一种基于游戏用户行为分析的防作弊方法及系统

本发明提出一种基于游戏用户行为分析的防作弊方法及系统，包括：构建多维度行为特征采集模块，实时采集游戏用户的操作行为数据；基于操作行为数据，通过深度学习神经网络构建用户行为基础模型；建立行为异常检测的多阶段判别机制，结合基础模型，得到综合可信度评估；实施自适应风险等级划分与动态响应策略，根据综合可信度评估将用户分为不同风险等级，并针对不同等级采取相应的防作弊措施；构建分布式协同验证网络，将可疑用户的行为特征向量在多个服务器节点间进行加密传输和交叉验证，通过拜占庭容错算法确保验证结果的可靠性，同时保护用户隐私数据。通过本发明能够精确捕获用户的个性化行为模式，显著提高作弊检测的准确率，减少误判率。