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基于ML的游戏化中的Antifrod和Antibot

1）为什么要使用单独的防冻系统进行游戏化

游戏化刺激活动（任务，代币，化妆品），从而激发：

机器人（任务执行脚本，代币/等级农场）；
多场比赛/接球比赛（团队比赛，"滚动"奖项）；
仿真器/rut devys（客户端操纵）；
任务利用（在没有实际游戏的情况下取得进展的周期）。

防冻目标：保持诚实，不要过热UX，遵守隐私/法规并保持促销经济稳定。

2）信号和fichi（计数）

设备和环境

客户端完整性认证（mobile/Web）、模拟器/Ruth特征、非标准WebGL/Canvas配置文件。

设备指纹（无PII）： User-Agent、字体、图形、渲染时间的组合。

行为生物识别法

点击速度/tacha，曲线平滑，微闭合，轨迹变异。

"人"噪音：光标抖动，微波滚动，间隔分布（对数常数）。

游戏和宣教模式

"理想"长度的重复循环，异常稳定的速度（自旋/分钟）。

活动窗口狭窄（例如，每10分钟一次），即时完成多个任务。

图信号与网络

IP/AS匹配，通用支付源（在集合中），友谊/邀请集群。

共同参加"重新夺冠"（奇怪的结果相关性）的比赛。

经济/促销

令牌任务不成比例的货币化，制药后的尖锐结论。

RG/上下文

超长无微孔（机器人特征）会议，夜间"传送带"。

💡 所有的fici都被汇总并匿名。PII仅在监管机构的要求范围内。

3）模型堆栈（如何捕捉）

1.异常检测器（未安装）：

分离森林，一类SVM，用于行为和设备的自动编码器。
用法：早期的"怀疑得分"没有"有罪"标签。

2.图分析师和GNN：

社区检测（Louvain/Leiden）+中心性特征（betweenness，degree）。
GNN（GraphSAGE/GAT）用于节点/边分类（闭合，帐户场）。

3.监督（supervised）：

根据过去调查的标签，Gradient Boosting/Tabular Transformers。
Calibrated probilities在决策中→信任。

4.行为栓塞：

User2Vec事件序列；→"机器人群集"的距离。

5.保护措施的上下文匪徒：

在UX ×风险的背景下选择最小障碍（轻支票vs硬验证）。

4）规则编排（政策引擎）

想法：ML给出了risk_score，政策决定了经济学和UX的"做什么"。

级别示例：

R0（绿色）：无限制；被动监测。
R1（黄色）：柔软的"人性化挑战"（微共鸣）,减少任务帽。
R2（橙色）：设备支票,dop.节奏控制,减少令牌发射。
R3（红色）：有争议的任务进度块，手动节制/临时冻结奖励。
R4（黑色）：禁令/CUS review（如果监管允许且合理）。

转换驱动程序：汇总风险、图标挂接、投诉、提供商发出的信号。

5）诚实的屏障没有额外的摩擦

隐形检查：背景行为生物识别，环境认证。

人性化动作代替kapchi：迷你手势（随机拖曳模式，即兴幻灯片），带有微孔的超时窗口。

WebAuthn/Passkeys用于"昂贵"操作：无需密码即可固定设备/身份。

反应屏障：仅在异常时刻打开，并非每个人都打开。

6）反任务模式（如何不给予"药房"）

需求变异性：不同供应商/时间/费率的一系列活动。

库尔德人和内容的变化：禁止连续使用相同类型的循环。

随机控制事件：在长任务中间进行小型"人为"检查。

限制平行进展：确保农场不会同时关闭数十个任务。

7）合规性，隐私，透明度

数据最小化：只有必需的fichi,存储匿名聚合。

Explainability：用于有争议动作（例如"异常速度+图集群"）的重读代码。

Appeal过程：可理解的上诉形式；快速修订。

RG政客：在疲劳迹象下，我们减少负荷而不是"推"玩家。

8）成功指标和经济守护者

Bot/Collusion catch rate（在获得关键奖项之前确定的比例）。

假正价（阈值<目标；校准很重要）。

Lag to Action（从异常到度量的时间）。

Emission to GGR and Prize ROI：保护自付。

Complaint/Appeal rate и Appeal overturn rate.

UX上的影响：任务转换，从个性化中脱颖而出/作战，诚实NPS。

9） A/B和离线验证

1.反消费任务：变异性vs基本。

2.人性化支票：无形的手势vs经典的kapcha。

3.risk_score阈值：软/硬（不同的TPR/FPR）。

4.图滤波器：带/无GNN，仅图规则。

5.障碍编曲：静态vs上下文匪徒。

10）伪代码（得分→政策→行动）

python def score_request(user, event):
x=build_features （user, event）#设备、行为、图形特征r_unsup=oc_svm。score （x）#异常r_sup=gbdt。predict_proba （x）［：,1］#frode概率r_graph=gnn_node_prob （user.node_id）#图风险风险=calibrate （r_unsup、r_sup、r_graph）#各向同性校准回归风险

def decide_action(risk, context):
背景：行动的重要性，奖励的价值，UX因子if risk <0。25:  return "ALLOW"
if risk < 0.45:  return "SOFT_CHECK"  # humanity-gesture, micro-pause if risk < 0.65:  return "DEVICE_ATTEST" # integrity + сниж.任务组if risk <0。85： return "HOLD_REWARDS"#冻结至咆哮回归"BAN_OR_REVIEW"

def enforce(action, user):
最低要求屏障if action=="SOFT_CHECK"： trigger_humanity_challenge （user）
elif action == "DEVICE_ATTEST": run_integrity_attestation(user.device)
elif action == "HOLD_REWARDS": freeze_rewards(user, duration="72h")
elif action == "BAN_OR_REVIEW": open_case_to_fraud_ops(user)

11） JSON模板（规则和日志）

风险级别政策：

json
{
"policy_id": "anti_fraud_s1",  "tiers": [
{"name":"R0","risk_lt":0.25,"action":"allow"},   {"name":"R1","risk_lt":0.45,"action":"soft_check"},   {"name":"R2","risk_lt":0.65,"action":"device_attest_and_cap"},   {"name":"R3","risk_lt":0.85,"action":"hold_rewards_review"},   {"name":"R4","risk_gte":0.85,"action":"ban_or_kyc_review"}
],  "caps": {"missions_per_day_r2": 2, "token_emission_multiplier_r2": 0.5},  "appeal": {"enabled": true, "sla_hours": 48}
}

判决书（用于审计/上诉）：

json
{
"decision_id":"dec_2025_10_24_1415",  "user_id":"u_45219",  "risk_components":{"unsup":0.38,"sup":0.41,"graph":0.57},  "final_risk":0.51,  "action":"device_attest_and_cap",  "reasons":["abnormal_click_tempo","graph_cluster_c17"],  "expires_at":"2025-10-27T14:15:00Z"
}

12）应对过程和重新定义

实时监控：风险激增、图形组件的行车记录板。

事件运行手册：

1.异常细节→ 2）减少有争议的奖励的发射/冻结→ 3）标本/图的采样→ 4）规则/模型补丁→ 5）重新计算诚实奖励。

红色团队/地下实验室：机器人模拟（混淆，随机化），模型攻击（adversarial examples）。

金丝雀发布：在5-10%的流量上推出新的障碍。

13） UX和通信

中立，尊重的语气： "注意到非标准行动-确认你是一个人（30秒）。"

选项："稍后重复"、"联系支持"、"上诉"。

可用性：有运动能力/视力限制的人的替代品。

透明度："我们如何保护诚实"页面，具有一般原则（无滥用处方）。

14）技术架构（简短）

事件收集：Kafka/Redpanda，"mission_progress"，"input _stream"，"device_attest"方案。

Fichestor： online （ms-latentity）+离线（batchi 1-6 h）。

ML服务："风险评估员"，"图形服务"，"策略引擎"。

证据库：不变逻辑（WORM），静止加密和通道加密。

证券化：服务器上的RNG证券化苹果酒；客户端-仅可视化。

15）发行前的支票清单

目标走廊中的概率校准（Platt/Isotonic），FPR。
已连接图形信号和跨字节相关性。
设置了屏障编排器（低风险摩擦最小）。
嵌入了RG警卫和上诉；log审核和reason-codes。
隐私和存储政策符合监管要求。
定制的金丝雀、Alerta和恢复运行手册。

游戏化中的防冻剂/防冻剂是ML+图+诚实屏障层，它们恰好在需要时打开。行为生物识别和异常特征给出了早期信号，图分析员打开了闭合点，编排器拾取了最低限度的足够检查。通过透明度，隐私和对UX的尊重，该系统可以保持比赛的诚实，保护奖励经济，并且不会将产品变成真正的参与者的"障碍"。