[发明专利]基于大数据的流量反作弊方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的流量反作弊方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

通过监控流量日志，监控新产生的流量请求；

加载所述流量请求的发起终端的作弊综合权重；

实时分析流量请求的来源信息，屏蔽无效流量请求，筛选出有效流量请求；

根据终端作弊综合权重，解析有效流量请求的作弊概率，根据所述有效流量请求的作弊概率，判定本次流量请求是否为真实流量或作弊流量。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的流量反作弊方法，其特征是，通过监控流量日志，监控新产生的流量请求的步骤之后包括：解析流量请求的用户ID，标记无用户ID的流量请求为无效流量并屏蔽，根据用户ID识别流量请求的发起终端。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的流量反作弊方法，其特征是，所述加载所述流量请求的发起终端的作弊综合权重的步骤包括：

根据流量请求的发起终端判断流量请求是长期稳定流量终端或是未稳定流量终端；

若是稳定流量终端，加载在先存储的作弊综合权重，所述作弊综合权重是从预设的纬度对终端的历史行为进行分析，获得基于所述纬度的作弊综合权重；

若是未稳定流量终端，则从预设的纬度对所述终端的历史行为进行分析，获得基于所述纬度的作弊综合权重。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的流量反作弊方法，其特征是，从预设的纬度对终端的历史行为进行分析，获得基于所述纬度的作弊综合权重的步骤，进一步包括：

通过终端的IP地址，采用二分法分析IP来源，得到终端所在的地域，细化到城市，如果在一天内某终端的地域分布的城市大于3个，则标识该终端为IP地址异常，并记录权重W1＝0.2；

通过终端的UA指纹，记录每个终端对应的所有UA指纹，若一个终端对应的UA指纹数量大于5个，则记录为UA指纹异常，并记录权重W2＝0.2；

统计流量的点击和曝光情况，当某个终端流量只有点击没有曝光，或者单日的点击次数大于1000，则记录此终端为点击曝光异常，记录权重W3＝0.2；

对PC流量的来源以及移动端流量的包名进行验证，即如果PC流量的来源页面可以访问，或移动端流量的包名符合包名规则，且此包名在各大APP STORE中存在，则此流量为正常流量，否则记录此终端为来源异常，记录权重W4＝0.2；

统计每个终端流量的广告曝光和点击时间，并持续分析3一周，若一周内某终端对于某个广告的曝光和点击时间分布一致，则记录此终端为时间分布异常，记录权重W5＝0.1；

对于每个终端判断其是否为首次发出流量请求的新终端，若为新终端，则直接记录其综合权重＝1.0；

计算综合权重，并更新与终端对应的作弊综合权重数据。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的流量反作弊方法，其特征是，所述的流量请求的来源信息包括流量的IP来源和媒体来源。

6.一种基于大数据的流量反作弊系统，其特征是，所述系统包括：

监控模块，用于通过监控流量日志，监控新产生的流量请求；

加载模块，用于加载所述流量请求的发起终端的作弊综合权重；

实时分析模块，用于实时分析流量请求的来源信息，屏蔽无效流量请求，筛选出有效流量请求；

决策模块，用于根据终端作弊综合权重，解析有效流量请求的作弊概率，根据所述有效流量请求的作弊概率，判定本次流量请求是否为真实流量或作弊流量。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的流量反作弊系统，其特征是，还包括：

解析模块，用于解析流量请求的用户ID，标记无用户ID的流量请求为无效流量并屏蔽，根据用户ID识别流量请求的发起终端。