第64章 行为识別系统

  沈逸开始分配任务：“韶华，你负责带队攻坚第一模块，操作频率与精度监控。直接切入游戏客户端的消息循环和图形接口。用汇编和c++写核心採集器，效率最高。”

  “明白！”钟韶华立刻转向三名擅长底层开发的工程师，立刻行动。

  沈逸带领另外三名工程师，负责移动数据监控功能开发，记录玩家角色的移动向量（坐標、方向、时间戳）。算法核心是计算移动路径的余弦相似度。

  一名网络工程师提出难点：“沈总，全服上万人同时在线，每秒產生的移动数据是海量的，实时分析对伺服器压力太大了！”

  沈逸早有预案，“不能全量实时分析！我们採用『高危触发+抽样分析』方法。

  韶华那边的操作频率是第一道防线，一旦某个帐號的操作频率触发『非人閾值』，立刻给这个帐號打上『高危標籤』。精度监控和移动数据监控优先对打上標籤的帐號进行第二、第三模块的深度行为分析。

  同时，系统也会隨机抽取一定比例的『正常』帐號进行抽样分析，避免漏网之鱼。这样能极大减轻伺服器压力。”

  沈逸看向另外两名网络工程师：“第三模块，『数据对比与关联分析』交给你们。你们负责將前两个模块的输出数据，与玩家的登录时长进行关联建模。

  要设计一个简单的概率模型，计算出一个帐號是『非人』的可能性有多大。这是最终判决的重要依据。”

  “好的沈总！我用贝叶斯分类来做！”

  分工明確，立即行动。

  ……

  第一个24小时，沈逸带领团队在底层代码开发中度过。

  钟韶华那边遇到了第一个难题。鉤子程序植入得太深，虽然採集到了数据，但偶尔会引起游戏玩家卡顿。

  “不行！要想办法优化！”钟韶华眼睛布满血丝，“减少非必要数据採集频率，分析內核的算法我再优化一下，减少循环嵌套！”