被判斷為存在作弊行為的移動終端特定屬性信息加入黑名單。
[0057]具體的，所述黑名單單元還進一步執行步驟:將獲取的移動終端特定屬性信息與所述黑名單中記錄的移動終端屬性信息進行對比，以確定該移動終端是否存在作弊行為。
[0058]更進一步，還包括第二推送單元，用于對不存在移動移動終端作弊行為的移動終端按照相應的獎品分發策略信息確定推送的獎品類型及金額。
[0059]具體的，所述接收單元還被配置為接收移動終端發送的獲取獎品的請求并解析，以獲取獎品分發策略信息。
[0060]具體的，所述獎品類型包括現金獎品、代金券、特定商品、兌換券。
[0061]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息。
[0062]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息。
[0063]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息。
[0064]優選的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息。
[0065]相比現有技術，本發明的方案具有以下優點:
[0066]本發明通過對請求獲取獎品的移動終端的特定特征信息出現的概率進行統計，并基于相應概率評估該移動終端請求獲取獎品的行為是否非法。由此能夠在獎品推送之前預先判斷是否為作弊行為，使得獎品推送更加精準，避免通過非常規手段獲取獎品給商家帶來的損失，同時也使得獎品更多地推送給潛在的有價值用戶，進一步促進應用程序的推廣應用。
[0067]本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。
【附圖說明】
[0068]本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0069]圖1為本發明實施例所述移動終端作弊行為的檢測方法流程示意圖；
[0070]圖2為本發明實施例所述對移動終端的請求進行評估的流程示意圖；
[0071]圖3為本發明另一實施例所述移動終端作弊行為的檢測方法流程示意圖；
[0072]圖4為本發明實施例所述移動終端作弊行為的檢測裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0073]下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發明，而不能解釋為對本發明的限制。
[0074]本技術領域技術人員可以理解，除非特意聲明，這里使用的單數形式“一”、“一個”、“所述”和“該”也可包括復數形式。應該進一步理解的是，本發明的說明書中使用的措辭“包括”是指存在所述特征、整數、步驟、操作、元件和/或組件，但是并不排除存在或添加一個或多個其他特征、整數、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。應該理解，當我們稱元件被“連接”或“耦接”到另一元件時，它可以直接連接或耦接到其他元件，或者也可以存在中間元件。此外，這里使用的“連接”或“親接”可以包括無線連接或無線耦接。這里使用的措辭“和/或”包括一個或更多個相關聯的列出項的全部或任一單元和全部組合。
[0075]本技術領域技術人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術語(包括技術術語和科學術語)，具有與本發明所屬領域中的普通技術人員的一般理解相同的意義。還應該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術語，應該被理解為具有與現有技術的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣被特定定義，否則不會用理想化或過于正式的含義來解釋。
[0076]本技術領域技術人員可以理解，這里所使用的“終端”、“終端設備”既包括無線信號接收器的設備，其僅具備無發射能力的無線信號接收器的設備，又包括接收和發射硬件的設備，其具有能夠在雙向通信鏈路上，執行雙向通信的接收和發射硬件的設備。這種設備可以包括:蜂窩或其他通信設備，其具有單線路顯示器或多線路顯示器或沒有多線路顯示器的蜂窩或其他通信設備;PCS(Personal Communicat1ns Service，個人通信系統)，其可以組合語音、數據處理、傳真和/或數據通信能力;PDA(Personal Digital Assistant，個人數字助理)，其可以包括射頻接收器、尋呼機、互聯網/內聯網訪問、網絡瀏覽器、記事本、日歷和/或GPS(Global Posit1ning System，全球定位系統)接收器;常規膝上型和/或掌上型計算機或其他設備，其具有和/或包括射頻接收器的常規膝上型和/或掌上型計算機或其他設備。這里所使用的“終端”、“終端設備”可以是便攜式、可運輸、安裝在交通工具(航空、海運和/或陸地)中的，或者適合于和/或配置為在本地運行，和/或以分布形式，運行在地球和/或空間的任何其他位置運行。這里所使用的“終端”、“終端設備”還可以是通信終端、上網終端、音樂/視頻播放終端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移動互聯網設備)和/或具有音樂/視頻播放功能的移動電話，也可以是智能電視、機頂盒等設備。
[0077]本技術領域技術人員可以理解，這里所使用的遠端網絡設備，其包括但不限于計算機、網絡主機、單個網絡服務器、多個網絡服務器集或多個服務器構成的云。在此，云由基于云計算(Cloud Computing)的大量計算機或網絡服務器構成，其中，云計算是分布式計算的一種，由一群松散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機。本發明的實施例中，遠端網絡設備、終端設備與WNS服務器之間可通過任何通信方式實現通信，包括但不限于，基于3GPP、LTE、WMAX的移動通信、基于TCP/IP、UDP協議的計算機網絡通信以及基于藍牙、紅外傳輸標準的近距無線傳輸方式。
[0078]請參閱圖1，圖1為本發明實施例提供的移動終端作弊行為的檢測方法流程示意圖，包括以下步驟:
[0079]S11、接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息；
[0080]當用戶點擊搶獎品按鈕或檢測到用戶使用特定應用程序頻率低等情況時，由移動終端中內置的獎品分發程序向服務器發送獲取獎品的請求。服務器接收到相應請求，基于該請求獲取特定屬性信息，其中，所述特定屬性信息包括以下至少一項:型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、ME1、MAC地址。具體的，可通過獲取到的移動終端設備的MAC地址，查詢數據庫中該MAC地址對應的移動終端型號、生產廠商以及操作系統版本號、UUID JMEI等?目息O
[0081]較佳的，在執行該步驟之前還包括前置步驟:接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。通常情況下，移動終端通過遠程登錄服務器，會得到一個ID，即用戶身份標識符，用于表征該移動終端的用戶的身份信息，該用戶身份標識符與登錄服務器的賬號是一一對應的。當移動終端與服務器進行通信時，如發送獲取獎品的請求時，會提供自己的ID信息，服務器接收到相應的ID信息與數據庫中存儲的該移動終端用戶的ID信息進行對比，若一致則該用戶身份認證成功，若不一致則該用戶身份認證失敗，則直接判定其為存在作弊行為的移動終端。
[0082]在其他實施例中，在執行上述步驟之前，還包括檢測同一賬號是否在多個移動終端設備上登錄。若同一用戶賬號同時在多個移動終端設備上登錄，則判定該多個移動終端均存在作弊的行為。
[0083]S12、基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值；
[0084]所述基于任一特定屬性信息，具體指檢測到型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID.1ME1、MAC地址中的任一信息，則判斷為當前請求為相應移動終端發送的請求。據此對該移動終端的請求作評估，評估其請求是否非法，參考圖2所示，具體評估步驟如下:
[0085]步驟1、計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值；
[0086]預先設定IP地址范圍，統計在該IP地址范圍內每個IP地址處檢測到移動終端請求的次數，即檢測到在所述移動終端的任一特定特征信息，型號、生產廠商、操作系統版本號中的至少一個出現在每個IP地址處的次數，分別統計每個IP地址處該移動終端用于獲取獎品的請求次數，將該請求次數與該IP地址處出現的多個移動終端的請求次數之間的比值作為當前IP地址處該移動終端的第一概率值。其中，每個IP地址處均對應該移動終端的一個第一概率值。
[0087]進一步地，所述IP地址也可以為域名信息，其中，所述域名信息包括域名所有者信息、域名所在的注冊商、注冊時間、到期時間以及更新時間等信息。當移動終端訪問相應的網站時，由服務器接收相應訪問請求并判斷當前網站的域名信息是否為預先設定的網站域名信息列表中的信息，若當前網站的域名信息是預先設定的網站域名信息列表中的信息，則判定該網站屬于指定的網絡環境。由此，對訪問該網站的移動終端的所述任一特定特征信息出現的次數進行統計作為該移動終端的請求次數，并將該次數值與所有訪問該網站的多個移動終端的請求次數之間的比值作為本實施例所述的第一概率值。其中，所述預先設定的網站域名信息列表中的每個網站對應所述移動終端的一個第一概率值。
[0088]步驟2、統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值；
[0089]綜合上述步驟統計的每個IP地址處和/或訪問預先設定的網站域名信息列表中的每個網站的移動終端向服務器發送的用于獲取獎品的請求次數，即計算各個IP地址處和/或訪問各個預先設定的網站的移動終端向服務器發送的請求次數之和，該和值與服務器統計的接收到的所有移動終端發送的請求次數的比值作為第二概率值。
[0090]步驟3、基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。
[0091]較佳的，可通過貝葉斯模型計算所述用于評價移動終端請求的分數值。貝葉斯是關于隨機事件A和B的條件概率和邊緣概率的。具體如下:
[0092]預先訓練的貝葉斯模型中包括多個所述移動終端的特定特征信息，每個特征信息對應有屬于正常行為的正向權重值，相應地有屬于作弊行為的負向權重值。將每個屬于正常行為的正向權重值及相應的有屬于作弊行為的負向權重值，分別相應的與每個IP地址處或每個網站對應的移動終端的第一概率值進行加權求和得到相應數值，并求該數值與所述第二概率值的比值，則該比值即為本發明所述用于評價該移動終端請求的分數值。
[0093]S13、基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為；
[0094]當所述任一預設IP地址處或訪問的任一預設域名的某移動終端的第一概率值高于第一閾值時，則判斷該IP處的該移動終端可能存在移動移動終端作弊行為，監控該移動終端請求。同時確認該移動終端的第二概率值是否也高于第二閾值，當高于第一概率值時，則基于第一概率值和第二概率值計算該移動終端請求的分數值。移動終端將所述分數值與預設值進行比較，優選地，所述預設值為30，當所述分數值大于30時，則判定該移動終端存在作弊的行為。
[0095]更進一步的，如圖3所示，本發明實施例還包括步驟S130:通過用戶個性化信息修正預設值。具體的，所述用戶個性化信息包括安裝程序列表信息、軟件使用信息、是否使用過特定軟件的信息。其中，軟件使用信息具體為用戶的軟件使用情況，如:使用軟件的種類、使用頻次等。在本實施例中，軟件使用信息的獲得依據360手機衛士和360手機助手的數據源。軟件使用信息的作用在于給用戶打標簽(Tag)，打Tag的具體過程為:每個軟件都有相應的Tag，如:體育、新聞、打車、外賣等，首先抓取各軟件的Tag，對抓取的Tag進行整理、分類；獲取移動移動終端11上安裝的軟件信息，根據安裝軟件所屬的Tag類型統計遞歸用戶的Tag，即用戶的興趣。其中，為使用戶的Tag更精確，還可結合軟件的使用頻次來對用戶的Tag進行精簡，如:使用頻次為I次的軟件，其Tag可不作為用戶的Tag。所述是否使用特定軟件的信息，如使用來電秀等軟件的信息。對安裝特定應用程序、使用特定軟件的頻次高、使用來電秀等軟件的用戶，設定較大的預設值，以避免其請求被誤判為作弊行為。
[0096]S14、對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。
[0097]當確定移動終端存在行為時，服務器按照預設規則向該移動終端推送預設的獎品，如0.1元獎品，或不推送任何獎品。
[0098]為了更進一步確定移動終端是否存在作弊行為，減少誤判率，本發明實施例還包括步驟:
[0099]1、獲取移動終端當前的地理位置信息；
[0100]通過GPS定位獲取移動終端的當前地理位置信息。
[0101]2、確定是否與用戶慣常的地理位置信息一致，若一致則判定該移動終端不存在作弊行為；
[0102]將上述獲取的地理位置信息與服務器存儲的該移動終端慣常的地理位置信息做比對，其中，所述該移動終端的慣常地理位置信息由服務器根據一定時間段內的跟蹤統計獲得，并定期進行更新。若對比后的地理位置信息一致，即位置信息之間的距離不超過預設范圍，則判斷該移動終端不存在作弊行為。
[0103]3、若不一致則判定該移動終端存在作弊行為。
[0104]更進一步的，還包括步驟:將被判定為存在作弊行為的移動終端特定屬性信息加入黑名單。若移動終端被多次確定存在作弊行為，如3次，則將該移動終端的相應特定屬性信息、用戶賬號等能夠唯一表征該移動終端身份的信息存入黑名單，以禁止該移動終端獲取獎品的請求。同時，為了更方便快捷地確定某些移動終端是否存在作弊行為，進一步包括步驟，將獲取的移動終端特定屬性信息與所述黑名單中記錄的移動終端屬性信息進行對比，以確定該移動終端是否存在作弊行為。
[0105]本發明實施例還包括步驟:對不存在作弊行為的移動終端按照相應的獎品分發策略信息確定推送的獎品類型及金額。其中，所述獎品類型包括現金紅包、代金券、特定商品、兌換券等各種形式的獎品。所述獎品分發策略信息由服務器接收移動終端發送的獲取獎品的請求并解析獲取。具體的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息，表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息，表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息，表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息。
[0106]當特定應用程序安裝到移動終端后，在特定時間內針對該應用程序，對用戶的使用情況進行分析統計。如在預設時間是否被卸載，用戶安裝軟件七天之內如果未卸載，則對其派發獎品以進行獎勵。
[0107]通過對用戶使用特定應用程序的情況進行分析統計，商家可以有針對性地向活躍度高的用戶派發獎品，以對該些用戶進行獎勵，鼓勵該些用戶使用應用程序的積極性。還包括對高危用戶進行分析統計，如在預設時間內未采用該應用程序進行過任何操作，突然降低該應用程序的使用頻率，以及選中該特定應用程序為即將卸載的應用。具體可將上述使用情況轉換為相應的數據信息，以生成該應用程序對應的獎品分發策略信息。
[0108]具體地，所述獎品分發策略信息中表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息，如安裝七天之后未被卸載的分發獎品；表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息，如用戶在一個月內使用該應用程序的頻率突然降低，如一個月只有一天在使用，則判斷該用戶為高危用戶，給該用戶的移動終端派發獎品；表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息，如當用戶由于內存低或其他原因進行批量卸載應用程序時，選中該特定應用程序進行卸載時，則判斷該用戶為高危用戶，及時彈出用戶界面進行獎品派發;表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息，如統計用戶在一周或一個月內使用該特定應用程序的次數頻繁，則判斷該用戶為活躍用戶，則向該用戶派發獎品，以對其積極性進行激勵。
[0109]為了進一步對本發明實施例所述方法以模塊化方式進行描述，如圖4所示，提供一種移動終端作弊行為的檢測裝置，包括接收單元11、評估單元12、判斷單元13、第一推送單元14，以及第二推送單元15，其中，
[0110]所述接收單元11，用于接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息；
[0111]當用戶點擊搶獎品按鈕或檢測到用戶使用特定應用程序頻率低等情況時，由移動終端中內置的獎品分發程序向服務器發送獲取獎品的請求。服務器的接收單元11接收到相應請求，基于該請求獲取特定屬性信息，其中，所述特定屬性信息包括以下至少一項:型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、ME1、MAC地址。具體的，可通過獲取到的移動終端設備的MAC地址，查詢數據庫中該MAC地址對應的移動終端型號、生產廠商以及操作系統版本號、UUID、頂EI等信息。
[0112]較佳的，在執行該接收單元11之前還包括驗證單元:用于接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。通常情況下，移動終端通過遠程登錄服務器，會得到一個ID，即用戶身份標識符，用于表征該移動終端的用戶的身份信息，該用戶身份標識符與登錄服務器的賬號是一一對應的。當移動終端與服務器進行通信時，如發送獲取獎品的請求時，會提供自己的ID信息，服務器接收到相應的ID信息與數據庫中存儲的該移動終端用戶的ID信息進行對比，若一致則該用戶身份認證成功，若不一致則該用戶身份認證失敗，則直接判定其為存在作弊行為的移動終端。
[0113]在其他實施例中，在執行上述單元之前，還包括檢測單元，被配置為檢測同一賬號是否在多個移動終端設備上登錄。若同一用戶賬號同時在多個移動終端設備上登錄，則判定該多個移動終端均存在作弊的行為。
[0114]所述評估單元12，用于基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值；
[0115]所述基于任一特定屬性信息，具體指檢測到型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID.1ME1、MAC地址中的任一信息，則判定當前請求為相應移動終端發送的請求。據此由評估單元12對該移動終端的請求作評估，評估其請求是否非法，參考圖2所示，所述評估單元12具體執行的評估步驟如下:
[0116]步驟1、計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值；
[0117]預先設定IP地址范圍，統計在該IP地址范圍內每個IP地址處檢測到移動終端請求的次數，即檢測到在所述移動終端的任一特定特征信息，型號、生產廠商、操作系統版本號中的至少一個出現在每個IP地址處的次數，分別統計每個IP地址處該移動終端用于獲取獎品的請求次數，將該請求次數與該IP地址處出現的多個移動終端的請求次數之間的比值作為當前IP地址處該移動終端的第一概率值。其中，每個IP地址處均對應該移動終端的一個第一概率值。
[0118]進一步地，所述IP地址也可以為域名信息，其中，所述域名信息包括域名所有者信息、域名所在的注冊商、注冊時間、到期時間以及更新時間等信息。當移動終端訪問相應的網站時，由服務器接收相應訪問請求并判斷當前網站的域名信息是否為預先設定的網站域名信息列表中的信息，若當前網站的域名信息是預先設定的網站域名信息列表中的信息，則判定該網站屬于指定的網絡環境。由此，對訪問該網站的移動終端的所述任一特定特征信息出現的次數進行統計作為該移動終端的請求次數，并將該次數值與所有訪問該網站的多個移動終端的請求次數之間的比值作為本實施例所述的第一概率值。其中，所述預先設定的網站域名信息列表中的每個網站對應所述移動終端的一個第一概率值。
[0119]步驟2、統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值；
[0120]綜合上述步驟統計的每個IP地址處和/或訪問預先設定的網站域名信息列表中的每個網站的移動終端向服務器發送的用于獲取獎品的請求次數，即計算各個IP地址處和/或訪問各個預先設定的網站的移動終端向服務器發送的請求次數之和，該和值與服務器統計的接收到的所有移動終端發送的請求次數的比值作為第二概率值。
[0121]步驟3、基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。
[0122]較佳的，可通過貝葉斯模型計算所述用于評價移動終端請求的分數值。貝葉斯是關于隨機事件A和B的條件概率和邊緣概率的。具體如下:
[0123]預先訓練的貝葉斯模型中包括多個所述移動終端的特定特征信息，每個特征信息對應有屬于正常行為的正向權重值，相應地有屬于作弊行為的負向權重值。將每個屬于正常行為的正向權重值及相應的有屬于作弊行為的負向權重值，分別相應的與每個IP地址處或每個網站對應的移動終端的第一概率值進行加權求和得到相應數值，并求該數值與所述第二概率值的比值，則該比值即為本發明所述用于評價該移動終端請求的分數值。
[0124]所述判斷單元13，用于基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為；
[0125]當所述任一預設IP地址處或訪問的任一預設域名的某移動終端的第一概率值高于第一閾值時，則判斷單元13判斷該IP處的該移動終端可能存在移動移動終端作弊行為，監控該移動終端請求。同時確認該移動終端的第二概率值是否也高于第二閾值，當高于第一概率值時，則基于第一概率值和第二概率值計算該移動終端請求的分數值。移動終端將所述分數值與預設值進行比較，優選地，所述預設值為30，當所述分數值大于30時，則判定該移動終端存在作弊的行為。
[0126]更進一步的，本發明實施例還包括修正單元，用于通過用戶個性化信息修正所述預設值。具體的，所述用戶個性化信息包括安裝程序列表信息、軟件使用信息、用戶性別、是否使用過特定軟件的信息。其中，軟件使用信息具體為用戶的軟件使用情況，如:使用軟件的種類、使用頻次等。在本實施例中，軟件使用信息的獲得依據360手機衛士和360手機助手的數據源。軟件使用信息的作用在于給用戶打標簽(Tag)，打Tag的具體過程為:每個軟件都有相應的Tag，如:體育、新聞、打車、外賣等，首先抓取各軟件的Tag，對抓取的Tag進行整理、分類;獲取移動移動終端11上安裝的軟件信息，根據安裝軟件所屬的Tag類型統計遞歸用戶的Tag，即用戶的興趣。其中，為使用戶的Tag更精確，還可結合軟件的使用頻次來對用戶的Tag進行精簡，如:使用頻次為I次的軟件，其Tag可不作為用戶的Tag。所述是否使用特定軟件的信息，如使用來電秀等軟件的信息。
[0127]所述第一推送單元14，用于對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品O
[0128]當確定移動終端存在行為時，服務器調用第一推送單元14按照預設規則向該移動終端推送預設的獎品，如0.1元獎品，或不推送任何獎品。
[0129]為了更進一步確定移動終端是否存在作弊行為，減少誤判率，本發明實施例還包括定位單元，具體執行以下步驟:
[0130]1、獲取移動終端當前的地理位置信息；
[0131 ]通過GPS定位獲取移動終端的當前地理位置信息。
[0132]2、確定是否與用戶慣常的地理位置信息一致，若一致則判定該移動終端不存在作弊行為；
[0133]將上述獲取的地理位置信息與服務器存儲的該移動終端慣常的地理位置信息做比對，其中，所述該移動終端的慣常地理位置信息由服務器根據一定時間段內的跟蹤統計獲得，并定期進行更新。若對比后的地理位置信息一致，即位置信息之間的距離不超過預設范圍，則判斷該移動終端不存在作弊行為。
[0134]3、若不一致則判定該移動終端存在作弊行為。
[0135]更進一步的，還包括步驟:將被判定為存在作弊行為的移動終端特定屬性信息加入黑名單。若移動終端被多次確定存在作弊行為，如3次，則將該移動終端的相應特定屬性信息、用戶賬號等能夠唯一表征該移動終端身份的信息存入黑名單，以禁止該移動終端獲取獎品的請求。同時，為了更方便快捷地確定某些移動終端是否存在作弊行為，進一步包括步驟，將獲取的移動終端特定屬性信息與所述黑名單中記錄的移動終端屬性信息進行對比，以確定該移動終端是否存在作弊行為。
[0136]本發明實施例還包括第二推送單元15，用于對不存在作弊行為的移動終端按照相應的獎品分發策略信息確定推送的獎品類型及金額。其中，所述獎品類型包括現金紅包、代金券、特定商品、兌換券等各種形式的獎品。所述獎品分發策略信息由服務器接收移動終端發送的獲取獎品的請求并解析獲取。具體的，所述獎品分發策略信息包括:表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息，表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息，表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息，表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息。
[0137]當特定應用程序安裝到移動移動終端后，在特定時間內針對該應用程序，對用戶的使用情況進行分析統計。如在預設時間是否被卸載，用戶安裝軟件七天之內如果未卸載，則對其派發獎品以進行獎勵。
[0138]通過對用戶使用特定應用程序的情況進行分析統計，商家可以有針對性地向活躍度高的用戶派發獎品，以對該些用戶進行獎勵，鼓勵該些用戶使用應用程序的積極性。還包括對高危用戶進行分析統計，如在預設時間內未采用該應用程序進行過任何操作，突然降低該應用程序的使用頻率，以及選中該特定應用程序為即將卸載的應用。具體可將上述使用情況轉換為相應的數據信息，以生成該應用程序對應的獎品分發策略信息。
[0139]具體地，所述獎品分發策略信息中表征所述特定應用程序在預設時間后是否被卸載的信息，如安裝七天之后未被卸載的分發獎品；表征所述特定應用程序在預設時間后的使用頻率是否降低到預設頻率的信息，如用戶在一個月內使用該應用程序的頻率突然降低，如一個月只有一天在使用，則判斷該用戶為高危用戶，給該用戶的移動移動終端派發獎品；表征所述特定應用程序是否為被用戶選中為預卸載的應用程序的信息，如當用戶由于內存低或其他原因進行批量卸載應用程序時，選中該特定應用程序進行卸載時，則判斷該用戶為高危用戶，及時彈出用戶界面進行獎品派發;表征所述特定應用程序的使用頻率是否超過預設的閾值的信息，如統計用戶在一周或一個月內使用該特定應用程序的次數頻繁，則判斷該用戶為活躍用戶，則向該用戶派發獎品，以對其積極性進行激勵。
[0140]綜上所述，本發明所述方法或裝置能夠在獎品推送之前預先判斷是否為移動移動終端作弊行為，使得獎品推送更加精準，避免通過非常規手段獲取獎品給商家帶來的損失，同時也使得獎品更多地推送給潛在的有價值用戶，進一步促進應用程序的推廣應用。
[0141]本技術領域技術人員可以理解，本發明包括涉及用于執行本申請中所述操作中的一項或多項的設備。這些設備可以為所需的目的而專門設計和制造，或者也可以包括通用計算機中的已知設備。這些設備具有存儲在其內的計算機程序，這些計算機程序選擇性地激活或重構。這樣的計算機程序可以被存儲在設備(例如，計算機)可讀介質中或者存儲在適于存儲電子指令并分別耦聯到總線的任何類型的介質中，所述計算機可讀介質包括但不限于任何類型的盤(包括軟盤、硬盤、光盤、CD-ROM、和磁光盤)、R0M(Read-0nly Memory，只讀存儲器)、RAM (Random Access Memory，隨即存儲器)、EPROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，可擦寫可編程只讀存儲器)、EEPR0M(E1 ectricalIy ErasableProgrammable Read-Only Memory，電可擦可編程只讀存儲器)、閃存、磁性卡片或光線卡片。也就是，可讀介質包括由設備(例如，計算機)以能夠讀的形式存儲或傳輸信息的任何介質。
[0142]本技術領域技術人員可以理解，可以用計算機程序指令來實現這些結構圖和/或框圖和/或流圖中的每個框以及這些結構圖和/或框圖和/或流圖中的框的組合。本技術領域技術人員可以理解，可以將這些計算機程序指令提供給通用計算機、專業計算機或其他可編程數據處理方法的處理器來實現，從而通過計算機或其他可編程數據處理方法的處理器來執行本發明公開的結構圖和/或框圖和/或流圖的框或多個框中指定的方案。
[0143]本技術領域技術人員可以理解，本發明中已經討論過的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案可以被交替、更改、組合或刪除。進一步地，具有本發明中已經討論過的各種操作、方法、流程中的其他步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。進一步地，現有技術中的具有與本發明中公開的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。
[0144]以上所述僅是本發明的部分實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1.一種移動終端作弊行為的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: 接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息； 基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值； 基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為； 對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算用于評估移動終端請求的分數值的步驟如下: 計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值； 統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值； 基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定特征信息包括以下至少一項: 型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、頂E1、MAC地址。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括前置步驟:接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括步驟: 獲取移動終端當前的地理位置信息； 確定是否與用戶慣常的地理位置信息一致，若一致則判定該移動終端不存在作弊行為； 若不一致則判定該移動終端存在作弊行為。6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為的步驟具體為: 將所述分數值與預設值進行比較，若該分數值大于所述預設值，則判定該移動終端存在作弊行為。7.一種移動終端作弊行為的檢測裝置，其特征在于，包括: 接收單元:用于接收移動終端發送的請求并獲取其特定屬性信息； 評估單元:用于基于所述任一特定屬性信息計算用于評估該移動終端的所述請求的分數值； 判斷單元:用于基于所述分數值判斷該移動終端是否存在作弊行為； 第一推送單元:用于對存在作弊行為的移動終端推送預設獎品或不推送獎品。8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述評估單元執行的步驟包括: 計算所述移動終端基于任一特定屬性信息被檢測到的概率值，即第一概率值； 統計計算所述移動終端發送的請求占服務器接收到的所有請求的概率值，即第二概率值； 基于所述第一概率值和第二概率值計算出用于評價該移動終端的所述請求的分數值。9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述特定特征信息包括以下至少一項: 型號、生產廠商、操作系統版本號、UUID、頂E1、MAC地址。10.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，還包括驗證單元，用于接收移動終端發送的用戶身份標識符并驗證該用戶身份標識符。
【文檔編號】G06Q30/02GK106096996SQ201610378136
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月31日
【發明人】張志國, 李振博
【申請人】北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司