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我国网民规模和互联网普及率迅速提升，其中网络游戏用户占整体网民很大比重。在近些年我国的游戏行业市场中，客户端网游的市场持续增长，电子竞技在客户端网游收入中占比越来越大。随着网络游戏的迅速发展，游戏作弊技术也在以同样甚至更高的速度发展。同时由于作弊成本非常低，导致游戏作弊屡禁不止。 网络游戏作为最流行的网络应用之一，游戏作弊对其产生的危害很大。目前反作弊技术的主要瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。不同的游戏作弊类型往往具有相似的特征，且作弊软件的作弊方法在有限的范围内，用工作流网对游戏作弊进行建模、检测是合适的，因此本文提出一种基于工作流网的高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统。 该系统由作弊行为检测模块和作弊模型更新模块组成。作弊行为检测模块用工作流网对作弊行为模型建模，并检测疑似行为;作弊模型更新模块将工作流网模型转化为流程树并根据融合规则R融合模型，在不影响检测结果的前提下节省存储空间。最后使用热门网游《绝地求生:大逃杀》的作弊软件对系统进行了实验，给出作弊模型更新模块融合效率的评价指标——存储空间降低率，对存储空间降低率和实验结果进行分析，证明了该系统框架是可行、有效的。