Spanner & BigQuery: Echtzeit-Schutzschild gegen Betrug

1. Einführung

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

In letzter Zeit ist die Wirtschaft des Spiels jedoch in Gefahr geraten. Riesige Geldsummen werden von den Konten wohlhabender Hunde-Spieler abgezogen und vollständig in Premium-Thunfischbestände umgewandelt. Wir vermuten, dass eine Gruppe von „Robin Hood-Katzen“ die reichen Hunde bestiehlt, um die Katzenmassen zu füttern.

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

Aufgaben

• Anomalie in einem Echtzeitstream mit kontinuierlichen BigQuery-Abfragen erkennen und an Spanner senden.
• Untersuchen Sie den Betrugsring mit Spanner Graph, um finanzielle Beziehungen nachzuvollziehen.
• Bot-Konten mithilfe der Vektorsuche in Cloud Spanner identifizieren, um ähnliche Profilbeschreibungen zu finden.
• Decken Sie die Koordinationsverschwörung auf, indem Sie mit BigQuery Graph umfangreiche Kommunikationsprotokolle 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: Entwickler, Data Engineers und Architekten mit mittlerem Kenntnisstand.

Geschätzte Gesamtdauer: 45 bis 60 Minuten.

Kostenschätzung: 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 nutzen zu können.

1. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite zur Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.
2. Prüfen Sie, ob für Ihr Cloud-Projekt die Abrechnung aktiviert ist. So prüfen Sie, ob die Abrechnung aktiviert ist
3. Suchen Sie auf der Cloud Console-Startseite nach Ihrer Projekt-ID.

Cloud Shell starten

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

1. Rufen Sie die Google Cloud Shell auf.
2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Autorisieren.
3. Legen Sie die Umgebungsvariable im Cloud Shell-Terminal fest, um sicherzustellen, dass Sie in Ihrem Projekt arbeiten:

Ersetzen Sie <YOUR_PROJECT_ID> durch Ihre tatsächliche Projekt-ID. Verwenden Sie „Strg + V“ oder „Befehlstaste + V“, um den Inhalt im Terminal einzufügen.

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

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 Beispielschemas:

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 operative Datenbank in Spanner ein.

BigQuery-Dataset und -Verbindung einrichten

BigQuery analysiert den Telemetriestream des Spiels.

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

Ersetzen Sie <YOUR_PROJECT_ID> durch Ihre tatsächliche Projekt-ID. Verwenden Sie „Strg + V“ oder „Befehlstaste + V“, um den Inhalt im Terminal einzufügen.

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

1. Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset vom Typ game_analytics:

bq mk -d --location=US game_analytics

2. Erstellen Sie eine Verbindung, um eine Verbindung zu Storage-Buckets und (optional) zu Spanner herzustellen:

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

3. Erstellen Sie die Schemas für die Tabellen GameplayTelemetry, AccountSignals, Players und ChatLogs mithilfe der Schemadatei:

bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Cloud Spanner einrichten

Google Cloud Spanner verarbeitet operative Echtzeittransaktionen. In diesem Lab verwenden wir eine kostengünstige Instanz mit 100 Verarbeitungseinheiten.

1. Erstellen Sie eine Spanner-Instanz:

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

2. Erstellen Sie die Spanner-Datenbank game-db:

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

3. Aktualisieren Sie das Spanner-Schema mit den Anwendungstabellen (Players, Transactions, AccountSignals) und dem Property Graph (PlayerNetwork):

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

4. Erstellen Sie den AvatarSearchIndex für die multimodale Vektorsuche:

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

Daten in BigQuery importieren

1. 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

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

Daten in Cloud Spanner importieren

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

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

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'),
  ('e37b6dcf-7ccb-47d0-8b9d-0da2fa30ad09', 'Felix_12', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077516+00:00'),
  ('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'),
  ('b49a4523-83ff-4f59-8fca-54356928a18b', 'Nala_24', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077641+00:00'),
  ('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'),
  ('145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', 'Max_38', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077884+00:00'),
  ('34fa84c8-3356-4ed6-9ac5-967cd2baabac', 'Whiskers_39', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077894+00:00'),
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  ('3f064471-24a0-47cd-8927-925cb3e5df7f', 'Felix_50', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078012+00:00'),
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  ('7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'Buddy_52', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078030+00:00'),
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-- Table: Transactions
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  ('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');

Der Vorgang kann einige Minuten dauern. Nach Abschluss des Vorgangs sollten Sie eine Vorschau der Daten sehen können.

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

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

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

So würde der Befehl aussehen, wenn die Reservierung verfügbar wäre. Sie müssen diesen Code 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);

Wenn Sie die kontinuierliche Abfrage erstellen möchten, 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 (Cloud Spanner) sofort über Anomalien informiert wird, die in unserem Analysesystem (BigQuery) erkannt werden.

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

5. Der multimodale Detektiv (Spanner Graph und Vektorsuche)

Da Spanner jetzt das Signal „Hohes Risiko“ hat, können Sie den Betrugsring untersuchen. Wir verwenden Spanner Graph, um das Finanznetzwerk zu visualisieren und den Rädelsführer zu finden.

Führen Sie diese Abfragen in Spanner Studio aus.

Grafik: Den Rädelsführer 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 Daten werden nach Boss gruppiert und die Beute wird summiert.

Kopieren Sie sie 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 mehrerer Signale

Lassen Sie uns die Graph-Ergebnisse mit den Echtzeit-Verhaltenssignalen zusammenführen, die wir zuvor aus BigQuery übertragen haben. Wir möchten Spieler finden, die Geld an „Pixel“ senden UND wegen verdächtiger Bewegungen gemeldet 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, handelt es sich wahrscheinlich um 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. Uncovering the Plot (BigQuery Property Graph & GCS Integration)

Wir haben den Anführer gefasst, aber wir müssen herausfinden, wie sie diesen riesigen „Thunfischraub“ koordiniert haben. Wir verfolgen die Kommunikationsmuster in BigQuery mithilfe des BigQuery-Property-Graphen, um Spielchatprotokolle abzufragen.

Führen Sie die folgende Abfrage in BigQuery Studio aus:

BigQuery-Property-Graph

Kommunikation zwischen „Pixel“ und anderen Spielern verfolgen:

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;

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

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

Mit dieser analytischen Abfrage werden die Chatmuster und Bilder zwischen den Mitgliedern des Betrugsrings weiter verglichen.

Bevor Sie diesen Code ausführen können, müssen Sie ein multimodales Modell deklarieren, um Einbettungen der im Cloud Storage-Bucket gespeicherten Profilbilder zu generieren. Dieses Modell stellt eine Verbindung über die Verbindung her, die bei der Ersteinrichtung erstellt wurde. Daher müssen Sie dem technischen Nutzer, der dieser Verbindung zugeordnet ist, auch Vertex AI-Nutzerberechtigungen gewähren.

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 [e-mail] does not have the permission to access or use the endpoint...“), warten Sie einige Minuten, bis die Berechtigungen wirksam werden, und versuchen Sie es dann noch einmal.

In der folgenden Abfrage wird die Funktion AI.GENERATE_EMBEDDING verwendet, um die Bilder im Storage-Bucket zu durchsuchen und Einbettungen zu erstellen. Diese Einbettungen werden dann mit COSINE_DISTANCE verglichen, um zu sehen, wie ähnlich die Chatprotokolle 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, werden Sie feststellen, dass sich die Clanmitglieder ähnlich präsentieren.

Betrugsring visualisieren

Sie können Notebooks und Python Cell Magic verwenden, um den Betrugsring zu visualisieren. So können wir die Diagrammergebnisse leicht visualisieren. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Dokumentation zur Visualisierung.

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

🗒️ Wenn Sie Notebooks zum ersten Mal verwenden, werden Sie nach einer Region gefragt. In diesem Lab haben wir US verwendet. Sie sollten daher eine Region innerhalb der Multiregion US auswählen. Möglicherweise müssen Sie auch die Notebooks API aktivieren.

Fügen Sie Folgendes in eine Codezelle ein:

!pip install bigquery-magics==0.12.1

Klicken Sie auf den Button + 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 grafische Darstellung des Kommunikationsnetzwerks angezeigt werden.

7. Bereinigen

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

Cloud 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 mit Spanner und BigQuery erfolgreich ein Echtzeit-Fraud Defense Shield erstellt.

Sie haben Folgendes gelernt:

• Verwenden Sie kontinuierliche BigQuery-Abfragen, um Echtzeitstatistiken an Spanner zu senden.
• Verwenden Sie Spanner Graph, um finanzielle Beziehungen nachzuvollziehen.
• Verwenden Sie die Vektorsuche in Cloud Spanner für Ähnlichkeitsabfragen für unstrukturierte Daten.
• Verwenden Sie BigQuery Graph, um Kommunikationsnetzwerke zu verfolgen.

Nächste Schritte

• Spanner Graph-Dokumentation ansehen
• Weitere Codebeispiele finden Sie im Spanner Graph-GitHub-Repository.
• Weitere Informationen zu BigQuery Graph
• Kontinuierliche Abfragen von BigQuery