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 वीडियो गेम में इस्तेमाल की जाने वाली वर्चुअल मुद्रा में कारोबार करते हैं.

हाल ही में, गेम की अर्थव्यवस्था खतरे में है. कुत्ते के अवतार वाले अमीर खिलाड़ियों के खातों से, बड़ी रकम निकाली जा रही है. इस रकम को पूरी तरह से, प्रीमियम टूना स्टॉक में बदल दिया गया है. हमें "रॉबिन हुड कैट्स" नाम के एक ग्रुप पर शक है. यह ग्रुप, बिल्लियों को खाना खिलाने के लिए, अमीर कुत्तों से चोरी करता है.

इस कोडलैब में, रीयल-टाइम में धोखाधड़ी से बचाने वाली शील्ड बनाई जाएगी. इससे, मुख्य चोर और उसके ऑटोमेटेड बॉट रिंग को पकड़ा जा सकेगा. आपको पता चलेगा कि Spanner में मौजूद ऑपरेशनल डेटा, BigQuery में मौजूद आंकड़ों के साथ मिलकर, ग्राफ़ (जीक्यूएल) और रिलेशनल क्वेरी की मदद से, धोखाधड़ी के जटिल पैटर्न का पता कैसे लगाता है और उनकी जांच कैसे करता है.

आप क्या करेंगे

  • BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी का इस्तेमाल करके, रीयल-टाइम स्ट्रीम में गड़बड़ी 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 Vector Search का इस्तेमाल करके, बॉट खातों की पहचान करें. इसके लिए, मिलती-जुलती प्रोफ़ाइल की जानकारी ढूंढें.
  • साज़िश का पता लगाएं. इसके लिए, BigQuery Graph का इस्तेमाल करके, बातचीत के बड़े लॉग का विश्लेषण करें.

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, GitHub पर होस्ट किया जाता है.

दर्शक: इंटरमीडिएट डेवलपर, डेटा इंजीनियर, और आर्किटेक्ट.

कुल अनुमानित समय: 45 से 60 मिनट.

लागत का अनुमान: इस कोडलैब में बनाए गए संसाधनों की लागत, पांच 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 बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud प्रोजेक्ट होना चाहिए.

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

Cloud Console का होम पेज

Cloud Shell शुरू करना

Google Cloud Shell को, एक्ज़ीक्यूशन एनवायरमेंट के तौर पर इस्तेमाल किया जाएगा. Cloud Shell में, gcloud, git, और अन्य टूल पहले से इंस्टॉल होते हैं. आपको इनकी ज़रूरत पड़ेगी.

  1. Google Cloud Shell पर जाएं.
  2. अगर आपसे अनुमति मांगी जाती है, तो अनुमति दें पर क्लिक करें.
  3. पक्का करें कि आप अपने प्रोजेक्ट में काम कर रहे हों. इसके लिए, Cloud Shell टर्मिनल में एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करें:
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 \
    bigqueryreservation.googleapis.com

BigQuery के लिए आरक्षण और असाइनमेंट बनाना

जीक्यूएल क्वेरी चलाने के लिए, आपके पास ऐसा रिज़र्वेशन होना चाहिए जो Enterprise या Enterprise Plus एडिशन का इस्तेमाल करता हो. Cloud Shell में, Enterprise Edition के लिए ऐसा रिज़र्वेशन बनाएं जिसमें ऑटो स्केलिंग की सुविधा हो:

# 1. Create a BigQuery Enterprise reservation with 0 baseline slots and 100 max autoscaling slots
bq mk --reservation \
  --project_id=${GCP_PROJECT} \
  --location=US \
  --edition=ENTERPRISE \
  --slots=0 \
  --autoscale_max_slots=100 \
  --ignore_idle_slots=true \
  spanner-bigquery-reservation

# 2. Assign your Cloud project to the newly created reservation for query execution
bq mk --reservation_assignment \
  --project_id=${GCP_PROJECT} \
  --location=US \
  --reservation_id=spanner-bigquery-reservation \
  --job_type=QUERY \
  --assignee_type=PROJECT \
  --assignee_id=${GCP_PROJECT}

रिपॉज़िटरी क्लोन करना

ऐप्लिकेशन कोड और सैंपल स्कीमा वाली रिपॉज़िटरी क्लोन करें:

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

3. इंफ़्रास्ट्रक्चर की सुविधा उपलब्ध कराना

अब BigQuery में डेटा वेयरहाउस और Spanner में ऑपरेशनल डेटाबेस सेट अप करें.

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, यह कमांड चलाएं:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID
  1. game_analytics नाम का BigQuery डेटासेट बनाएं:
bq mk -d --location=US game_analytics
  1. स्टोरेज बकेट से कनेक्ट करने और (ज़रूरी नहीं) Spanner से कनेक्ट करने के लिए, एक कनेक्शन बनाएं:
bq mk --connection --location=US --project_id=$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 ट्रांज़ैक्शन को मैनेज करेगा. इस लैब के लिए, हम 100 प्रोसेसिंग यूनिट (पीयू) वाला ऐसा इंस्टेंस इस्तेमाल करेंगे जो लागत के हिसाब से सही हो.

  1. Spanner इंस्टेंस बनाएं:
gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE
  1. game-db नाम का Spanner डेटाबेस बनाएं:
gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance
  1. ऐप्लिकेशन टेबल (Players, Transactions, AccountSignals) और प्रॉपर्टी ग्राफ़ (PlayerNetwork) के साथ, Spanner स्कीमा को 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)"

डेटा को BigQuery में 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 Console पर जाएं और game_analytics डेटासेट में मौजूद डेटा को एक्सप्लोर करें.

BigQuery कंसोल

डेटा को Spanner में इंपोर्ट करना

Spanner Console पर जाएं और game-db डेटाबेस में मौजूद डेटा को एक्सप्लोर करें.

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

Spanner कंसोल

क्वेरी एडिटर में, ये INSERT स्टेटमेंट चिपकाएं और Run 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'),
  ('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'),
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  ('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'),
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  ('e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 'Simba_45', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077958+00:00'),
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-- Table: Transactions
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  ('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),
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  ('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 रन होने में कुछ मिनट लग सकते हैं. इसके पूरा होने के बाद, डेटा की झलक देखी जा सकती है.

Spanner Studio से डेटा की झलक

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

हमारी सुरक्षा की पहली लाइन, BigQuery में स्ट्रीम होने वाला टेलीमेट्री डेटा है. हम संदिग्ध गतिविधियों (जैसे, बहुत ज़्यादा दूरी) पर नज़र रखना चाहते हैं और रीयल-टाइम में Spanner को एक अलर्ट भेजना चाहते हैं.

असल दुनिया के किसी उदाहरण में, इस डेटा को स्ट्रीम करने के लिए, BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी और रिवर्स ईटीएल का इस्तेमाल किया जाएगा. हालांकि, इसके लिए ENTERPRISE एडिशन या उससे ऊपर वाले एडिशन के साथ आरक्षण की ज़रूरत होती है.

अगर आरक्षण उपलब्ध होता, तो कमांड इस तरह दिखता. अगर आपने आरक्षण सेट अप नहीं किया 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 एसक्यूएल फ़ाइल फ़ोल्डर में, 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 ट्रांज़ैक्शनल सिस्टम (Spanner) को, हमारे विश्लेषण सिस्टम (BigQuery) में पता लगी गड़बड़ियों के बारे में तुरंत पता चल जाए.

इस लैब के लिए, हमने Spanner में कुछ ट्रांज़ैक्शन आर्टिफ़िशियली जोड़े हैं.

5. मल्टीमोडल डिटेक्टिव (Spanner Graph और वेक्टर सर्च)

अब Spanner के पास "ज़्यादा जोखिम" का सिग्नल है. इसलिए, धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप की जांच की जा सकती है. हम वित्तीय वेब को विज़ुअलाइज़ करने और मुख्य चोर को ढूंढने के लिए, Spanner Graph का इस्तेमाल करेंगे.

Spanner Studio में ये क्वेरी चलाएं

ग्राफ़: मुख्य चोर को ढूंढना

यह क्वेरी, ट्रांज़ैक्शन के वित्तीय वेब का पता लगाती है. इसमें पीड़ित, चोर को पैसे ट्रांसफ़र करते हैं. इसके बाद, चोर, बॉस नोड को पैसे ट्रांसफ़र करता है. यह बॉस के हिसाब से ग्रुप करता है और लूटे गए पैसे की कुल रकम दिखाता है.

इसे Spanner Studio में कॉपी करें और Run 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, ट्रिब्यूट पाने वाले सबसे बड़े व्यक्ति के तौर पर दिखना चाहिए.

मल्टी-सिग्नल की जांच

आइए, ग्राफ़ के नतीजों को उन रीयल-टाइम बिहेवियरल सिग्नल के साथ जोड़ें जिन्हें हमने पहले BigQuery से पुश किया था. हमें ऐसे खिलाड़ी ढूंढने हैं जो "Pixel" को पैसे भेज रहे हैं और संदिग्ध गतिविधि के लिए फ़्लैग किए गए हैं.

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, ऐसे खातों की पहचान करें जिनकी प्रोफ़ाइल की जानकारी, "Pixel" की प्रोफ़ाइल की जानकारी से संदिग्ध रूप 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;

मिलती-जुलती जानकारी का स्कोर कम होने का मतलब है कि वे "Pixel" के वेक्टर के ज़्यादा करीब हैं. अगर उनकी जानकारी मिलती-जुलती है, तो वे बॉट हो सकते हैं!

MATCH क्लॉज़ में, स्केलर फ़ंक्शन भी लागू किए जा 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. साज़िश का पता लगाना (BigQuery Property Graph और GCS इंटिग्रेशन)

हमने मुख्य चोर को पकड़ लिया है. हालांकि, हमें यह समझना होगा कि उसने "टूना की चोरी" की इस बड़ी साज़िश को कैसे अंजाम दिया. हम गेम चैट लॉग की क्वेरी करने के लिए, BigQuery Property Graph का इस्तेमाल करके, BigQuery में बातचीत के पैटर्न का पता लगाएंगे.

BigQuery Studio में यह क्वेरी चलाएं:

BigQuery Property Graph

"Pixel" और अन्य खिलाड़ियों के बीच बातचीत का पता लगाना:

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 भेजा जा रहा है" जैसे मैसेज देखें. आप देख सकते हैं कि BigQuery Property Graph की मदद से, बिना स्ट्रक्चर वाले डेटा (GCS इमेज रेफ़रंस के लिए ProfilePictureUrl.uri का इस्तेमाल करके) से बेहतर बनाई गई बातचीत का विश्लेषण कैसे किया जा सकता है.

अगर नतीजों में GCS लिंक को फ़ॉलो किया जाता है, तो आपको खिलाड़ी की इमेज दिखेगी:

Pixel की प्रोफ़ाइल फ़ोटो

विश्लेषण करने वाली यह क्वेरी, धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप के सदस्यों के बीच चैट के पैटर्न और तस्वीरों की तुलना भी करती है.

इसे चलाने से पहले, Cloud Storage बकेट में सेव की गई प्रोफ़ाइल फ़ोटो के एम्बेडिंग जनरेट करने के लिए, मल्टीमोडल 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 तकनीकी उपयोगकर्ता को Vertex AI की उपयोगकर्ता 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 अनुमतियां लागू होने तक कुछ मिनट इंतज़ार करें और फिर से कोशिश करें.

नीचे दी गई क्वेरी में, AI.GENERATE_EMBEDDING फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, स्टोरेज बकेट में मौजूद तस्वीरों को देखा जाता है और एम्बेडिंग बनाई जाती हैं. इसके बाद, COSINE_DISTANCE का इस्तेमाल करके इन एम्बेडिंग की तुलना की जाती है. इससे हमें यह समझने में मदद मिलती है कि चैट लॉग और प्रोफ़ाइल फ़ोटो कितनी मिलती-जुलती 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 ग्रुप के सदस्य खुद को कैसे दिखाते हैं.

धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप को विज़ुअलाइज़ करना

धोखाधड़ी करने वाले ग्रुप को विज़ुअलाइज़ करने के लिए, नोटबुक और Python Cell Magic का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे हमें ग्राफ़ के नतीजों को आसानी से विज़ुअलाइज़ करने में मदद मिलती है. इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, विज़ुअलाइज़ेशन के दस्तावेज़ देखें.

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

नोटबुक बनाएँ

कोड सेल में यह चिपकाएं:

!pip install bigquery-magics==0.12.1

नई सेल बनाने के लिए, + कोड बटन का इस्तेमाल करें और यह 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 को रन करें पर क्लिक करें. करीब एक मिनट बाद, आपको बातचीत के नेटवर्क का ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन दिखेगा.

ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन

7. स्टोरेज में जगह बनाएं

इस कोडलैब में इस्तेमाल किए गए संसाधनों के लिए, अपने Google Cloud खाते से शुल्क न लगने देने 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 मिटाना

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

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. बधाई हो!

बधाई हो! आपने Spanner और BigQuery का इस्तेमाल करके, रीयल-टाइम में धोखाधड़ी से बचाने वाली शील्ड बना ली है.

आपने यह सीखा कि:

  • रीयल-टाइम में अहम जानकारी को Spanner में पुश करने के लिए, BigQuery की लगातार चलने वाली क्वेरी का इस्तेमाल कैसे करें.
  • वित्तीय संबंधों का पता लगाने के लिए, Spanner Graph का इस्तेमाल कैसे करें.
  • बिना स्ट्रक्चर वाले डेटा पर मिलती-जुलती जानकारी की क्वेरी करने के लिए, Spanner Vector Search का इस्तेमाल कैसे करें.
  • बातचीत के नेटवर्क का पता लगाने के लिए, BigQuery Graph का इस्तेमाल कैसे करें.

आगे क्या करना है?