文档名：基于数据挖掘技术的游戏反欺诈模型研究与应用
随着网络游戏的流行以及虚拟经济和实体经济之间的界限变得模糊,在线游戏中的欺诈行为在数量和方法上激增,使得游戏市场存在各种形式的安全威胁.针对在线游戏平台上出现的"薅羊毛"欺诈行为,文章提出一种基于数据挖掘技术的非法机器人用户识别算法.利用游戏机器人用户之间的特征相似性自定义距离函数,用于衡量非法用户之间的相似性,并用于聚类.根据聚类结果确定非法用户集群,完成批量封号.文章提出的方法切实有效,满足了实际应用的要求.
作者：谈广云
作者单位：杭州|浮云网络科技有限公司,浙江杭州310022
母体文献：2019互联网安全与治理论坛论文集
会议名称：2019互联网安全与治理论坛
会议时间：2019年7月23日
会议地点：青岛
主办单位：公安部网络安全保卫局
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：网络游戏 反欺诈模型 用户识别 机器人 特征相似性 数据挖掘
在线出版日期：2020年4月16日
基金项目：
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