Google używa technologii AI do tłumaczenia treści na Twój preferowany język. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.

Spanner i BigQuery: ochrona przed oszustwami w czasie rzeczywistym

1. Wprowadzenie

Witamy w backendzie Petverse, wieloosobowej gry online, w której gracze tworzą awatary zwierząt, odkrywają świat i wymieniają walutę w grze.

Ostatnio ekonomia gry jest zagrożona. Z kont bogatych graczy, którzy wybrali psy, znikają ogromne sumy pieniędzy, które są w całości zamieniane na akcje premium firmy produkującej tuńczyka. Podejrzewamy, że to grupa „kotów Robin Hooda”, które okradają bogate psy, aby nakarmić kocie masy.

W tym ćwiczeniu w Codelabs utworzysz osłonę Fraud Defense w czasie rzeczywistym, aby złapać przywódcę i jego sieć zautomatyzowanych botów. Zobaczysz, jak dane operacyjne w Spanner łączą się z danymi analitycznymi w BigQuery, aby wykrywać i badać złożone wzorce oszustw za pomocą zapytań grafowych (GQL) i relacyjnych.

Jakie zadania wykonasz

Wykryj anomalię w strumieniu w czasie rzeczywistym za pomocą zapytań ciągłych BigQuery i prześlij ją do Spannera.
Zbadaj sieć oszustw za pomocą Spanner Graph, aby prześledzić relacje finansowe.
Identyfikuj konta botów za pomocą wyszukiwania wektorowego w Spanner, aby znajdować podobne opisy profili.
Odkryj spisek, korzystając z BigQuery Graph do analizy ogromnych logów komunikacyjnych.

Czego potrzebujesz

projekt Google Cloud z włączonymi płatnościami,
Podstawowa znajomość SQL, poleceń terminala i Pythona.
Możesz potrzebować konta GitHub (kod jest hostowany na GitHubie).

Grupa docelowa: programiści, inżynierowie danych i architekci na poziomie średniozaawansowanym.

Szacowany łączny czas trwania: 45–60 minut.

Szacowany koszt: zasoby utworzone w tym ćwiczeniu powinny kosztować mniej niż 5 USD.

2. Zanim zaczniesz / Konfiguracja

Tworzenie lub wybieranie projektu Google Cloud

Aby korzystać z usług wymaganych w tym module, musisz mieć projekt Google Cloud z włączonymi płatnościami.

W Google Cloud Console na stronie selektora projektów wybierz lub utwórz projekt Google Cloud.
Sprawdź, czy w projekcie w chmurze włączone są płatności. Dowiedz się, jak sprawdzić, czy płatności są włączone.
Znajdź identyfikator projektu na stronie głównej konsoli Cloud.

Strona główna konsoli Cloud

Uruchamianie Cloud Shell

Jako środowiska wykonawczego użyjesz Google Cloud Shell. W Cloud Shell zainstalowane są narzędzia gcloud, git i inne, których będziesz potrzebować.

Otwórz Google Cloud Shell.
Jeśli pojawi się pytanie o autoryzację, kliknij Autoryzuj.
Upewnij się, że pracujesz w swoim projekcie, ustawiając zmienną środowiskową w terminalu Cloud Shell:

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

Cloud Shell: używanie konfiguracji gcloud do ustawiania projektu

Włączanie niezbędnych interfejsów API

Uruchom to polecenie, aby włączyć interfejsy API dla Spannera, BigQuery i Vertex AI:

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

Klonowanie repozytorium

Sklonuj repozytorium zawierające kod aplikacji i przykładowe schematy:

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

3. Udostępnianie infrastruktury

Teraz skonfigurujesz hurtownię danych w BigQuery i operacyjną bazę danych w Spannerze.

Konfigurowanie zbioru danych i połączenia BigQuery

BigQuery przeanalizuje strumień danych telemetrycznych z gry.

W konsoli w Google Cloud Shell uruchom te polecenia, aby sprawdzić, czy identyfikator projektu jest nadal ustawiony:

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

Utwórz zbiór danych BigQuery game_analytics:

bq mk -d --location=US game_analytics

Utwórz połączenie, aby połączyć się z zasobnikami Cloud Storage i (opcjonalnie) ze Spannerem:

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

Utwórz schematy tabel GameplayTelemetry, AccountSignals, Players i ChatLogs za pomocą pliku schematu:

bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Konfigurowanie usługi Spanner

Google Cloud Spanner będzie obsługiwać transakcje operacyjne w czasie rzeczywistym. W tym module użyjemy ekonomicznej instancji z 100 jednostkami przetwarzania.

Utwórz instancję usługi Spanner:

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

Utwórz bazę danych Spanner game-db:

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

Zaktualizuj schemat Spanner o tabele aplikacji (Players, Transactions, AccountSignals) i graf właściwości (PlayerNetwork):

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

Utwórz AvatarSearchIndex na potrzeby multimodalnego wyszukiwania wektorowego:

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

Importowanie danych do BigQuery

Zaimportuj dane demonstracyjne do 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

Otwórz konsolę BigQuery i przejrzyj dane w zbiorze danych game_analytics.

Konsola BigQuery

Importowanie danych do Spannera

Otwórz konsolę Spanner i przejrzyj dane w bazie danych game-db.

Kliknij Spanner Studio i otwórz Nowe zapytanie (+).

Konsola Spannera

Wklej te instrukcje INSERT do edytora zapytań i kliknij Uruchom:

-- 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'),
  ('a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 'Luna_40', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077906+00:00'),
  ('64aeeb22-42db-46bf-85bd-b21b135c9803', 'Simba_41', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077915+00:00'),
  ('dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', 'Felix_42', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077924+00:00'),
  ('d9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 'Bella_43', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077933+00:00'),
  ('88a425a0-b499-4825-8a16-3d33b85feec9', 'Whiskers_44', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077942+00:00'),
  ('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'),
  ('ae82282e-d380-4500-99e0-2dc4e276c0cf', 'Nala_46', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077967+00:00'),
  ('9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', 'Simba_47', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077976+00:00'),
  ('8db26b5c-2c09-4578-89bf-f9afaf765e36', 'Whiskers_48', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077989+00:00'),
  ('eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', 'Luna_49', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078002+00:00'),
  ('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'),
  ('ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', 'Whiskers_51', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078021+00:00'),
  ('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'),
  ('398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'Rocky_53', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078040+00:00'),
  ('0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', 'Bella_54', 'Dog', 'DogClan', 'A loyal golden retriever with a happy smile', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078049+00:00'),
  ('0b1e7a03-2922-4d53-8871-290520e6bb76', 'Max_55', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078059+00:00'),
  ('d0ad6342-88fd-443f-82ba-919fc1d652d0', 'Luna_56', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078068+00:00'),
  ('73e9a7c4-09e6-46d8-a093-b241d7d1d5df', 'Charlie_57', 'Dog', 'DogClan', 'A loyal golden retriever with a happy smile', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078081+00:00'),
  ('55a1207d-a029-48da-a79d-c1f3f6824a37', 'Buddy_58', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078090+00:00'),
  ('61dd4370-bff0-4d09-be31-19f19c4dad5d', 'Max_59', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078099+00:00'),
  ('4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'Merry_Cat_0', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078112+00:00'),
  ('686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 'Merry_Cat_1', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078165+00:00'),
  ('1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 'Merry_Cat_2', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078212+00:00'),
  ('215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 'Merry_Cat_3', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078258+00:00'),
  ('78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 'Merry_Cat_4', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078301+00:00'),
  ('822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 'Merry_Cat_5', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078349+00:00'),
  ('9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 'Merry_Cat_6', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078390+00:00'),
  ('3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 'Merry_Cat_7', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078427+00:00'),
  ('78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'Merry_Cat_8', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078463+00:00'),
  ('eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 'Merry_Cat_9', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078508+00:00'),
  ('37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'Merry_Cat_10', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078544+00:00'),
  ('c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'Merry_Cat_11', 'Cat', 'RobinHoods', 'A sneaky rebel cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078587+00:00');

-- Table: Transactions
INSERT INTO Transactions (
  TransactionId,
  SenderId,
  ReceiverId,
  Amount,
  Timestamp,
  IsSuspicious
) VALUES
  ('83086ce9-1813-40c7-8e60-624662e7dff8', '0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 13481, '2026-03-02T05:11:28.078136+00:00', TRUE),
  ('8c8f38a8-424f-4752-b662-78800e04b137', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 7327, '2026-03-02T05:11:28.078145+00:00', TRUE),
  ('e4b88c5e-ad32-4fa7-87d7-7e7e70ab133a', '3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', '686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 11283, '2026-03-02T05:11:28.078182+00:00', TRUE),
  ('8fe11946-c0ef-4b84-a259-11850955a3ea', '686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 8181, '2026-03-02T05:11:28.078191+00:00', TRUE),
  ('c2d024eb-9131-47ce-84c0-3404e5a01db0', '145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 11086, '2026-03-02T05:11:28.078228+00:00', TRUE),
  ('7a51d50f-63ac-4406-b4df-2d6fd862977f', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 9443, '2026-03-02T05:11:28.078237+00:00', TRUE),
  ('edc980d0-539e-4951-9eaf-4ba98b88b40c', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 10438, '2026-03-02T05:11:28.078274+00:00', TRUE),
  ('0e98eb5f-a942-4bb3-931a-1de1bdbb2e03', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 7612, '2026-03-02T05:11:28.078286+00:00', TRUE),
  ('13cf3599-f18a-47a5-8b7d-71f9eda250ab', 'ca288a07-2bf8-46fa-a121-9bd0d0f44c64', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 14301, '2026-03-02T05:11:28.078318+00:00', TRUE),
  ('db7051ef-aa4b-47fa-a54e-54ff03dbabf1', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 10294, '2026-03-02T05:11:28.078330+00:00', TRUE),
  ('9080d8a1-def2-4b95-bc9f-56c25ec9c3ba', 'e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 9613, '2026-03-02T05:11:28.078365+00:00', TRUE),
  ('06593b48-2546-4a52-a078-cf4ddfaed856', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 9787, '2026-03-02T05:11:28.078376+00:00', TRUE),
  ('d540b1d5-5e20-4252-985c-275b82fdad80', '491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 11403, '2026-03-02T05:11:28.078406+00:00', TRUE),
  ('6ba654b3-4c04-48ed-9975-1aae3f557a38', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 13564, '2026-03-02T05:11:28.078413+00:00', TRUE),
  ('da73004f-a9e6-4078-af54-4dc7a697a0e4', '710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 10088, '2026-03-02T05:11:28.078442+00:00', TRUE),
  ('ac25cfd6-1c64-483a-8b36-5fe4c6c36e36', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 11354, '2026-03-02T05:11:28.078450+00:00', TRUE),
  ('3f09bdb0-5831-44f8-b293-98cbdb953c9d', 'd98fc7ff-dd92-4723-994c-6267ef951bcc', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 12426, '2026-03-02T05:11:28.078479+00:00', TRUE),
  ('65803100-7b84-4ff5-a273-b54fe48d5ad2', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 13858, '2026-03-02T05:11:28.078490+00:00', TRUE),
  ('7caeab6c-eb5c-4284-9857-87ab6ba744d1', '398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 14851, '2026-03-02T05:11:28.078523+00:00', TRUE),
  ('441b31cd-1c7b-4385-a5da-490a6c98d58d', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 12481, '2026-03-02T05:11:28.078530+00:00', TRUE),
  ('ea509bae-75a0-4878-b73c-0688efd2808e', 'd9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 8042, '2026-03-02T05:11:28.078564+00:00', TRUE),
  ('7ac7d043-2744-4689-835a-20b21dca962b', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 11248, '2026-03-02T05:11:28.078572+00:00', TRUE),
  ('1fdfc9a6-af31-4151-a96e-6df93e8fafff', '3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 11357, '2026-03-02T05:11:28.078603+00:00', TRUE),
  ('3408e82d-61c5-49e1-a037-b8e25422d9ca', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 13411, '2026-03-02T05:11:28.078612+00:00', TRUE),
  ('a63fa5df-9d00-44e4-bd00-3d993c737a99', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', '28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 312, '2026-03-02T05:11:28.078658+00:00', FALSE),
  ('26b8b704-7b50-4ce5-894f-452741649286', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 52, '2026-03-02T05:11:28.078679+00:00', FALSE),
  ('9d8197de-888c-42ce-8bcf-ef0fe6fccc39', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 65, '2026-03-02T05:11:28.078700+00:00', FALSE),
  ('b0fd1afe-871a-4afc-be00-5c203b147a90', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '61dd4370-bff0-4d09-be31-19f19c4dad5d', 292, '2026-03-02T05:11:28.078715+00:00', FALSE),
  ('b7be0c34-2d44-4d48-8cef-ddb74dd11260', 'ea3afac7-54f0-4f68-8ed5-a5b6bd386c59', '45650b49-9701-4415-92a9-79073243d198', 199, '2026-03-02T05:11:28.078730+00:00', FALSE),
  ('0baea611-d24a-43d6-be24-49286f4b80bc', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 313, '2026-03-02T05:11:28.078739+00:00', FALSE),
  ('936234c3-3d96-4649-8679-cdc7a35c7c14', '28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', 306, '2026-03-02T05:11:28.078748+00:00', FALSE),
  ('f29c2881-9ce1-47e3-8934-be21250d807b', '55a1207d-a029-48da-a79d-c1f3f6824a37', '1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 356, '2026-03-02T05:11:28.078757+00:00', FALSE),
  ('aea90ceb-8669-48b2-ad20-903fa2592cc4', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'ca288a07-2bf8-46fa-a121-9bd0d0f44c64', 320, '2026-03-02T05:11:28.078766+00:00', FALSE),
  ('e5cb67d4-7fb5-4788-b705-e4b156846cf1', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', '45650b49-9701-4415-92a9-79073243d198', 96, '2026-03-02T05:11:28.078780+00:00', FALSE),
  ('1484d14a-4ece-4c60-8760-aca02d8912d3', 'b49a4523-83ff-4f59-8fca-54356928a18b', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 286, '2026-03-02T05:11:28.078797+00:00', FALSE),
  ('55bfca86-c16e-4d83-a3be-4a9339b5ca90', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', 94, '2026-03-02T05:11:28.078812+00:00', FALSE),
  ('626b175d-7954-4b48-bfc3-47e1759eb62e', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 364, '2026-03-02T05:11:28.078826+00:00', FALSE),
  ('657b64cd-eb82-47f7-af15-c485f09e4c6a', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', 180, '2026-03-02T05:11:28.078835+00:00', FALSE),
  ('45a3d118-9ada-400f-8007-f90f6573012f', 'f3687206-405e-43b6-afb0-8ca73eee5dd1', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 21, '2026-03-02T05:11:28.078844+00:00', FALSE),
  ('bad0c577-9063-4315-a923-609b55354aec', '28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', '0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', 96, '2026-03-02T05:11:28.078852+00:00', FALSE),
  ('f3f3c44c-29e5-4356-bcdb-34fceead7277', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', '45650b49-9701-4415-92a9-79073243d198', 206, '2026-03-02T05:11:28.078863+00:00', FALSE),
  ('89e9f697-6cfe-4a11-ada1-2846a9a0e815', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 62, '2026-03-02T05:11:28.078878+00:00', FALSE),
  ('2d980b9e-ec93-4d4c-98b1-4f9440489e0e', '28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 379, '2026-03-02T05:11:28.078894+00:00', FALSE),
  ('1eabdf25-5b41-4773-8870-bb3e71ad320a', '0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 10, '2026-03-02T05:11:28.078911+00:00', FALSE),
  ('eeb9524c-5aa7-4c5a-a8b6-b96fea0c0502', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 200, '2026-03-02T05:11:28.079050+00:00', FALSE),
  ('2c38f9e6-97fe-477f-8ceb-a6e29880c926', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', '0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', 197, '2026-03-02T05:11:28.079063+00:00', FALSE),
  ('a85ab466-5c6d-4863-b5fd-ec5418a52534', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 215, '2026-03-02T05:11:28.079079+00:00', FALSE),
  ('b273c634-1b47-492e-9651-d32e54bdcbb8', 'ae82282e-d380-4500-99e0-2dc4e276c0cf', '491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', 298, '2026-03-02T05:11:28.079088+00:00', FALSE),
  ('93956d3c-c44b-4624-87d8-ac139b1310d0', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 495, '2026-03-02T05:11:28.079096+00:00', FALSE),
  ('1d827b0f-710e-4af6-8492-4e8753c11584', '153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', 242, '2026-03-02T05:11:28.079107+00:00', FALSE),
  ('226c5063-77e1-4888-90f1-a1f23cfb7461', '004ac8b2-a37d-42c8-aba3-35b204f596f0', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 63, '2026-03-02T05:11:28.079115+00:00', FALSE),
  ('11584808-fc90-4f7f-bbb0-d9b444bf09b9', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 385, '2026-03-02T05:11:28.079124+00:00', FALSE),
  ('69ac1396-8377-4e44-9257-d14eafdd8c3d', 'b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 331, '2026-03-02T05:11:28.079133+00:00', FALSE),
  ('c0400153-b737-4c54-8ae3-c6958c481aa5', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'f3687206-405e-43b6-afb0-8ca73eee5dd1', 254, '2026-03-02T05:11:28.079142+00:00', FALSE),
  ('80ca0f0e-6a9d-446a-adeb-16a4388120f4', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', '0b1e7a03-2922-4d53-8871-290520e6bb76', 183, '2026-03-02T05:11:28.079150+00:00', FALSE),
  ('289f79a4-5743-4577-9880-85648f4e4c17', '8db26b5c-2c09-4578-89bf-f9afaf765e36', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 344, '2026-03-02T05:11:28.079159+00:00', FALSE),
  ('fcea8d5f-c180-480d-83eb-45bd0801e1f3', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 416, '2026-03-02T05:11:28.079167+00:00', FALSE),
  ('a142f26e-c281-44d7-b7f2-e023a2362f56', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 'a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', 168, '2026-03-02T05:11:28.079176+00:00', FALSE),
  ('ad62fcc0-2bb3-430c-9dda-dd309e346f59', '0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', 18, '2026-03-02T05:11:28.079185+00:00', FALSE),
  ('2ba99e26-8967-4cc0-b024-4545ea3220d9', '61dd4370-bff0-4d09-be31-19f19c4dad5d', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', 489, '2026-03-02T05:11:28.079194+00:00', FALSE),
  ('7c8c664b-5491-47f2-bd93-c5ad2a263e87', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 175, '2026-03-02T05:11:28.079202+00:00', FALSE),
  ('3e5b5fae-26c5-44ff-97c0-e1b0624e208d', '7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', 272, '2026-03-02T05:11:28.079211+00:00', FALSE),
  ('6995eaea-b5f3-4291-a1e4-68450d25b19b', 'd98fc7ff-dd92-4723-994c-6267ef951bcc', '88a425a0-b499-4825-8a16-3d33b85feec9', 186, '2026-03-02T05:11:28.079219+00:00', FALSE),
  ('9c50c700-e887-4336-b092-d5e37120d304', 'f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 15, '2026-03-02T05:11:28.079232+00:00', FALSE),
  ('9e27bc69-bb96-4392-8e2c-a911db3e9dcb', 'e37b6dcf-7ccb-47d0-8b9d-0da2fa30ad09', 'd9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 81, '2026-03-02T05:11:28.079241+00:00', FALSE),
  ('ba31c88c-49ec-4934-bc99-f036aa1e3cb5', '0d9040df-34a3-4e54-b660-a85e3c60a6fe', 'f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', 208, '2026-03-02T05:11:28.079259+00:00', FALSE),
  ('93e0c429-0788-492a-935a-4674a4cf1522', '4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 244, '2026-03-02T05:11:28.079268+00:00', FALSE),
  ('9f001cbb-a6fb-4192-a0ae-892219b99444', '4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 239, '2026-03-02T05:11:28.079277+00:00', FALSE),
  ('0ee4d029-3905-49ab-98cb-c7e5ffcd08bc', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', 204, '2026-03-02T05:11:28.079290+00:00', FALSE),
  ('e39956dd-af1f-4cc9-8831-cabbfbf5bec6', '61dd4370-bff0-4d09-be31-19f19c4dad5d', '398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 129, '2026-03-02T05:11:28.079310+00:00', FALSE),
  ('2404c2d3-4738-40f3-a169-9af84c909a79', '1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', '87d880d4-c949-40e3-8d76-9307b45d57fe', 14, '2026-03-02T05:11:28.079319+00:00', FALSE),
  ('c9ba7281-5b78-4fe2-ad7c-105fafaad0b4', '8db26b5c-2c09-4578-89bf-f9afaf765e36', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 232, '2026-03-02T05:11:28.079327+00:00', FALSE),
  ('b848f820-a6d9-4f2b-b7e1-13ddfd887fe1', '61dd4370-bff0-4d09-be31-19f19c4dad5d', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', 426, '2026-03-02T05:11:28.079336+00:00', FALSE),
  ('db409655-050a-41e1-be6b-52c9d792deb2', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 448, '2026-03-02T05:11:28.079344+00:00', FALSE),
  ('79811268-69cf-4542-8258-ad795155964c', '73e9a7c4-09e6-46d8-a093-b241d7d1d5df', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 244, '2026-03-02T05:11:28.079353+00:00', FALSE),
  ('71b40f64-aef1-4a83-a021-3118c6404475', 'd0ad6342-88fd-443f-82ba-919fc1d652d0', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', 223, '2026-03-02T05:11:28.079361+00:00', FALSE),
  ('06b9f40d-2988-446f-9eaf-7222198b7c52', '0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 290, '2026-03-02T05:11:28.079374+00:00', FALSE),
  ('d3a2bd8f-5796-48bd-82bb-1c94f89b24a4', '0b1e7a03-2922-4d53-8871-290520e6bb76', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', 411, '2026-03-02T05:11:28.079385+00:00', FALSE),
  ('1b8d50ce-4083-4b0b-b12d-b94529d200f3', '0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 237, '2026-03-02T05:11:28.079393+00:00', FALSE),
  ('d6ed7dff-b106-42cf-99c7-4f15bf114b79', 'e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 205, '2026-03-02T05:11:28.079402+00:00', FALSE),
  ('de837bd6-5b12-47a3-ac05-c8fa4ac02ca3', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', '73e9a7c4-09e6-46d8-a093-b241d7d1d5df', 251, '2026-03-02T05:11:28.079411+00:00', FALSE),
  ('56080f4e-a404-4340-b119-8f82a1f2d6d0', '3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 334, '2026-03-02T05:11:28.079419+00:00', FALSE),
  ('db94e731-6ed8-42a4-a62d-2227814c95f7', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', '87d880d4-c949-40e3-8d76-9307b45d57fe', 477, '2026-03-02T05:11:28.079428+00:00', FALSE),
  ('cf051085-4625-44aa-bf03-e4529f1324d8', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '34fa84c8-3356-4ed6-9ac5-967cd2baabac', 285, '2026-03-02T05:11:28.079441+00:00', FALSE),
  ('137f933b-40a1-441d-b547-d296bc977244', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 34, '2026-03-02T05:11:28.079449+00:00', FALSE),
  ('164295cd-bb80-4c24-bbfa-29b582aa8e0f', '3f064471-24a0-47cd-8927-925cb3e5df7f', 'b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', 311, '2026-03-02T05:11:28.079458+00:00', FALSE),
  ('2b3a7e6b-7474-439e-b387-baa708683ca8', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 432, '2026-03-02T05:11:28.079466+00:00', FALSE),
  ('fcecd45c-f950-4704-9405-8ff6cc34f3fc', 'ea3afac7-54f0-4f68-8ed5-a5b6bd386c59', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', 368, '2026-03-02T05:11:28.079474+00:00', FALSE),
  ('c2d81a86-0c03-4495-a1e8-702e1754f424', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', '34fa84c8-3356-4ed6-9ac5-967cd2baabac', 353, '2026-03-02T05:11:28.079483+00:00', FALSE),
  ('462f5078-6df6-4f57-843e-47d0b51bc7ea', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 173, '2026-03-02T05:11:28.079496+00:00', FALSE),
  ('059a2a27-e019-4f5f-8e24-8208898c723f', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 411, '2026-03-02T05:11:28.079507+00:00', FALSE),
  ('8ab52f88-d38c-4c60-b9ca-c2d08a337a33', '64921a63-bea6-4a5c-9e49-7a817678c94f', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 457, '2026-03-02T05:11:28.079516+00:00', FALSE),
  ('117ff05e-21d2-48ab-a3c8-29e61658c822', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 142, '2026-03-02T05:11:28.079525+00:00', FALSE),
  ('34e5ea80-59b4-4cb0-a8c1-552e2ba6ecc5', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 142, '2026-03-02T05:11:28.079533+00:00', FALSE),
  ('db1cfbb1-8555-492e-b6c9-45f8040c469b', '0f2948c8-f5ba-4546-bdba-567a27b6b4f0', 'ae82282e-d380-4500-99e0-2dc4e276c0cf', 478, '2026-03-02T05:11:28.079542+00:00', FALSE),
  ('370f50b3-e558-447e-bfbe-fe4eca7e9628', '9ce13d41-dede-4658-a7e4-7bc00372d65c', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 72, '2026-03-02T05:11:28.079550+00:00', FALSE),
  ('d08c71a3-bfde-4f95-895a-dc6fa810250f', 'b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 330, '2026-03-02T05:11:28.079558+00:00', FALSE),
  ('81d6bb50-9127-4e2d-acd5-ecaaa797fcb1', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 149, '2026-03-02T05:11:28.079567+00:00', FALSE),
  ('6ac1ba71-9852-4f0c-97b2-0bb166057ef0', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 479, '2026-03-02T05:11:28.079575+00:00', FALSE),
  ('9125a495-66f2-435b-8eab-8a2557f55820', '7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 220, '2026-03-02T05:11:28.079670+00:00', FALSE),
  ('e11b19c9-6bf7-45e2-9831-bb42050b7e8e', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 380, '2026-03-02T05:11:28.079687+00:00', FALSE),
  ('09b6649c-99a3-48c3-864b-9cbd3d57980a', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', 317, '2026-03-02T05:11:28.079696+00:00', FALSE),
  ('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');

Może to potrwać kilka minut. Po zakończeniu przetwarzania powinna być dostępna możliwość wyświetlenia podglądu danych.

Podgląd danych ze Spanner Studio

4. Watchdog (zapytania ciągłe BigQuery i synchronizacja ze Spannerem)

Naszą pierwszą linią obrony są dane telemetryczne przesyłane strumieniowo do BigQuery. Chcemy monitorować podejrzane ruchy (np. niemożliwe odległości) i wysyłać alerty do usługi Spanner w czasie rzeczywistym.

W rzeczywistym scenariuszu do strumieniowego przesyłania tych danych użyjesz zapytań ciągłych BigQuery i odwrotnego ETL. Wymaga to jednak rezerwacji w wersji ENTERPRISE lub wyższej.

Tak wyglądałoby polecenie, gdyby rezerwacja była dostępna. Jeśli nie masz skonfigurowanych rezerwacji, nie musisz kopiować tego kodu do konsoli:

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);

Aby utworzyć zapytanie ciągłe, w obszarze roboczym SQL w konsoli BigQuery kliknij Więcej > Utwórz zapytanie ciągłe.

To zapytanie działa jako mechanizm odwrotnego ETL, dzięki czemu nasz system transakcyjny (Spanner) natychmiast dowiaduje się o anomaliach wykrytych w naszym systemie analitycznym (BigQuery).

W tym module sztucznie wstawiliśmy do Spannera kilka transakcji.

5. Detektyw multimodalny (Spanner Graph i wyszukiwanie wektorowe)

Spanner ma teraz sygnał „Wysokie ryzyko”, więc możesz zbadać grupę oszustów. Użyjemy Spanner Graph, aby zwizualizować sieć finansową i znaleźć przywódcę.

Uruchom te zapytania w Spanner Studio.

Wykres: znajdowanie przywódcy

To zapytanie śledzi sieć transakcji finansowych, w których ofiary przekazują środki złodziejowi, który następnie przekazuje je do węzła szefa. Grupowanie według bossa i sumowanie łupów.

Skopiuj go do Spanner Studio i kliknij Uruchom.

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;

Na górze listy odbiorców darowizn powinien być widoczny „Pixel”.

Analiza wielu sygnałów

Połączmy wyniki z wykresu z sygnałami behawioralnymi w czasie rzeczywistym, które wcześniej przesłaliśmy z BigQuery. Chcemy znaleźć graczy, którzy wysyłają pieniądze do „Pixela” ORAZ zostali oznaczeni jako podejrzani.

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;

Wyszukiwanie wektorowe: identyfikowanie kont botów

Czy to prawdziwi gracze, czy skoordynowana sieć botów? Użyj wyszukiwania wektorowego, aby zidentyfikować konta z opisami profili podejrzanie podobnymi do „Pixel”.

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;

Niższy wynik podobieństwa oznacza, że są bliżej wektora „Pixel”. Jeśli mają podobne opisy, prawdopodobnie są to boty.

Funkcje skalarne możemy też stosować w klauzuli MATCH:

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)

Złapaliśmy przywódcę, ale musimy zrozumieć, jak skoordynował tę masową „kradzież tuńczyka”. Prześledzimy wzorce komunikacji w BigQuery, używając BigQuery Property Graph do wysyłania zapytań do dzienników czatu w grze.

Uruchom to zapytanie w BigQuery Studio:

Graf właściwości BigQuery

Śledzenie komunikacji między „Pixelem” a innymi graczami:

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;

Zwróć uwagę na komunikaty takie jak „Operacja Akwarium rozpoczęta” i „Przekierowuję środki do centralnej rezerwy tuńczyka”. Możesz zobaczyć, jak grafy właściwości BigQuery umożliwiają analizowanie komunikacji wzbogaconej o nieuporządkowane dane (odwołania do obrazów GCS za pomocą ProfilePictureUrl.uri).

Jeśli klikniesz link GCS w wynikach, zobaczysz obraz gracza:

Zdjęcie profilowe Pixela

To zapytanie analityczne dodatkowo porównuje wzorce czatów i zdjęcia między członkami grupy oszustów.

Zanim uruchomisz to zapytanie, zadeklaruj model multimodalny, aby wygenerować wektory dystrybucyjne zdjęć profilowych przechowywanych w zasobniku Cloud Storage. Ten model łączy się przez połączenie utworzone podczas konfiguracji początkowej, więc musisz też przyznać uprawnienia użytkownika Vertex AI użytkownikowi technicznemu powiązanemu z tym połączeniem.

Zastąp «PROJECT_ID» identyfikatorem swojego projektu.

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

Możesz teraz utworzyć połączenie.

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

Jeśli nie powiedzie się to z powodu błędu uprawnień (np. „bqcx-12345745345345@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com nie ma uprawnień dostępu do punktu końcowego ani korzystania z niego…”), poczekaj kilka minut, aż uprawnienia zostaną rozpowszechnione, i spróbuj ponownie.

Poniższe zapytanie używa funkcji AI.GENERATE_EMBEDDING, aby przejrzeć obrazy w zasobniku i utworzyć wektory dystrybucyjne. Następnie te wektory dystrybucyjne są porównywane za pomocą funkcji COSINE_DISTANCE, dzięki czemu możemy dobrze zrozumieć, jak podobne są dzienniki czatu i zdjęcia profilowe.

-- 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;

Jeśli otworzysz zdjęcia profilowe, zauważysz podobieństwo w sposobie, w jaki członkowie klanu się prezentują.

Wizualizacja sieci oszustów

Możesz użyć notatników i Python Cell Magic, aby zwizualizować sieć oszustów. Dzięki temu możemy łatwo wizualizować wyniki wykresu. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji dotyczącej wizualizacji.

W BigQuery Studio kliknij Więcej > Notatnik > Pusty notatnik.

Utwórz notatnik

Wklej w komórce kodu ten kod:

!pip install bigquery-magics==0.12.1

Kliknij przycisk + Kod, aby utworzyć nową komórkę, i wklej ten kod:

%%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

Kliknij Uruchom wszystkie. Po około minucie powinna pojawić się wizualizacja wykresu sieci komunikacyjnej.

Wizualizacja grafu

7. Czyszczenie

Aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud opłatami za zasoby zużyte w tym ćwiczeniu, usuń utworzone zasoby.

Usuwanie instancji Spannera

gcloud spanner instances delete game-instance

Usuwanie zbioru danych BigQuery

bq rm -r -f -d game_analytics

Możesz też usunąć projekt

Jeśli na potrzeby tego modułu został przez Ciebie utworzony nowy projekt, możesz usunąć cały projekt:

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. Gratulacje!

Gratulacje! Udało Ci się utworzyć tarczę Fraud Defense w czasie rzeczywistym za pomocą usług Spanner i BigQuery.

Wiesz już, jak:

Używaj zapytań ciągłych BigQuery, aby przesyłać do Spannera obserwacje w czasie rzeczywistym.
Użyj Spanner Graph, aby prześledzić relacje finansowe.
Używaj wyszukiwania wektorowego w Spannerze do zapytań o podobieństwo w nieuporządkowanych danych.
Użyj BigQuery Graph do śledzenia sieci komunikacyjnych.

Co dalej?

Zapoznaj się z dokumentacją Spanner Graph.
Więcej przykładów kodu znajdziesz w repozytorium Spanner Graph na GitHubie.
Dowiedz się więcej o BigQuery Graph.
Zapoznaj się z zapytaniami ciągłymi BigQuery.

Spanner i BigQuery: ochrona przed oszustwami w czasie rzeczywistym Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

1. Wprowadzenie

Jakie zadania wykonasz

Czego potrzebujesz

2. Zanim zaczniesz / Konfiguracja

Tworzenie lub wybieranie projektu Google Cloud

Uruchamianie Cloud Shell

Włączanie niezbędnych interfejsów API

Klonowanie repozytorium

3. Udostępnianie infrastruktury

Konfigurowanie zbioru danych i połączenia BigQuery

Konfigurowanie usługi Spanner

Importowanie danych do BigQuery

Importowanie danych do Spannera

4. Watchdog (zapytania ciągłe BigQuery i synchronizacja ze Spannerem)

5. Detektyw multimodalny (Spanner Graph i wyszukiwanie wektorowe)

Wykres: znajdowanie przywódcy

Analiza wielu sygnałów

Wyszukiwanie wektorowe: identyfikowanie kont botów

6. Uncovering the Plot (BigQuery Property Graph & GCS Integration)

Graf właściwości BigQuery

Wizualizacja sieci oszustów

7. Czyszczenie

Usuwanie instancji Spannera

Usuwanie zbioru danych BigQuery

Możesz też usunąć projekt

8. Gratulacje!

Co dalej?

Spanner i BigQuery: ochrona przed oszustwami w czasie rzeczywistym