本发明是一种针对游戏业务中数据访问事件的安全策略生成方法,首先对源游戏数据表进行处理,删除无意义的数据减轻算法运行负担。然后以游戏数据表的一列作为一个数据项,使用FP-Growth算法在Spark上进行并行运算进行数据挖掘来处理大规模数据集。通过FP-Growth得出的频繁项来获取数据频次特征,在通过频繁项获取强关联规则。最后通过数据的频次特征和关联关系转化到权限规则配置,使其作用于游戏数据表行或游戏数据表列。本方案能有效的加入系统,并完成权限控制的细化。从访问数据出发,利用数据挖掘的方法生成安全策略,是一种较为合理的数据访问控制策略。

提供了用于将诸如现实世界商业活动或现实世界数据收集活动之类的现实世界活动与基于地点的平行现实游戏相联接的系统和方法。特别地,托管平行现实游戏的游戏服务器可以对被存储在与平行现实游戏相关联的游戏数据库中的游戏数据进行修改、更新或添加,以在平行现实游戏中包括与现实世界中的现实世界活动相联接的某些游戏特征。游戏特征可以与现实世界中的活动相联接,使得与虚拟世界中的游戏特征相关联的玩家动作可以引起或鼓励现实世界中的活动,诸如现实世界中的商业活动和/或数据收集活动。一次性密码可以被用来验证玩家在现实世界中的地点,并且被用来启用对虚拟世界中的游戏特征的受控访问。

本申请提供一种游戏中异常账号的识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及游戏技术领域。该方法包括：获取样本数据集,样本数据集包括：预设时间段内目标游戏下至少一个游戏虚拟对象的游戏日志；根据各游戏虚拟对象的游戏日志、以及预先搭建的知识图谱架构,构建目标图谱,目标图谱用于表征游戏虚拟对象的信息；基于目标图谱,确定目标异常虚拟对象以及目标异常虚拟对象对应的异常账号；根据目标异常虚拟对象的游戏日志以及目标异常虚拟对象对应的异常账号的数据,训练目标识别模型,目标识别模型用于识别待识别虚拟对象对应的游戏账号是否为异常账号。本方法可提高异常账号识别的准确率和效率。