摘要
本发明涉及一种网络安全竞赛的防作弊方法及系统,以维护竞赛公平性。通过固定周期与随机时间点混合截取机制,实时采集操作机与赛题节点的网络流量、日志、系统调用等交互数据,平衡数据完整性与随机性;经数据清洗后,提取异常指令、敏感命令等特征,基于机器学习模型从异常操作频率、敏感操作占比、操作集中度等维度量化计算队员信任值。按信任值划分高、中、低区间,动态适配安全Flag生成策略,并采用差异化加密算法。最终通过比对提交与系统提取的Flag一致性判定作弊,有效提升防作弊系统精准度、效率与场景适应性。
技术关键词
作弊方法
操作机
机器学习模型训练
阶段
多维特征数据
防作弊系统
动态更新
周期
加密算法
时间序列模型
陷阱参数
日志
覆盖系统
节点
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语义特征提取
向日葵
谐波幅值
末端执行器
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阶段
加速度
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轨道交通检修
VR显示器
训练场景
项目