本發(fā)明涉及移動互聯(lián)網(wǎng)廣告領(lǐng)域，具體是一種移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

時代的發(fā)展推動了社會的進步，PC時代的互聯(lián)網(wǎng)入口為瀏覽器，在當前移動互聯(lián)的井噴式發(fā)展下，移動終端設備已慢慢作為互聯(lián)網(wǎng)主流入口。

APP廣告，即以APP為載體的廣告，是終端用戶在使用其安裝在移動終端上的APP時播放的廣告。這種形式的廣告已受到越來越多廣告主的青睞。起初受限于移動網(wǎng)絡環(huán)境，APP廣告的形式主要是圖文廣告，隨著WIFI、4G網(wǎng)絡的普及，以視頻作為展現(xiàn)形式的移動視頻廣告也慢慢火熱起來。視頻廣告具有直觀、感觀性強的優(yōu)勢，已越來越受廣告主的重視。

與此同時，在暴利的驅(qū)使下，大量渠道、媒體都或多或少存在著“假量”現(xiàn)象。所謂“假量”，即流量造假，是流量造假者為了能提高廣告收益而千方百計作弊所得到的流量。例如，通過編寫計算機腳本在移動終端或移動終端模擬器模擬真實用戶觀看或點擊廣告，通過技術(shù)手段修改終端硬件參數(shù)冒充多個不同用戶觀看或點擊廣告等。這種“假量”現(xiàn)象成為了廣告主頭痛的主要來源，如何辨別假量也是廣告主根本需求之一。

現(xiàn)有的移動假量識別方法是通過查看IMEI(國際移動設備身份碼)、IDFA(廣告標識符)、IP、地域等信息進行篩查，具體為：

步驟1：終端設備IP是否存在于黑名單中；

步驟2：終端設備號是否存在于黑名單中；

步驟3：終端手機號碼是否非法，是否在黑名單。

該方法存在以下不足：

1、數(shù)據(jù)來源單一，僅通過IP、終端設備號或終端手機號碼等幾個有限的數(shù)據(jù)來識別假量，流量造假者可以通過篡改硬件信息來輕松通過篩查，導致篩查準確率低；

2、特征識別依據(jù)相對孤立，僅依靠IP、終端設備號或終端手機號碼的黑名單匹配方式，不能有效組建起多層次的特征組合；

3、技術(shù)生硬、只能不斷擴充黑名單庫，可優(yōu)化空間不足。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)，其檢測的維度和組合多樣，流量造假特征數(shù)據(jù)庫內(nèi)信息的優(yōu)化效果好，假量識別的準確率高。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

一種移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)，包括一種移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)，移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)包括接收模塊、特征提取模塊、特征匹配模塊和流量造假特征數(shù)據(jù)庫，特征提取模塊連接接收模塊和特征匹配模塊，特征匹配模塊與流量造假特征數(shù)據(jù)庫連接，移動視頻廣告假量識別方法包括以下步驟：

步驟1：獲取終端設備的軟硬件信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，特征提取模塊將接收模塊收到的終端設備的軟硬件信息提取一定特征，并將一定特征傳送給特征匹配模塊分析匹配；

步驟2：獲取視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，特征提取模塊將接收模塊收到的多個播放進度點的快照信息提取一定特征，并將一定特征傳送給特征匹配模塊分析匹配；

步驟3：所述特征匹配模塊從流量造假特征數(shù)據(jù)庫中搜索與一定特征相匹配的數(shù)據(jù)，進行分析檢測，判斷是否為假量。

進一步，所述流量被判斷為假量時，特征匹配模塊中的一定特征被錄入到流量造假特征數(shù)據(jù)庫中。

進一步，所述接收模塊，用于對外部系統(tǒng)提供接口，并對外接收帶有終端設備信息的分析請求。

進一步，所述流量造假特征數(shù)據(jù)庫，用于存儲各種流量造假的特征。

進一步，所述特征提取模塊，用于終端設備的軟硬件信息、在視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息的分析請求中提取出特征數(shù)據(jù)形成一定特征。

進一步，所述特征匹配模塊，用于從該流量造假特征數(shù)據(jù)庫中搜索與一定特征進行匹配，求出匹配程度并對外輸出分析結(jié)果。

進一步，所述獲取終端設備的軟硬件信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，所述傳輸是指終端設備通過HTTP請求直接將所述終端設備的軟硬件信息上傳到接收模塊中；或者先上傳到其他服務器，再轉(zhuǎn)發(fā)到傳到接收模塊中；或者先上傳到其他服務器，其他服務器存儲到數(shù)據(jù)庫，并通知傳到接收模塊中到指定數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)。

進一步，所述終端設備的軟硬件信息包括：終端設備品牌、終端設備型號、終端設備操作系統(tǒng)及其版本、終端設備IP地址、終端設備網(wǎng)絡連接方式及其網(wǎng)絡運營商、終端設備所支持的硬件傳感器、終端設備屏幕分辨率及其屏幕密度、系統(tǒng)語言、時區(qū)。

進一步，所述多個播放進度點至少包括五個進度點，所述的五個進度點分別為視頻播放開始、視頻已播放四分之一、視頻已播放一半、視頻已播放四分之三、視頻已播放完成。

進一步，所述多個播放進度點的快照信息，包括：終端設備的操作系統(tǒng)本地時間、捕獲到的終端設備的硬件傳感器信息、廣告視頻總時長、廣告視頻已播放時間、廣告視頻剩余時間、網(wǎng)絡連接方式變更信息、APP激活掛起變更信息、終端用戶的交互行為信息。

進一步，所述APP激活掛起變更信息，是指在廣告視頻播放期間，承載視頻廣告的APP由激活狀態(tài)變更為掛起狀態(tài)，或由掛起狀態(tài)變更為激活狀態(tài)。

進一步，所述捕獲到的終端設備的硬件傳感器信息，包括：加速度傳感器信息、磁力傳感器信息、方向傳感器信息、陀螺儀傳感器信息、光線感應傳感器信息、壓力傳感器信息、溫度傳感器信息、接近傳感器信息。

進一步，所述終端用戶的交互行為信息，是指在廣告視頻播放期間，記錄終端用戶對廣告視頻或視頻廣告相關(guān)可視元素進行的交互動作，包括：終端用戶對廣告視頻的音量調(diào)節(jié)行為、對廣告視頻的播放或暫停行為，對下載按鈕的點擊行為。

進一步，所述一定特征指的是在終端設備的軟硬件信息、在視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息的分析請求中提取的多個關(guān)鍵詞組成的一個關(guān)鍵詞的集合。

進一步，所述步驟3中分析檢測包括初步檢測和一般檢測，初步檢測包括：1)終端設備硬件初步異常檢測；2)終端設備網(wǎng)絡初步異常檢測；3)終端用戶行為初步異常檢測；4)綜合以上3步，計算出初步異常值，與假量閾值對比，得出檢測結(jié)果。

進一步，所述終端設備硬件初步異常檢測，包括：模擬器異常檢測、硬件信息一致性異常檢測、系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測，通過各自的單獨檢測，最終合并算出終端設備硬件異常值，用公式表示為a＝a₁w_a1+a₂w_a2+a₃w_a3，其中：a是指終端設備硬件異常值；a₁是指模擬器異常值，w_a1是指模擬器異常檢測權(quán)重值；a₂是指硬件信息一致性異常值，w_a2是指硬件信息一致性異常檢測權(quán)重值；a₃是指系統(tǒng)權(quán)限提升異常值，w_a3是指系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測權(quán)重值。

進一步，所述模擬器異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備是否為模擬器，如果判斷為模擬器，則標記為終端設備硬件異常，模擬器異常值a₁加大；所述硬件信息一致性異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的硬件信息是否與該設備廠商發(fā)布的信息一致，如果判斷為硬件信息不一致，則標記為終端設備硬件異常，硬件信息一致性異常值a₂加大；所述系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的系統(tǒng)權(quán)限是否被提升過，如果判斷終端設備的系統(tǒng)權(quán)限被提升過，則標記為終端設備硬件異常，系統(tǒng)權(quán)限提升異常值a₃加大。

進一步，所述通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配，是指從流量造假特征數(shù)據(jù)庫收錄到的多種數(shù)據(jù)對檢測樣本進行匹配。

進一步，所述終端設備網(wǎng)絡異常檢測，包括：網(wǎng)絡運營商異常檢測、IP地域異常檢測。通過各自的單獨檢測，最終合并算出終端設備網(wǎng)絡異常值，用公式表示為b＝b₁w_b1+b₂w_b2，其中：b是指終端設備網(wǎng)絡異常值；b₁是指網(wǎng)絡運營商異常值，w_b1是指網(wǎng)絡運營商異常檢測權(quán)重值；b₂是指IP地域異常值，w_b2是指IP地域異常檢測權(quán)重值。

進一步，所述網(wǎng)絡運營商異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的網(wǎng)絡環(huán)境與其網(wǎng)絡運營商是否一致，如果判斷為網(wǎng)絡運營商不一致，則標記為終端設備網(wǎng)絡異常，網(wǎng)絡運營商異常值b₁加大；所述IP地域異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息，以及廣告主所投放的該廣告的目標地域進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的IP地域是否異常，如果判斷為終端設備的IP地域出現(xiàn)異常，則標記為終端設備網(wǎng)絡異常，IP地域異常值b₂加大。

進一步，所述終端用戶行為異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端用戶行為是否存在異常，如果判斷為終端用戶行為異常，則標記為終端戶行為異常，終端用戶行為異常值c加大。

進一步，所述綜合以上3步，計算出初步異常值，與假量閾值對比，具體為將所述終端設備硬件異常值a、終端設備網(wǎng)絡異常值b，終端用戶行為異常值c三個異常值乘以各自對應的異常檢測權(quán)重值w_a、w_b、w_c，然后取和，其值大于假量閾值k₁時，則判斷該流量為假量，用公式表示為aw_a+bw_b+cw_c-k₁＞0，其中：a是指終端設備硬件異常值，w_a是指終端設備硬件異常檢測權(quán)重值；b是指終端設備網(wǎng)絡異常值，w_b是指終端設備網(wǎng)絡異常檢測權(quán)重值；c是指終端用戶行為異常值，w_c是指終端用戶行為異常檢測權(quán)重值；k₁是指假量閾值。

進一步，所述一般檢測是指針對一個APP在一段時間內(nèi)一類移動終端的視頻廣告觀看行為是否為假量的檢測。

進一步，所述一般檢測包括終端機型分布異常檢測、終端設備號分布異常檢測、終端設備號廠商分布異常檢測和網(wǎng)絡運營商分布異常檢測。

進一步，所述一般檢測通過終端機型分布異常檢測、終端設備號分布異常檢測、終端設備號廠商分布異常檢測、網(wǎng)絡運營商分布異常檢測各自的單獨相似度檢測，最終合并算出終端設備的綜合相似度值d，用公式表示為d＝d₁w_d1+d₂w_d2+d₃w_d3+d₄w_d4，其中：d是指終端設備的綜合相似度值；d₁是指終端機型分布相似度值，w_d1是指終端機型分布相似度權(quán)重值；d₂是指終端設備號分布相似度值，w_d2是指終端設備號分布相似度權(quán)重值；d₃是指終端設備號廠商分布相似度值，w_d3是指終端設備號廠商分布相似度權(quán)重值；d₄是指網(wǎng)絡運營商分布相似度值，w_d4是指網(wǎng)絡運營商分布相似度權(quán)重值。

進一步，所述一般檢測中的分布，指地域分布，地域分布包括：國內(nèi)的省份分布和海外市場的分布。

進一步，所述終端機型分布異常檢測，是指終端機型分布是否符合先驗數(shù)據(jù)，終端機型出貨量的比例是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備的機型先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₁，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₁越小。

進一步，所述終端設備號分布異常檢測，是指終端設備號的地域分布是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類移動終端的終端的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的設備號先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₂，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₂越小。

進一步，所述終端設備號廠商分布異常檢測，是指終端設備號廠商的地域分布是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的設備號廠商先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₃，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₃越小。

進一步，所述網(wǎng)絡運營商分布異常檢測，是指網(wǎng)絡運營商的數(shù)據(jù)分布是否足夠隨機，是否符合國內(nèi)或海外網(wǎng)絡運營商的正常分布，具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備所對應的網(wǎng)絡運營商地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的網(wǎng)絡運營商先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端所對應的網(wǎng)絡運營商地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₄，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₄越小。

進一步，所述終端設備的綜合相似度值d大于相似度閾值k₂，說明分布出現(xiàn)異常。

綜上所述，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明檢測時的維度和組合多樣，偽造數(shù)據(jù)難度高，使用起來更加的安全可靠，同時流量造假特征數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息在不斷的被優(yōu)化，假量識別的準確率得到了有效的提高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明移動視頻廣告移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖以及具體實施方式對本發(fā)明作進一步的說明：

如圖1所示，一種移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)中移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)包括接收模塊、特征提取模塊、特征匹配模塊和流量造假特征數(shù)據(jù)庫，特征提取模塊連接接收模塊和特征匹配模塊，特征匹配模塊與流量造假特征數(shù)據(jù)庫連接。

移動視頻廣告假量識別方法包括以下步驟：

步驟1：獲取終端設備的軟硬件信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，特征提取模塊將接收模塊收到的終端設備的軟硬件信息提取一定特征，并將一定特征傳送給特征匹配模塊分析匹配；

步驟2：獲取視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，特征提取模塊將接收模塊收到的多個播放進度點的快照信息提取一定特征，并將一定特征傳送給特征匹配模塊分析匹配；

步驟3：所述特征匹配模塊從流量造假特征數(shù)據(jù)庫中搜索與一定特征相匹配的數(shù)據(jù)，進行分析檢測，具體的分析檢測包括初步檢測和一般檢測，初步檢測包括：

1)終端設備硬件初步異常檢測，終端設備硬件初步異常檢測，包括：模擬器異常檢測、硬件信息一致性異常檢測、系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測，通過各自的單獨檢測，最終合并算出終端設備硬件異常值，用公式表示為a＝a₁w_a1+a₂w_a2+a₃w_a3，其中：a是指終端設備硬件異常值；a₁是指模擬器異常值，w_a1是指模擬器異常檢測權(quán)重值；a₂是指硬件信息一致性異常值，w_a2是指硬件信息一致性異常檢測權(quán)重值；a₃是指系統(tǒng)權(quán)限提升異常值，w_a3是指系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測權(quán)重值；

2)終端設備網(wǎng)絡初步異常檢測，終端設備網(wǎng)絡異常檢測，包括：網(wǎng)絡運營商異常檢測、IP地域異常檢測。通過各自的單獨檢測，最終合并算出終端設備網(wǎng)絡異常值，用公式表示為b＝b₁w_b1+b₂w_b2，其中：b是指終端設備網(wǎng)絡異常值；b₁是指網(wǎng)絡運營商異常值，w_b1是指網(wǎng)絡運營商異常檢測權(quán)重值；b₂是指IP地域異常值，w_b2是指IP地域異常檢測權(quán)重值；

3)終端用戶行為初步異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端用戶行為是否存在異常，如果判斷為終端用戶行為異常，則標記為終端戶行為異常，終端用戶行為異常值c加大；

4)綜合以上3步，計算出初步異常值，與假量閾值對比，得出檢測結(jié)果，具體為將所述終端設備硬件異常值a、終端設備網(wǎng)絡異常值b，終端用戶行為異常值c三個異常值乘以各自對應的異常檢測權(quán)重值w_a、w_b、w_c，然后取和，其值大于假量閾值k₁時，則判斷該流量為假量，用公式表示為aw_a+bw_b+cw_c-k₁＞0，其中：a是指終端設備硬件異常值，w_a是指終端設備硬件異常檢測權(quán)重值；b是指終端設備網(wǎng)絡異常值，w_b是指終端設備網(wǎng)絡異常檢測權(quán)重值；c是指終端用戶行為異常值，w_c是指終端用戶行為異常檢測權(quán)重值；k₁是指假量閾值。

一般檢測一般檢測是指針對一個APP在一段時間內(nèi)一類移動終端的視頻廣告觀看行為是否為假量的檢測，通過終端機型分布異常檢測、終端設備號分布異常檢測、終端設備號廠商分布異常檢測、網(wǎng)絡運營商分布異常檢測各自的單獨相似度檢測，最終合并算出終端設備的綜合相似度值d，用公式表示為d＝d₁w_d1+d₂w_d2+d₃w_d3+d₄w_d4，其中：d是指終端設備的綜合相似度值；d₁是指終端機型分布相似度值，w_d1是指終端機型分布相似度權(quán)重值；d₂是指終端設備號分布相似度值，w_d2是指終端設備號分布相似度權(quán)重值；d₃是指終端設備號廠商分布相似度值，w_d3是指終端設備號廠商分布相似度權(quán)重值；d₄是指網(wǎng)絡運營商分布相似度值，w_d4是指網(wǎng)絡運營商分布相似度權(quán)重值。

終端設備的綜合相似度值d大于相似度閾值k₂，即d-k₂＞0時說明分布出現(xiàn)異常，流量被判定為假量，特征匹配模塊中的一定特征被錄入到流量造假特征數(shù)據(jù)庫中形成新的特征數(shù)據(jù)記錄。反之d-k₂≤0，流量被判定為正常。

其中所述接收模塊，用于對外部系統(tǒng)提供接口，并對外接收帶有終端設備信息的分析請求。

所述流量造假特征數(shù)據(jù)庫，用于存儲各種流量造假的特征，為特征匹配模塊提供流量造假特征數(shù)據(jù)。

所述特征提取模塊，用于終端設備的軟硬件信息、在視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息的分析請求中提取出特征數(shù)據(jù)形成一定特征。

所述特征匹配模塊，用于從該流量造假特征數(shù)據(jù)庫中搜索與一定特征匹配，求出匹配程度并對外輸出分析結(jié)果。

所述獲取終端設備的軟硬件信息，傳輸?shù)浇邮漳K上，所述傳輸是指終端設備通過HTTP請求直接將所述終端設備的軟硬件信息上傳到接收模塊中；或者先上傳到其他服務器，再轉(zhuǎn)發(fā)到傳到接收模塊中；或者先上傳到其他服務器，其他服務器存儲到數(shù)據(jù)庫，并通知傳到接收模塊中到指定數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)。

所述終端設備的軟硬件信息包括：終端設備品牌、終端設備型號、終端設備操作系統(tǒng)及其版本、終端設備IP地址、終端設備網(wǎng)絡連接方式及其網(wǎng)絡運營商、終端設備所支持的硬件傳感器、終端設備屏幕分辨率及其屏幕密度、系統(tǒng)語言、時區(qū)。

所述多個播放進度點至少包括五個進度點，所述的五個進度點分別為視頻播放開始、視頻已播放四分之一、視頻已播放一半、視頻已播放四分之三、視頻已播放完成。

所述多個播放進度點的快照信息，包括：終端設備的操作系統(tǒng)本地時間、捕獲到的終端設備的硬件傳感器信息、廣告視頻總時長、廣告視頻已播放時間、廣告視頻剩余時間、網(wǎng)絡連接方式變更信息、APP激活掛起變更信息、終端用戶的交互行為信息。

所述APP激活掛起變更信息，是指在廣告視頻播放期間，承載視頻廣告的APP由激活狀態(tài)變更為掛起狀態(tài)，或由掛起狀態(tài)變更為激活狀態(tài)。

所述捕獲到的終端設備的硬件傳感器信息，包括：加速度傳感器信息、磁力傳感器信息、方向傳感器信息、陀螺儀傳感器信息、光線感應傳感器信息、壓力傳感器信息、溫度傳感器信息、接近傳感器信息。

所述終端用戶的交互行為信息，是指在廣告視頻播放期間，記錄終端用戶對廣告視頻或視頻廣告相關(guān)可視元素進行的交互動作，包括：終端用戶對廣告視頻的音量調(diào)節(jié)行為、對廣告視頻的播放或暫停行為，對下載按鈕的點擊行為。

所述一定特征指的是在終端設備的軟硬件信息、在視頻廣告的播放期間的多個播放進度點的快照信息的分析請求中提取的多個關(guān)鍵詞組成的一個關(guān)鍵詞的集合。

所述模擬器異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備是否為模擬器，如果判斷為模擬器，則標記為終端設備硬件異常，模擬器異常值a₁加大；所述硬件信息一致性異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的硬件信息是否與該設備廠商發(fā)布的信息一致，如果判斷為硬件信息不一致，則標記為終端設備硬件異常，硬件信息一致性異常值a₂加大；所述系統(tǒng)權(quán)限提升異常檢測，是指通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的系統(tǒng)權(quán)限是否被提升過，如果判斷終端設備的系統(tǒng)權(quán)限被提升過，則標記為終端設備硬件異常，系統(tǒng)權(quán)限提升異常值a₃加大。

所述通過移動視頻廣告假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配，是指從流量造假特征數(shù)據(jù)庫收錄到的多種數(shù)據(jù)對檢測樣本進行匹配。

所述網(wǎng)絡運營商異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的網(wǎng)絡環(huán)境與其網(wǎng)絡運營商是否一致，如果判斷為網(wǎng)絡運營商不一致，則標記為終端設備網(wǎng)絡異常，網(wǎng)絡運營商異常值b₁加大；所述IP地域異常檢測，是指通過所述假量識別系統(tǒng)對接收到的終端軟硬件信息和多個播放進度點的快照信息，以及廣告主所投放的該廣告的目標地域進行多維度匹配特征庫，最終判斷終端設備的IP地域是否異常，如果判斷為終端設備的IP地域出現(xiàn)異常，則標記為終端設備網(wǎng)絡異常，IP地域異常值b₂加大。

進一步，所述一般檢測中的分布，指地域分布，地域分布包括：國內(nèi)的省份分布和海外市場的分布。

進一步，所述終端機型分布異常檢測，是指終端機型分布是否符合先驗數(shù)據(jù)，終端機型出貨量的比例是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備的機型先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₁，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₁越小。例如，時間設為1天內(nèi)，通過歐氏距離求出相似度值d₁。

進一步，所述終端設備號分布異常檢測，是指終端設備號的地域分布是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類移動終端的終端的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的設備號先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₂，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₂越小。例如，時間設為1天內(nèi)，通過歐氏距離求出相似度值d₂。

進一步，所述終端設備號廠商分布異常檢測，是指終端設備號廠商的地域分布是否符合先驗數(shù)據(jù)。具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備的地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的設備號廠商先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端的地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₃，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₃越小。例如，時間設為1天內(nèi)，通過歐氏距離求出相似度值d₃。

進一步，所述網(wǎng)絡運營商分布異常檢測，是指網(wǎng)絡運營商的數(shù)據(jù)分布是否足夠隨機，是否符合國內(nèi)或海外網(wǎng)絡運營商的正常分布，具體為通過獲取一段時間內(nèi)的一類終端設備所對應的網(wǎng)絡運營商地域分布數(shù)據(jù)與該類終端設備所對應的網(wǎng)絡運營商先驗數(shù)據(jù)，通過相似度函數(shù)計算出所述一段時間內(nèi)的一類移動終端所對應的網(wǎng)絡運營商地域分布數(shù)據(jù)與先驗數(shù)據(jù)的相似度值d₄，數(shù)據(jù)值越大，相似度值d₄越小。例如，時間設為1天內(nèi)，通過歐氏距離求出相似度值d₄。

該移動視頻廣告假量識別方法和系統(tǒng)在檢測時的維度和組合多樣，偽造數(shù)據(jù)難度高，使用起來更加的安全可靠；在判斷流量是否為假量時，如果流量為假量，特征匹配模塊中的一定特征被錄入到流量造假特征數(shù)據(jù)庫中形成新的特征數(shù)據(jù)記錄，從而達到不斷優(yōu)化流量造假特征數(shù)據(jù)庫內(nèi)信息，提高假量識別準確率的目的。

對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，可根據(jù)以上技術(shù)方案以及構(gòu)思，做出其他各種相應的改變以及變形，而所有的這些改變和變形都應該屬于本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍之內(nèi)。