[发明专利]一种降低服务器功耗的系统及方法无效

专利信息
申请号: 201010257676.0 申请日: 2010-08-16
公开(公告)号: CN102377802A 公开(公告)日: 2012-03-14
发明(设计)人: 徐东山 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;H04L29/06;H04L12/56
代理公司: 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 代理人: 蒋雅洁;张颖玲
地址: 518044 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 降低 服务器 功耗 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及通讯领域,尤其涉及一种降低服务器功耗的系统及方法。

背景技术

随着网页游戏在网络社区上的风靡,网页游戏的用户得到了极大的增大,特别是农场、牧场等杀手级应用,得到了广大用户的喜爱。然而,随着这些游戏越来越受到用户的欢迎,也出现了针对这些游戏的外挂。外挂在游戏中的使用日益泛滥,极大的损害了普通用户的游戏体验,对游戏的发展造成了很大的负面影响。尤其是用户请求及获取游戏资源的方式通常是基于CS架构,即:用户通过客户端向服务器请求及获取游戏资源,由于普通的用户属于正常合法使用,因此,普通的用户通过客户端向服务器请求及获取游戏资源时,对服务器的功耗或称为负载影响不大;而外挂属于非法使用,实际上是通过机器自动操作对服务器进行不停的刷机,也就是说,外挂是仿冒普通的用户向服务器请求及获取游戏资源,不停的刷机导致服务器的功耗或称为负载很大,不仅占用CS架构整个系统的上行或下行资源交互,而且给服务器带来额外的非必要的功耗或称为负载。

针对上述情况,如果要解决降低服务器的功耗或称为负载的问题,则需要对普通的用户行为和外挂行为进行区分,以便能正确判断出何时是普通的用户行为,何时是外挂行为,当判断出是外挂行为时,中断其所请求的资源服务。

目前,为了解决这个问题,采用的现有技术方案为:收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,对各个用户的操作记录进行整理,根据记录的特性,包括操作顺序、操作频率等,判断当前用户是否与普通的用户行为特性不一致,并对可疑用户进一步进行强制验证码验证,以判断该当前用户是否为外挂。现有技术的缺点为:随着对外挂打击力度的加强,各主流外挂显示出了强大的适应能力,外挂的操作记录和普通的用户操作记录显示出越来越一致的趋势。如果继续根据操作记录的特性来区分外挂和普通的用户,技术上难度已经很大,而且区分度不高,则仍然会由于对外挂判别率低导致服务器的功耗或称为负载过高的问题继续存在,无法得到彻底解决。因此,目前迫切需要一种能从根本上解决对外挂的判别从而降低服务器的功耗或称为负载的方案。

发明内容

有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种降低服务器功耗的方法及系统,能从根本上解决对外挂的判别从而降低服务器的功耗或称为负载。

为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:

一种降低服务器功耗的系统,该系统包括客户端和服务器,所述客户端包括用户行为收集单元和非法用户判断模块;其中,

所述用户行为收集单元,用于收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交所述非法用户判断模块;

所述非法用户判断模块,用于根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断所述客户端向所述服务器的游戏资源请求。

其中,所述非法用户判断模块,进一步用于将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,

所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。

其中,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。

一种降低服务器功耗的方法,该方法包括:

用户行为收集单元收集用户行为在客户端后台系统所引发的各种操作记录,当操作记录的特征值达到预设的阀值时,将所述用户行为提交非法用户判断模块;

非法用户判断模块根据用户行为是否具有学习能力判断当前用户是否为外挂的非法用户;

如果用户行为不具有学习能力,则判断出当前用户为外挂的非法用户时,中断客户端向服务器的游戏资源请求。

其中,该方法还包括:所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断;其中,

所述预设的判断策略包括:是否对题目进行回答、回答题目所花时间、回答题目对错与否、回答题目错误累计次数中的至少一种。

其中,所述题目进一步与游戏内容绑定;游戏内容变化时更新与其绑定的题目。

其中,所述非法用户判断模块将所述用户行为与预设的判断策略进行匹配,实现对用户行为是否具有学习能力的判断具体包括:

对题目不进行回答的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;

对题目不进行回答,且不予回答的时间超过预设的阀值的情况下,判断出用户行为不具有学习能力;

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