Spanner और BigQuery: धोखाधड़ी से बचाने के लिए रीयल-टाइम शील्ड

1. परिचय

Petverse के बैकएंड में आपका स्वागत है. यह एक मल्टीप्लेयर ऑनलाइन गेम है. इसमें खिलाड़ी, जानवरों के अवतार बनाते हैं, दुनिया को एक्सप्लोर करते हैं, और गेम में इस्तेमाल होने वाली मुद्रा में कारोबार करते हैं.

हाल ही में, गेम की अर्थव्यवस्था पर खतरा मंडरा रहा है. अमीर डॉग प्लेयर के खातों से बड़ी रकम खर्च हो रही है. इसे पूरी तरह से प्रीमियम टूना स्टॉक में बदल दिया गया है. हमें लगता है कि "रॉबिन हुड कैट्स" का एक ग्रुप, अमीरों के कुत्तों से खाना चुराकर बिल्लियों को खिला रहा है.

इस कोडलैब में, रीयल-टाइम में धोखाधड़ी से सुरक्षा देने वाली शील्ड बनाई जाएगी. इससे, धोखाधड़ी करने वाले मुख्य व्यक्ति और उसके ऑटोमेटेड बॉट रिंग का पता लगाया जा सकेगा. आपको यह अनुभव मिलेगा कि Spanner में मौजूद ऑपरेशनल डेटा, BigQuery में मौजूद आंकड़ों के साथ कैसे काम करता है. इससे, ग्राफ़ (GQL) और रिलेशनल क्वेरी की मदद से, धोखाधड़ी के जटिल पैटर्न का पता लगाया जा सकता है और उनकी जांच की जा सकती है.

आपको क्या करना होगा

  • BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी का इस्तेमाल करके, रीयल-टाइम स्ट्रीम में अनियमितता का पता लगाएं और उसे Spanner में पुश करें.
  • वित्तीय संबंधों का पता लगाने के लिए, Spanner Graph का इस्तेमाल करके, धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप की जांच करें.
  • Spanner वेक्टर सर्च का इस्तेमाल करके, बॉट खातों की पहचान करें. इससे, मिलती-जुलती प्रोफ़ाइल के ब्यौरे ढूंढे जा सकते हैं.
  • BigQuery Graph का इस्तेमाल करके, कोऑर्डिनेशन प्लॉट का पता लगाएं. इससे, कम्यूनिकेशन के बड़े लॉग का विश्लेषण किया जा सकता है.

आपको किन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud प्रोजेक्ट.
  • एसक्यूएल, टर्मिनल कमांड, और Python की बुनियादी जानकारी.
  • आपको GitHub खाते की ज़रूरत पड़ सकती है. कोड को GitHub पर होस्ट किया जाता है.

ऑडियंस: इंटरमीडिएट डेवलपर, डेटा इंजीनियर, और आर्किटेक्ट.

कुल अवधि का अनुमान: 45 से 60 मिनट.

लागत का अनुमान: इस कोडलैब में बनाए गए संसाधनों की लागत, 5 डॉलर से कम होनी चाहिए.

2. शुरू करने से पहले / सेटअप

Google Cloud प्रोजेक्ट बनाना या चुनना

इस लैब के लिए ज़रूरी सेवाओं का इस्तेमाल करने के लिए, आपके पास ऐसा Google Cloud प्रोजेक्ट होना चाहिए जिसमें बिलिंग की सुविधा चालू हो.

  1. Google Cloud Console में, प्रोजेक्ट चुनने वाले पेज पर जाकर, Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें या बनाएं.
  2. पक्का करें कि आपके Cloud प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग की सुविधा चालू हो. बिलिंग चालू है या नहीं, यह देखने का तरीका जानें.
  3. Cloud Console के होम पेज पर जाकर, अपना प्रोजेक्ट आईडी ढूंढें

Cloud Console का होम पेज

Cloud Shell शुरू करना

Google Cloud Shell का इस्तेमाल, एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट के तौर पर किया जाएगा. Cloud Shell में, gcloud, git, और अन्य ज़रूरी टूल पहले से इंस्टॉल होते हैं.

  1. Google Cloud Shell पर जाएं.
  2. अगर कहा जाए, तो अनुमति दें पर क्लिक करें.
  3. पक्का करें कि Cloud Shell टर्मिनल में एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करके, अपने प्रोजेक्ट में काम किया जा रहा हो:
export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Cloud Shell: प्रोजेक्ट सेट करने के लिए, gcloud config का इस्तेमाल करें

ज़रूरी एपीआई चालू करना

Spanner, BigQuery, और Vertex AI के लिए एपीआई चालू करने के लिए, यह कमांड चलाएं:

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

रिपॉज़िटरी का क्लोन बनाना

ऐप्लिकेशन कोड और सैंपल स्कीमा वाली रिपॉज़िटरी को क्लोन करें:

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

3. इंफ़्रास्ट्रक्चर प्रॉविज़न करना

अब आपको BigQuery में डेटा वेयरहाउस और Spanner में ऑपरेशनल डेटाबेस सेट अप करना होगा.

BigQuery डेटासेट और कनेक्शन सेट अप करना

BigQuery, गेम से मिलने वाली टेलीमेट्री स्ट्रीम का विश्लेषण करेगा.

Google Cloud Shell में कंसोल में रहते हुए, यह पक्का करने के लिए कि आपका प्रोजेक्ट आईडी अब भी सेट है, यहां दी गई कमांड चलाएं:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID
  1. game_analytics BigQuery डेटासेट बनाएं:
bq mk -d --location=US game_analytics
  1. Storage बकेट और (ज़रूरी नहीं) Spanner से कनेक्ट करने के लिए, कनेक्शन बनाएं:
bq mk --connection --location=US --project_id=$PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE unicorn-connection
  1. स्कीमा फ़ाइल का इस्तेमाल करके, GameplayTelemetry, AccountSignals, Players, और ChatLogs टेबल के लिए स्कीमा बनाएं:
bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Spanner सेट अप करना

Google Cloud Spanner, रीयल टाइम में होने वाले ऑपरेशनल लेन-देन को मैनेज करेगा. इस लैब के लिए, हम 100 प्रोसेसिंग यूनिट (पीयू) वाला एक ऐसा इंस्टेंस इस्तेमाल करेंगे जो कम खर्चीला हो.

  1. Spanner इंस्टेंस बनाने के लिए:
gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE
  1. Spanner डेटाबेस बनाएं game-db:
gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance
  1. ऐप्लिकेशन टेबल (Players, Transactions, AccountSignals) और प्रॉपर्टी ग्राफ़ (PlayerNetwork) के साथ Spanner स्कीमा अपडेट करें:
gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance --ddl-file=spanner_schema.sql
  1. मल्टीमोडल वेक्टर सर्च के लिए AvatarSearchIndex बनाएं:
gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance \
    --ddl="CREATE SEARCH INDEX AvatarSearchIndex ON Players(AvatarDescriptionTokens)"

BigQuery में डेटा इंपोर्ट करना

  1. डेमो डेटा को BigQuery में इंपोर्ट करें:
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
  1. BigQuery कंसोल पर जाएं और game_analytics डेटासेट में मौजूद डेटा को एक्सप्लोर करें.

BigQuery कंसोल

Spanner में डेटा इंपोर्ट करना

Spanner Console पर जाएं और game-db डेटाबेस में मौजूद डेटा देखें.

Spanner Studio पर क्लिक करें और नई क्वेरी (+) खोलें.

Spanner Console

यहां दिए गए INSERT स्टेटमेंट को क्वेरी एडिटर में चिपकाएं. इसके बाद, चलाएं पर क्लिक करें:

-- 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'),
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  ('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'),
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  ('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'),
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-- Table: Transactions
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  ('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');

इसे पूरा होने में कुछ मिनट लग सकते हैं. डेटा तैयार होने के बाद, उसकी झलक देखी जा सकती है.

Spanner Studio से डेटा की झलक

4. वॉचडॉग (BigQuery की लगातार क्वेरी और Spanner सिंक)

हमारी सुरक्षा की पहली लाइन, BigQuery में स्ट्रीम किया जा रहा टेलीमेट्री डेटा है. हमें संदिग्ध गतिविधियों (जैसे, बहुत ज़्यादा दूरी) पर नज़र रखनी है. साथ ही, रीयल-टाइम में Spanner को सूचना भेजनी है.

असल दुनिया में, इस डेटा को स्ट्रीम करने के लिए BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी और रिवर्स ईटीएल का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, इसके लिए ENTERPRISE एडिशन या इससे ज़्यादा स्टोरेज वाले प्लान के साथ बुकिंग करना ज़रूरी है.

अगर बुकिंग उपलब्ध होती, तो कमांड इस तरह दिखती. अगर आपने बुकिंग की सुविधा सेट अप नहीं की है, तो आपको इसे कंसोल में कॉपी करने की ज़रूरत नहीं है:

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);

लगातार चलने वाली क्वेरी बनाने के लिए, BigQuery Console के SQL फ़ाइल फ़ोल्डर में जाकर, ज़्यादा > लगातार चलने वाली क्वेरी बनाएं पर क्लिक करें.

यह क्वेरी, रिवर्स-ईटीएल इंजन के तौर पर काम करती है. इससे यह पक्का होता है कि हमारे लेन-देन वाले सिस्टम (Spanner) को, हमारे विश्लेषण वाले सिस्टम (BigQuery) में मिली अनियमितताओं के बारे में तुरंत पता चल जाए.

इस लैब के लिए, हमने Spanner में कुछ लेन-देन मैन्युअल तरीके से जोड़े हैं.

5. मल्टीमोडल डिटेक्टिव (Spanner में मौजूद ग्राफ़ और वेक्टर सर्च)

Spanner के पास अब "ज़्यादा जोखिम" वाला सिग्नल है. इसलिए, अब धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप की जांच की जा सकती है. हम फ़ाइनेंशियल वेब को विज़ुअलाइज़ करने और मुख्य अपराधी का पता लगाने के लिए, Spanner Graph का इस्तेमाल करेंगे.

इन क्वेरी को Spanner Studio में चलाएं

ग्राफ़: Ringleader को ढूंढना

इस क्वेरी से, लेन-देन के फ़ाइनेंशियल वेब का पता चलता है. इसमें पीड़ित लोग, चोर को पैसे ट्रांसफ़र करते हैं. इसके बाद, चोर पैसे को बॉस नोड को ट्रांसफ़र करता है. यह बॉस के हिसाब से ग्रुप करता है और लूट की रकम जोड़ता है.

इसे Spanner Studio में कॉपी करें और चलाएं पर क्लिक करें.

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;

आपको "Pixel" को सबसे ज़्यादा ट्रिब्यूट मिलते हुए दिखेंगे.

एक से ज़्यादा सिग्नल की जांच करना

आइए, ग्राफ़ के नतीजों को उन रीयल-टाइम व्यवहार से जुड़े सिग्नल के साथ जोड़ते हैं जिन्हें हमने पहले BigQuery से पुश किया था. हमें ऐसे खिलाड़ियों को ढूंढना है जो "Pixel" को पैसे भेज रहे हैं और जिनकी संदिग्ध गतिविधि की शिकायत की गई है.

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;

वेक्टर सर्च: बॉट खातों की पहचान करना

क्या ये असली खिलाड़ी हैं या बॉट का कोई ग्रुप है? वेक्टर सर्च का इस्तेमाल करके, उन खातों की पहचान करें जिनकी प्रोफ़ाइल की जानकारी, "Pixel" से मिलती-जुलती है.

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;

मिलते-जुलते होने का स्कोर कम होने का मतलब है कि वे "Pixel" के वेक्टर के ज़्यादा करीब हैं. अगर उनके ब्यौरे एक जैसे हैं, तो हो सकता है कि वे बॉट हों!

हम MATCH क्लॉज़ में स्केलर फ़ंक्शन भी लागू कर सकते हैं:

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 प्रॉपर्टी ग्राफ़ और GCS इंटिग्रेशन)

हमने मुख्य अपराधी को पकड़ लिया है, लेकिन हमें यह जानना है कि उसने "टूना की इस बड़ी चोरी" को कैसे अंजाम दिया. हम गेम चैट के लॉग की क्वेरी करने के लिए, BigQuery प्रॉपर्टी ग्राफ़ का इस्तेमाल करके, BigQuery में कम्यूनिकेशन पैटर्न को ट्रैक करेंगे.

BigQuery Studio में यह क्वेरी चलाएं:

BigQuery प्रॉपर्टी ग्राफ़

"Pixel" और अन्य खिलाड़ियों के बीच बातचीत को ट्रैक करना:

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;

"ऑपरेशन फ़िशबाउल शुरू हो गया है" और "फ़ंड को सेंट्रल टूना रिज़र्व में डाइवर्ट किया जा रहा है" जैसे मैसेज देखें. यहां देखें कि BigQuery प्रॉपर्टी ग्राफ़ की मदद से, बिना किसी स्ट्रक्चर वाले डेटा (ProfilePictureUrl.uri का इस्तेमाल करके GCS इमेज के रेफ़रंस) से बेहतर बनाए गए कम्यूनिकेशन का विश्लेषण कैसे किया जा सकता है.

नतीजों में GCS लिंक पर क्लिक करने से, आपको खिलाड़ी की इमेज दिखेगी:

Pixel की प्रोफ़ाइल फ़ोटो

इस विश्लेषण वाली क्वेरी में, धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप के सदस्यों के बीच चैट पैटर्न और तस्वीरों की तुलना की गई है.

इसे चलाने से पहले, Cloud Storage बकेट में सेव की गई प्रोफ़ाइल फ़ोटो की एम्बेडिंग जनरेट करने के लिए, मल्टीमॉडल मॉडल का एलान करें. यह मॉडल, शुरुआती सेटअप में बनाए गए कनेक्शन के ज़रिए कनेक्ट होता है. इसलिए, आपको उस कनेक्शन के लिए जोड़े गए टेक्निकल यूज़र को Vertex AI के उपयोगकर्ता की अनुमतियां भी देनी होंगी.

«PROJECT_ID» की जगह अपना प्रोजेक्ट आईडी डालें.

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

अब कनेक्शन बनाया जा सकता है.

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

अगर अनुमति से जुड़ी गड़बड़ी की वजह से यह प्रोसेस पूरी नहीं होती है (जैसे,"bqcx-12345745345345@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com के पास एंडपॉइंट को ऐक्सेस करने या इस्तेमाल करने की अनुमति नहीं है..."), तो कुछ मिनट इंतज़ार करें. इसके बाद, अनुमति मिलने पर फिर से कोशिश करें.

नीचे दी गई क्वेरी में, AI.GENERATE_EMBEDDING फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया गया है. इससे स्टोरेज बकेट में मौजूद फ़ोटो को प्रोसेस करके एम्बेडिंग बनाई जाती हैं. इसके बाद, इन एम्बेडिंग की तुलना COSINE_DISTANCE का इस्तेमाल करके की जाती है. इससे हमें यह समझने में मदद मिलती है कि चैट लॉग और प्रोफ़ाइल फ़ोटो कितने मिलते-जुलते हैं.

-- 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;

प्रोफ़ाइल फ़ोटो खोलने पर, आपको दिखेगा कि कबीले के सदस्यों ने खुद को एक जैसा दिखाया है.

धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप का विज़ुअलाइज़ेशन

फ़्रॉड रिंग को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, नोटबुक और Python Cell Magic का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे हमें ग्राफ़ के नतीजों को आसानी से देखने में मदद मिलती है. इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, विज़ुअलाइज़ेशन से जुड़ा दस्तावेज़ पढ़ें.

BigQuery Studio में, ज़्यादा > नोटबुक > खाली नोटबुक पर क्लिक करें.

नोटबुक बनाना

नीचे दिए गए कोड को कोड सेल में चिपकाएं:

!pip install bigquery-magics==0.12.1

+ कोड बटन का इस्तेमाल करके, नई सेल बनाएं और इसमें यह कोड चिपकाएं:

%%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

सभी चलाएं पर क्लिक करें. एक मिनट के बाद, आपको कम्यूनिकेशन नेटवर्क का ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन दिखेगा.

ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन

7. क्लीन अप करें

इस कोडलैब में इस्तेमाल किए गए संसाधनों के लिए, अपने Google Cloud खाते से शुल्क लिए जाने से बचने के लिए, बनाए गए संसाधनों को मिटाएं.

Spanner इंस्टेंस मिटाना

gcloud spanner instances delete game-instance

BigQuery डेटासेट मिटाना

bq rm -r -f -d game_analytics

इसके अलावा, प्रोजेक्ट मिटाएं

अगर आपने इस लैब के लिए कोई नया प्रोजेक्ट बनाया है, तो पूरे प्रोजेक्ट को मिटाया जा सकता है:

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. बधाई हो!

बधाई हो! आपने Spanner और BigQuery का इस्तेमाल करके, धोखाधड़ी से बचाव करने वाली एक शील्ड को रीयल-टाइम में बनाया है.

आपने इनके बारे में जाना:

  • Spanner में रीयल टाइम में अहम जानकारी भेजने के लिए, BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी का इस्तेमाल करें.
  • वित्तीय संबंधों का पता लगाने के लिए, Spanner Graph का इस्तेमाल करें.
  • बिना स्ट्रक्चर वाले डेटा पर मिलती-जुलती क्वेरी के लिए, Spanner की वेक्टर सर्च सुविधा का इस्तेमाल करें.
  • कम्यूनिकेशन नेटवर्क को ट्रैक करने के लिए, BigQuery Graph का इस्तेमाल करें.

आगे क्या करना है?