Spanner & BigQuery: Echtzeit-Schutzschild gegen Betrug

1. Einführung

Willkommen im Backend von Petverse, einem Online-Multiplayer-Game, in dem Spieler Tier-Avatare erstellen, die Welt erkunden und mit In-Game-Währung handeln.

Vor Kurzem war die Wirtschaft des Spiels in Gefahr. Von den Konten wohlhabender Hundespieler wurden riesige Summen abgebucht und vollständig in Premium-Thunfischbestände umgewandelt. Wir vermuten eine Gruppe von „Robin-Hood-Katzen“, die von den reichen Hunden stehlen, um die Katzenmassen zu ernähren.

In diesem Codelab erstellen Sie einen Echtzeit-Betrugsschutz, um den Anführer und seinen automatisierten Bot-Ring zu fassen. Sie erfahren, wie Betriebsdaten in Spanner mit Analysen in BigQuery zusammengeführt werden, um komplexe Betrugsmuster mit Graph- (GQL) und relationalen Abfragen zu erkennen und zu untersuchen.

Aufgaben

Mit kontinuierlichen Abfragen von BigQuery eine Anomalie im Echtzeitstream erkennen und an Spanner senden.
Mit Spanner Graph den Betrugsring untersuchen, um finanzielle Beziehungen nachzuvollziehen.
Mit der Vektorsuche in Spanner Bot-Konten identifizieren, um ähnliche Profilbeschreibungen zu finden.
Mit BigQuery Graph die Koordinationsverschwörung aufdecken , um riesige Kommunikationslogs zu analysieren.

Voraussetzungen

Ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung.
Grundkenntnisse in SQL, Terminalbefehlen und Python.
Möglicherweise benötigen Sie ein GitHub-Konto (der Code wird auf GitHub gehostet).

Zielgruppe: Fortgeschrittene Entwickler, Data Engineers und Architekten.

Geschätzte Gesamtdauer: 45 bis 60 Minuten.

Geschätzte Kosten: Die in diesem Codelab erstellten Ressourcen sollten weniger als 5 $kosten.

2. Vorbereitung / Einrichtung

Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen

Sie benötigen ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung, um die für dieses Lab erforderlichen Dienste zu verwenden.

Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
Prüfen Sie, ob für Ihr Cloud-Projekt die Abrechnung aktiviert ist. Informationen zum Prüfen, ob die Abrechnung aktiviert ist.
Projekt-ID auf der Startseite der Cloud Console suchen

Cloud Console-Startseite

Cloud Shell starten

Sie verwenden Google Cloud Shell als Ausführungsumgebung. In Cloud Shell sind gcloud, git und andere Tools vorinstalliert, die Sie benötigen.

Rufen Sie die Google Cloud Shell auf.
Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Autorisieren.
Prüfen Sie, ob Sie in Ihrem Projekt arbeiten, indem Sie die Umgebungsvariable im Cloud Shell-Terminal festlegen:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Cloud Shell: Projekt mit „gcloud config“ festlegen

Erforderliche APIs aktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die APIs für Spanner, BigQuery und Vertex AI zu aktivieren:

gcloud services enable spanner.googleapis.com \
    bigquery.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    run.googleapis.com

Repository klonen

Klonen Sie das Repository mit dem Anwendungscode und den Beispieldateien:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-spanner-samples.git
cd cloud-spanner-samples/spanner-bq-fraud-defense

3. Infrastruktur bereitstellen

Sie richten jetzt das Data Warehouse in BigQuery und die Betriebsdatenbank in Spanner ein.

BigQuery-Dataset und -Verbindung einrichten

BigQuery analysiert den Telemetriestream aus dem Spiel.

Führen Sie in der Console in Cloud Shell die folgenden Befehle aus, um zu prüfen, ob Ihre Projekt-ID noch festgelegt ist:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset game_analytics:

bq mk -d --location=US game_analytics

Erstellen Sie eine Verbindung zu Storage-Buckets und optional zu Spanner:

bq mk --connection --location=US --project_id=$PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE unicorn-connection

Erstellen Sie die Schemas für die Tabellen GameplayTelemetry, AccountSignals, Players und ChatLogs mit der Schemadatei:

bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Spanner einrichten

Google Cloud Spanner verarbeitet betriebliche Echtzeittransaktionen. Für dieses Lab verwenden wir eine kostengünstige Instanz mit 100 Verarbeitungseinheiten.

Erstellen Sie eine Spanner-Instanz:

gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE

Erstellen Sie die Spanner-Datenbank game-db:

gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance

Aktualisieren Sie das Spanner-Schema mit den Anwendungstabellen (Players, Transactions, AccountSignals) und dem Eigenschaftsgraphen (PlayerNetwork):

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance --ddl-file=spanner_schema.sql

Erstellen Sie den AvatarSearchIndex für unsere multimodale Vektorsuche:

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance \
    --ddl="CREATE SEARCH INDEX AvatarSearchIndex ON Players(AvatarDescriptionTokens)"

Daten in BigQuery importieren

Importieren Sie die Demodaten in BigQuery:

bq load --source_format=AVRO game_analytics.GameplayTelemetry gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/GameplayTelemetry
bq load --source_format=AVRO game_analytics.AccountSignals gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/AccountSignals
bq load --source_format=AVRO game_analytics.Players gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/Players
bq load --source_format=AVRO game_analytics.ChatLogs gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/ChatLogs

Rufen Sie die BigQuery Console auf und sehen Sie sich die Daten im game_analytics Dataset an.

BigQuery-Konsole

Daten in Spanner importieren

Rufen Sie die Spanner Console auf und sehen Sie sich die Daten in der game-db Datenbank an.

Klicken Sie auf Spanner Studio und öffnen Sie eine Neue Abfrage (+).

Spanner-Konsole

Fügen Sie die folgenden INSERT Anweisungen in den Abfrageeditor ein und klicken Sie auf Ausführen:

-- Table: Players
INSERT INTO Players (
  PlayerId,
  Name,
  Species,
  Clan,
  AvatarDescription,
  ProfilePictureUrl,
  CreatedAt
) VALUES
  ('dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 'Pixel', 'Cat', 'CatClan', 'A heroic cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/pixel_profile_booth.png', '2026-03-02T05:11:28.077335+00:00'),
  ('e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', 'Rocky_1', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077374+00:00'),
  ('ea3afac7-54f0-4f68-8ed5-a5b6bd386c59', 'Whiskers_2', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077389+00:00'),
  ('f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', 'Felix_3', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077407+00:00'),
  ('f3687206-405e-43b6-afb0-8ca73eee5dd1', 'Luna_4', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077419+00:00'),
  ('82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 'Luna_5', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077429+00:00'),
  ('755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 'Buddy_6', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077439+00:00'),
  ('8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 'Charlie_7', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077462+00:00'),
  ('ca288a07-2bf8-46fa-a121-9bd0d0f44c64', 'Rocky_8', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077474+00:00'),
  ('7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 'Bella_9', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077484+00:00'),
  ('153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', 'Simba_10', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077494+00:00'),
  ('3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', 'Charlie_11', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077507+00:00'),
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  ('0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', 'Bella_13', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077527+00:00'),
  ('64921a63-bea6-4a5c-9e49-7a817678c94f', 'Charlie_14', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077537+00:00'),
  ('0d9040df-34a3-4e54-b660-a85e3c60a6fe', 'Felix_15', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077546+00:00'),
  ('188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 'Max_16', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077556+00:00'),
  ('a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', 'Rocky_17', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/shiba_inu_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077565+00:00'),
  ('b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', 'Felix_18', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077581+00:00'),
  ('7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 'Nala_19', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077595+00:00'),
  ('1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'Luna_20', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077604+00:00'),
  ('3bd0489d-3f43-428d-be2d-0434f0e04ed8', 'Luna_21', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077613+00:00'),
  ('28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 'Whiskers_22', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077623+00:00'),
  ('87d880d4-c949-40e3-8d76-9307b45d57fe', 'Rocky_23', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077632+00:00'),
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  ('1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 'Nala_25', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077650+00:00'),
  ('e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', 'Simba_26', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077659+00:00'),
  ('45650b49-9701-4415-92a9-79073243d198', 'Simba_27', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077668+00:00'),
  ('2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'Bella_28', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/samoyed_97.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077677+00:00'),
  ('491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', 'Buddy_29', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077687+00:00'),
  ('004ac8b2-a37d-42c8-aba3-35b204f596f0', 'Max_30', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077697+00:00'),
  ('5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 'Whiskers_31', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077706+00:00'),
  ('4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 'Luna_32', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077715+00:00'),
  ('d98fc7ff-dd92-4723-994c-6267ef951bcc', 'Buddy_33', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077797+00:00'),
  ('3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 'Luna_34', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077821+00:00'),
  ('710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 'Bella_35', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077836+00:00'),
  ('7e5d416f-f42c-410e-8e2a-19be0cdfc1e5', 'Simba_36', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077850+00:00'),
  ('b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', 'Buddy_37', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077864+00:00'),
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-- Table: Transactions
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  ('68940de9-65d3-4afb-b080-0354b5c6b1a5', '153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 284, '2026-03-02T05:11:28.079710+00:00', FALSE),
  ('050b1905-c72a-446d-81f7-087cddb24434', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 156, '2026-03-02T05:11:28.079870+00:00', FALSE),
  ('7d1bbcaf-69eb-4acc-855d-3174d659a430', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 210, '2026-03-02T05:11:28.079923+00:00', FALSE),
  ('07fb83e9-5818-4991-aeba-54f65239954e', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 291, '2026-03-02T05:11:28.079938+00:00', FALSE),
  ('a8a3e69b-392d-4d59-a016-183152eda94a', '64aeeb22-42db-46bf-85bd-b21b135c9803', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 261, '2026-03-02T05:11:28.079948+00:00', FALSE),
  ('dcdbd81b-9c64-42cb-9960-4f10b13675ac', '398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 104, '2026-03-02T05:11:28.079958+00:00', FALSE),
  ('df5490e1-cb3f-4109-be18-2aa10a52d848', '491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', '7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 302, '2026-03-02T05:11:28.079967+00:00', FALSE),
  ('801607a9-a4f7-424d-b80f-915094a6f389', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '55a1207d-a029-48da-a79d-c1f3f6824a37', 129, '2026-03-02T05:11:28.079979+00:00', FALSE),
  ('80851b7f-a1b5-4eb5-a54e-2c3c55e9dd2a', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 450, '2026-03-02T05:11:28.079999+00:00', FALSE),
  ('b1b728aa-177f-4b2f-a5ff-0267898ff6b1', '145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 490, '2026-03-02T05:11:28.080011+00:00', FALSE),
  ('bc2e3265-7349-4ef4-a47d-9cd004d8baa4', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 82, '2026-03-02T05:11:28.080021+00:00', FALSE),
  ('1b51395e-1dc0-4201-9596-34f3dbac4a14', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 175, '2026-03-02T05:11:28.080032+00:00', FALSE),
  ('cb319fb3-2707-4712-a042-b58a51d5407a', 'a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 20, '2026-03-02T05:11:28.080041+00:00', FALSE),
  ('5339f7f9-fd7e-4dc5-861b-98121e3fd696', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'd9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 339, '2026-03-02T05:11:28.080050+00:00', FALSE),
  ('ae4424b0-27d2-43d3-89d7-a1d8c49f5ee0', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 342, '2026-03-02T05:11:28.080059+00:00', FALSE),
  ('92c39e1d-45a3-41c9-9583-cfcaca15c4a3', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 484, '2026-03-02T05:11:28.080067+00:00', FALSE),
  ('a7cf23d8-b178-4a65-ba03-3ece7b259d51', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', '4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 400, '2026-03-02T05:11:28.080076+00:00', FALSE),
  ('1a1981a8-b63a-4a73-9b8a-ff517286745d', 'ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 72, '2026-03-02T05:11:28.080087+00:00', FALSE),
  ('473dbb0e-652c-43b3-b571-f88c1af1e8c5', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 146, '2026-03-02T05:11:28.080095+00:00', FALSE),
  ('26ebb626-b5a4-4a23-b411-9428219bc8ae', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 261, '2026-03-02T05:11:28.080104+00:00', FALSE);

-- Table: AccountSignals
-- This is pushed by BigQuery through a continuous query if it is configured
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('50b64a6a-2e8f-4a0b-9742-c7e180949e82', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078156+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('d2659e80-bce0-46b0-9570-6bb8b3c99d34', '686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078198+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('10504018-b7a4-47a4-89b2-950fa492bbd4', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078244+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccbba78a-0f45-49b9-a58b-21777de250cf', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078293+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('affa841d-0f9a-4b0f-ad6d-eb3e180263fe', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078337+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('1fbdd097-b431-4a21-9a5c-a1f53db6d754', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078383+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('0fc87891-dd4b-494b-8c47-f6ccc2c592c7', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078420+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('cc117869-7a6b-4e66-89bf-e3148ac8c6ea', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078456+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('c85a78c6-3cc8-4262-8fd2-2fb9661a1b96', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078499+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccdb20f8-cd05-42ae-b942-cb41396ec27d', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078537+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('721511f1-ebc4-45dc-adb5-9dafc5426bc3', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078579+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('4d8b0f0d-211a-4537-8c79-c2fd815812f3', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078627+00:00');

Die Ausführung kann einige Minuten dauern. Nach Abschluss des Vorgangs können Sie eine Vorschau der Daten aufrufen.

Datenvorschau in Spanner Studio

4. Der Wachhund (kontinuierliche Abfragen von BigQuery und Spanner-Synchronisierung)

Unsere erste Verteidigungslinie sind die Telemetriedaten, die in BigQuery gestreamt werden. Wir möchten auf verdächtige Bewegungen (z.B. unmögliche Entfernungen) achten und in Echtzeit eine Benachrichtigung an Spanner senden.

In einem realen Szenario würden Sie kontinuierliche Abfragen von BigQuery und Reverse-ETL verwenden, um diese Daten zu streamen. Dazu ist jedoch eine Reservierung mit der ENTERPRISE-Version oder höher erforderlich.

So würde der Befehl aussehen, wenn die Reservierung verfügbar wäre. Sie müssen ihn nicht in die Console kopieren, wenn Sie keine Reservierungen eingerichtet haben:

EXPORT DATA
  OPTIONS (
    uri = 'https://spanner.googleapis.com/projects/<YOUR_PROJECT_ID>/instances/game-instance/databases/game-db',
    format='CLOUD_SPANNER',
    spanner_options="""{ "table": "AccountSignals" }"""
  ) AS
SELECT
  GENERATE_UUID() as SignalId,
  PlayerId,
  'SUSPICIOUS_MOVEMENT' as AlertType,
  CURRENT_TIMESTAMP() as EventTime
FROM `game_analytics.GameplayTelemetry`
WHERE
  EventType = 'player_move'
  AND (LocationX > 1000 OR LocationY > 1000);

Um die kontinuierliche Abfrage zu erstellen, klicken Sie im SQL-Arbeitsbereich der BigQuery Console auf Mehr > Kontinuierliche Abfrage erstellen.

Diese Abfrage fungiert als Reverse-ETL-Engine und sorgt dafür, dass unser Transaktionssystem (Spanner) sofort über Anomalien informiert wird, die in unserem Analysesystem (BigQuery) erkannt wurden.

Für dieses Lab haben wir einige Transaktionen künstlich in Spanner eingefügt.

5. Der multimodale Detektiv (Spanner Graph und Vektorsuche)

Nachdem Spanner das Signal „Hohes Risiko“ erhalten hat, können Sie den Betrugsring untersuchen. Wir verwenden Spanner Graph , um das finanzielle Netzwerk zu visualisieren und den Anführer zu finden.

Führen Sie diese Abfragen in Spanner Studio aus.

Graph: Anführer finden

Diese Abfrage verfolgt das finanzielle Netzwerk von Transaktionen, bei denen Opfer Geld an einen Dieb überweisen, der es dann an einen Boss-Knoten weiterleitet. Die Ergebnisse werden nach dem Boss gruppiert und die Beute wird summiert.

Kopieren Sie die Abfrage in Spanner Studio und klicken Sie auf Ausführen.

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (victim)-[:Transfers]->(thief)-[t:Transfers]->(boss)
RETURN
  boss.Name AS RingLeader, COUNT(t) AS TributesReceived,
  SUM(t.Amount) AS TotalLoot
GROUP BY RingLeader
ORDER BY TotalLoot DESC
LIMIT 5;

„Pixel“ sollte als Top-Empfänger von Tributen angezeigt werden.

Untersuchung mit mehreren Signalen

Verknüpfen wir die Graph-Ergebnisse mit den Verhaltenssignalen in Echtzeit, die wir zuvor aus BigQuery gesendet haben. Wir möchten Spieler finden, die Geld an „Pixel“ senden UND wegen verdächtiger Bewegungen markiert wurden.

SELECT DISTINCT
  p.Name,
  s.AlertType as BQ_Signal,
  s.EventTime as SignalTime
FROM GRAPH_TABLE (
  PlayerNetwork
  MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
  WHERE boss.Name = 'Pixel'
  RETURN DISTINCT associate.Name
) as g
JOIN Players p
  ON p.Name = g.Name
JOIN AccountSignals s
  ON p.PlayerId = s.PlayerId
ORDER BY s.EventTime DESC;

Vektorsuche: Bot-Konten identifizieren

Sind das echte Spieler oder ein koordinierter Bot-Ring? Verwenden Sie die Vektorsuche , um Konten mit Profilbeschreibungen zu identifizieren, die der von „Pixel“ verdächtig ähnlich sind.

SELECT
  Name, AvatarDescription,
  COSINE_DISTANCE(AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel')) as Similarity
FROM Players
WHERE Name != 'Pixel'
ORDER BY Similarity ASC
LIMIT 5;

Ein niedrigerer Ähnlichkeitswert bedeutet, dass sie näher am Vektor von „Pixel“ liegen. Wenn sie ähnliche Beschreibungen haben, sind sie wahrscheinlich Bots.

Wir können auch Skalarfunktionen in der MATCH-Klausel anwenden:

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
WHERE boss.Name = 'Pixel'
ORDER BY (
  COSINE_DISTANCE(associate.AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel'))
) ASC
RETURN DISTINCT associate.Name

6. Die Verschwörung aufdecken (BigQuery Property Graph und GCS-Integration)

Wir haben den Anführer gefasst, müssen aber verstehen, wie er diesen massiven „Thunfisch-Raub“ koordiniert hat. Wir verfolgen die Kommunikationsmuster in BigQuery mit BigQuery Property Graph , um Game-Chatlogs abzufragen.

Führen Sie die folgende Abfrage in BigQuery Studio aus:

BigQuery Property Graph

Kommunikation zwischen „Pixel“ und anderen Spielern nachverfolgen:

GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN
  p1.Name AS Sender,
  p2.Name AS Receiver,
  c.Message,
  -- Resolving structured metadata from ObjectRef
  p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic
ORDER BY Message DESC;

Beachten Sie Nachrichten wie „Operation Fishbowl is a go“ und „Diverting funds to the central tuna reserve“. Sie sehen, wie Sie mit BigQuery Property Graphs die Kommunikation analysieren können, die mit unstrukturierten Daten angereichert ist (GCS-Bildreferenzen mit ProfilePictureUrl.uri).

Wenn Sie dem GCS-Link in den Ergebnissen folgen, sehen Sie das Bild des Spielers:

Pixel-Profilbild

Diese Analyseabfrage vergleicht außerdem die Chatmuster und Bilder der Mitglieder des Betrugsrings.

Bevor Sie diese Abfrage ausführen können, müssen Sie ein multimodales Modell deklarieren, um Einbettungen der Profilbilder zu generieren, die im Cloud Storage-Bucket gespeichert sind. Dieses Modell stellt über die in der Ersteinrichtung erstellte Verbindung eine Verbindung her. Daher gewähren Sie dem technischen Nutzer, der für diese Verbindung angehängt ist, auch Vertex AI-Nutzerberechtigungen.

Ersetzen Sie «PROJECT_ID» durch Ihre Projekt-ID.

GRANT `roles/aiplatform.user`
ON PROJECT `<<PROJECT_ID>>`
TO "connection:<<PROJECT_ID>>.us.unicorn-connection";

Sie können jetzt die Verbindung erstellen.

CREATE OR REPLACE MODEL `game_analytics.multimodal_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `us.unicorn-connection`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'multimodalembedding@001');

Wenn dies aufgrund eines Berechtigungsfehlers fehlschlägt (z.B. „The bqcx-12345745345345@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access or use the endpoint...“), warten Sie einige Minuten, bis die Berechtigungen weitergegeben wurden, und versuchen Sie es noch einmal.

Die folgende Abfrage verwendet die Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING, um die Bilder im Storage-Bucket zu durchlaufen und Einbettungen zu erstellen. Diese Einbettungen werden dann mit einer COSINE_DISTANCE verglichen, sodass wir ein gutes Verständnis dafür erhalten, wie ähnlich die Chatlogs und Profilbilder sind.

-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns in chat logs
-- AND calculating distance between auto-embedded chat message and profile picture
-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns
-- AND identifying similarity AMONG the fraudsters themselves
WITH GraphResults AS (
  SELECT *
  FROM GRAPH_TABLE(
  game_analytics.CatChatNetwork
    MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
    WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
    RETURN
      p1.Name AS Sender,
      c.Message,
      p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic,
      c.MessageEmbedding.result AS MessageEmbedding
  )
),
UniquePics AS (
  SELECT DISTINCT SenderProfilePic AS uri FROM GraphResults
),
PicEmbeddings AS (
  SELECT embedding, uri
  FROM AI.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL game_analytics.multimodal_model,
    (
      SELECT OBJ.MAKE_REF(uri, 'us.unicorn-connection') as content, uri
      FROM UniquePics
    )
  )
),
CatData AS (
  -- Distinct list of players (excluding Pixel) with their embeddings and HTTPS Pic URLs
  SELECT DISTINCT
    g.Sender,
    g.MessageEmbedding,
    g.Message,
    p.embedding AS PicEmbedding,
    REPLACE( g.SenderProfilePic, 'gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/', 'https://storage.mtls.cloud.google.com/sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/') AS SenderProfilePic
  FROM GraphResults g
  LEFT JOIN PicEmbeddings p ON g.SenderProfilePic = p.uri
  WHERE g.Sender != 'Pixel'
    AND g.MessageEmbedding IS NOT NULL
    AND p.embedding IS NOT NULL
)
SELECT
  c1.Sender AS Fraudster_A,
  c2.Sender AS Fraudster_B,
  c1.SenderProfilePic AS Pic_A,
  c2.SenderProfilePic AS Pic_B,
  c1.Message,
  -- Compare chat messages between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.MessageEmbedding, c2.MessageEmbedding) AS MessageDistance,
  -- Compare profile pictures between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.PicEmbedding, c2.PicEmbedding) AS PictureDistance
FROM CatData c1
CROSS JOIN CatData c2
WHERE c1.Sender < c2.Sender -- Avoid self-comparison and duplicate pairs (A-B and B-A)
  AND c1.SenderProfilePic <> c2.SenderProfilePic
ORDER BY PictureDistance ASC, MessageDistance ASC
LIMIT 10;

Wenn Sie die Profilbilder öffnen, sehen Sie die Ähnlichkeit in der Darstellung der Clanmitglieder.

Betrugsring visualisieren

Sie können Notebooks und Python Cell Magic verwenden, um den Betrugsring zu visualisieren. So können wir die Graph-Ergebnisse ganz einfach visualisieren. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Visualisierung.

Klicken Sie in BigQuery Studio auf Mehr > Notebook > Leeres Notebook.

Notebook erstellen

Fügen Sie Folgendes in eine Codezelle ein:

!pip install bigquery-magics==0.12.1

Klicken Sie auf die Schaltfläche + Code , um eine neue Zelle zu erstellen, und fügen Sie Folgendes ein:

%%bigquery --graph
GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH p=(p1:Players)-[c:Communicates]-(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN TO_JSON(p) AS full_path

Klicken Sie auf Alle ausführen. Nach etwa einer Minute sollte eine Graph-Visualisierung des Kommunikationsnetzwerks angezeigt werden.

Diagrammvisualisierung

7. Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in diesem Codelab verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie die erstellten Ressourcen.

Spanner-Instanz löschen

gcloud spanner instances delete game-instance

BigQuery-Dataset löschen

bq rm -r -f -d game_analytics

Alternativ: Projekt löschen

Wenn Sie für dieses Lab ein neues Projekt erstellt haben, können Sie das gesamte Projekt löschen:

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. Glückwunsch!

Glückwunsch! Sie haben erfolgreich einen Echtzeit-Betrugsschutz mit Spanner und BigQuery erstellt.

Sie haben Folgendes gelernt:

Mit kontinuierlichen Abfragen von BigQuery Echtzeitanalysen an Spanner senden.
Mit Spanner Graph finanzielle Beziehungen nachverfolgen.
Mit der Vektorsuche in Spanner Ähnlichkeitsabfragen für unstrukturierte Daten ausführen.
Mit BigQuery Graph Kommunikationsnetzwerke nachverfolgen.

Nächste Schritte

Spanner Graph-Dokumentation lesen
Weitere Codebeispiele im GitHub-Repository von Spanner Graph ansehen
Weitere Informationen zu BigQuery Graph
Kontinuierliche Abfragen von BigQuery ansehen

Spanner & BigQuery: Echtzeit-Schutzschild gegen Betrug Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

1. Einführung

Aufgaben

Voraussetzungen

2. Vorbereitung / Einrichtung

Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen

Cloud Shell starten

Erforderliche APIs aktivieren

Repository klonen

3. Infrastruktur bereitstellen

BigQuery-Dataset und -Verbindung einrichten

Spanner einrichten

Daten in BigQuery importieren

Daten in Spanner importieren

4. Der Wachhund (kontinuierliche Abfragen von BigQuery und Spanner-Synchronisierung)

5. Der multimodale Detektiv (Spanner Graph und Vektorsuche)

Graph: Anführer finden

Untersuchung mit mehreren Signalen

Vektorsuche: Bot-Konten identifizieren

6. Die Verschwörung aufdecken (BigQuery Property Graph und GCS-Integration)

BigQuery Property Graph

Betrugsring visualisieren

7. Bereinigen

Spanner-Instanz löschen

BigQuery-Dataset löschen

Alternativ: Projekt löschen

8. Glückwunsch!

Nächste Schritte

Spanner & BigQuery: Echtzeit-Schutzschild gegen Betrug