LOL代练检测——2019腾讯游戏安全技术竞赛决赛记录
决赛去了深圳，过了几天吃喝全包的生活，感觉快爱上腾讯和深圳了。虽然最后没有拿到名词……
进决赛的一共有20多个人，数据分析方向一共8个，其中机器学习仅有4个。我以为决赛会有一个不太一样的题目背景，后来发现只是在初赛基础上增加了一份数据：机器登录ID。所以总的来说，我们掌握的信息共计有：各玩家在10日内的行为流水数据、战绩流水数据和登陆的机器ID数据。机器ID大概是用MAC地址来映射的，每台机器是唯一的。
在初赛的时候我的准确率为86%，召回率73%，最后得分是82.7。很显然，在拿到额外的这份数据后就要求我们的得分有一个提升。我原来以为有了机器登陆ID，几乎所有的分数都会飙上90，因为我凭着经验觉得检测外挂应该和IP以及机器ID有着非常大的关系。但最后发现不是的，每个人都只是提升了几个点。
决赛的题目在决赛前两天就放出来了，决赛当天在腾讯滨海大厦现场提交（腾讯滨海大厦好好看啊）。因为是有了机器登录ID数据，我想着如果代练和普通玩家用着同一个账号，有着不同的机器登录ID,那么他们的行为流水和战绩流水会有一个比较大的差异。所以我在初赛的所有指标基础上，利用了不同机器ID的不同数据，增加了每个指标的方差（根据机器ID分类）。
决赛当天上午的时候因为一个关于Python中NumPy的一个失误，写错了一个地方，导致提取出来的feature有问题，一度训练出来的模型准确率还不如初赛，到中午的时候挺绝望的。后来想着重新完全检查一遍代码，后来发现了这个地方。训练模型时和初赛时有着几乎一样的处理，归一化，SVM（RGB方法），以及调整不同样本分类结果的惩罚项来调整召回率和准确率以最大化F-Score。最后在比赛截止前的最后一刻得到了一个验证集84.06的模型。
最后只拿了一个优秀奖。8个人中有一个一等奖，一个二等奖，两个三等奖。我是后四名……不得不说还是有点失落的。不过一想到我是数据分析方向唯一一个进决赛的本科生，再加上深圳免费旅游了一趟，心理舒服了许多，哈哈。
比赛结束后，腾讯组织了腾讯滨海大厦参观和面试。腾讯滨海大厦太太太好看了，很想以后在这样的环境下工作。面试太惨了，虽然根本没有任何面试相关的准备，但结果还是有些惨烈。
面试的时候，一进去让我自我介绍我就凉了，一时完全想不起要介绍自己什么，就简单说了下学校专业年级。介绍自己时谈到了这一次的比赛经历，他就问了我几个关于数据预处理的问题，我大致回答了一下，也不知道回答得怎么样。后来他告诉我关于特征选取，其实只有我的做法是非常独特的。其他人其实都会选择一个非常“专业”的方法：比如后来我在课堂上了解到的深度学习来提取特征等等。换句话说，他们提取出来的特征单个其实是说不出来有什么具体含义的，但是能够很大程度上的区分不同类别的样本。而我是利用玩英雄联盟的“业务能力“，提取出了一些和玩家数据相关的本身就有意义的数据：比如KDA，金币数等等。后来他问我XGB（extreme gradient boosting），我说我这学期刚学机器学习和数据科学原理，对于大多数机器学习方法都不太了解。他大概了解到了我作为一个本科生的水平，也了解到了我为什么那样提取特征（还不是因为我不会其他人那样提取啊……）
然后面试官就把我当成他的娱乐时间了……开始和我讨论LOL，问我喜欢什么位置，还问我的段位。还和我谈到了旅游。在面试结束后，我也索性对他说：谢谢你，和你聊天很开心。
面试当天其实还是华为软件精英挑战赛的初赛，在面试结束后我花了两个小时调参，苟进了复赛，等复赛结束后再另开博客补文。
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