אנטי-הונאה ואנטי-בוטים בגמיפיקציה מבוססת אם-אל

1) מדוע מערכת אנטי-הונאה נפרדת עבור משחק

משחק ממריץ פעילות (משימות, אסימונים, קוסמטיקה), מה שאומר שזה מעורר:

בוטים (תסריטי משימה, אסימוני חווה/רייטינג);
ריבוי חשבונות/קואליציות (רמאות קבוצתית, ”לזרוק” פרסים);
אמולטורים/התקני שורש (מניפולציה של הלקוח);
משימת ניצול (מחזורים בהם הקידמה מתקדמת ללא משחק אמיתי).

המטרות של אנטי-הונאה הן לשמור על כנות, לא לחמם יתר על המידה את UX, לשמור על פרטיות/רגולציה ולשמור על כלכלת הפרומו ברת קיימא.

2) אותות ותכונות (מה לספור)

התקן וסביבה

הסמכת שלמות לקוח (mobile/web), מאפייני אמולטור/שורש, פרופיל WebGL/Canvas לא סטנדרטי.

טביעת אצבע של התקן (ללא PII): צירופים של משתמש-סוכן, גופנים, גרפיקה, זמן עיבוד.

ביומטריה התנהגותית

קצב קליקים/דליפות, חלקלקות של עקומות, מיקרו-פאסה, שונות של מסלול.

רעשים ”אנושיים”: שייק סמן, גלילה של מיקרודרף, הפצת מרווח (לוגנורמליות).

דפוסי משחק ומשימה

מחזורים חוזרים של אורך ”מושלם”, קצב יציב באופן חריג (ספין/מין).

חלונות צרים של פעילות (למשל, בדיוק כל 10 דקות), השלמה מיידית של מסעות רב שלבים.

אותות גרף ורשת

התאמות IP/AS, מקורות תשלום נפוצים (באגרגטים), חברויות/אשכולות הזמנה.

השתתפות משותפת בטורנירים עם ”משחק יחד” (מתאם מוזר של תוצאות).

כלכלה/פרומו

כסף לא פרופורציונלי במשימות עם אסימונים, מסקנות קשות אחרי תרופות.

RG/הקשר

מפגשים ארוכים במיוחד ללא מיקרו-פסיקות (בוט סימן), ”מסועים” לילה.

💡 כל המאפיינים הם מצורפים ואנונימיים. PII - רק בהיקף דרישות הרגולטור.

3) ערימת דגמים (איך לתפוס)

1. גלאי אנומליה (ללא השגחה):

יער בידוד, SVM ברמה אחת, מצפן אוטומטי להתנהגות ומכשירים.
שימוש מוקדם ”להבקיע חשד” ללא התווית ”אשם”.

2. גרף אנליטיקה ו ־ GNN:

גילוי קהילתי (Louvain/Leiden) + סימנים של מרכזיות (בין, דרגה).
GNN (GRAPSAGE/GAT) לסיווג צומת/קצה (קנוניה, חוות חשבונות).

3. בפיקוח:

Gradient Hosting/Tabular רובוטריקים על התגים של חקירות העבר.
הסתברויות מכוילות = אמון בקבלת החלטות.

4. שיבוץ התנהגותי:

User2Vec על ידי רצף של אירועים; מרחקים של אשכולות בוט.

5. שודדים הקשרים לאמצעי הגנה:

בחירת מחסום מינימלי (סימון קל נגד אימות קשיח) עבור ההקשר של סיכון XX.

4) מנוע מדיניות

רעיון: ML נותן risk_score, מדיניות מחליטה ”מה לעשות”

דוגמה לרמות:

R0 (ירוק): בלתי מוגבל; ניטור פסיבי.
אר-1 (צהוב): ”אתגרים אנושיים” רכים (מיקרו-אינטראקציות), מכסה משימה מצומצם.
אר-2 (כתום): בדיקת התקן, בקרת קצב נוספת, הפחתת נושא אסימון.
חסם התקדמות במשימות שנויות במחלוקת, מתינות ידנית/הקפאת פרסים זמנית.
R4 (שחור): סקירת איסור/CCR (אם רגולטורי ומוצדק).

נהגי מעבר: סיכון מצטבר, דגלי קנוניה, תלונות, אות מספקים.

5) מחסומים הוגנים ללא חיכוכים מיותרים

בדיקות בלתי נראות: ביומטריה התנהגותית רקע, התרעה סביבתית.

אנושיות-פעולה במקום קפצ 'ה: מיני-מחווה (תבנית גרירה אקראית, מחוון מאולתר), חלון זמן עם מיקרו-מחוון.

WebWarthn/Passkeys עבור פעילויות ”יקרות”: התקן/זהות מאובטחת ללא סיסמה.

מחסומים מגיבים: להפעיל רק בזמן של חריגות, לא לכולם.

6) תבניות נגד משימות (איך למנוע ”חווה”)

שונות של דרישות: סדרת פעולות בספקים/פעמים/תעריפים שונים.

קרירות ושינויי תוכן: לאסור את אותו סוג של מחזורים ברצף.

אירועי שליטה אקראיים: בדיקות ”אנושיות” קטנות באמצע משימה ארוכה.

כדי שהחוות לא יסגרו עשרות משימות בו זמנית.

7) ציות, פרטיות, שקיפות

מזעור נתונים: רק תכונות הכרחיות, אחסון של אגרגטים אנונימיים.

הסבר: codes-codes עבור פעולות שנויות במחלוקת (לדוגמה, ”מהירות לא תקינה + graph-cluster”).

תהליך ערעור: צורה מובנת של ערעור; שינוי מהיר.

מדיניות ר "ג: עם סימני עייפות, אנחנו מפחיתים את העומס, ולא" דוחפים "את השחקן.

8) מדדי הצלחה ושומרי הכלכלה

שיעור תפיסת בוט/קושרים.

שיעור חיובי שגוי (סף <היעד; כיול הוא חשוב).

לאג לפעולה.

פליטה ל GGR ופרס ROI: הגנה משלמת על עצמה.

שיעור תלונות/ערעור ביטול שיעור.

השפעה על UX: המרת משימה, אילם/opt-out מתוך האנשה, NPS עבור כנות.

9) A/B ואימות לא מקוון

1. משימות נגד צריכה: שונות נגד בסיסיות.

2. האנושות בודקת: מחווה בלתי נראית נגד קפצ 'ה קלאסית.

3. סף risk_score: רך/קשה (TPR/FPR שונה).

4. מסנני גרף: עם/בלי GNN, רק כללי גרף.

5. תזמור מחסום: סטטי נגד שודד קונטקסטואלי.

10) פסאודו-קוד (מדיניות ניקוד = פעולה)

פיתון דף score_request (משתמש, אירוע):
x = build_features (משתמש, אירוע) # התקן, התנהגות, מאפייני גרף r_unsup = oc_svm. ציון (x) # אנומליה r_sup = gbdt.  (x) :, 1  # הסתברות הונאה  = (משתמש.  # סיכון גרף = כיול ( , ) # סיכון החזר כיול איזוטרופי

def decide_action (סיכון, הקשר):
הקשר: חשיבות פעולה, ערך תגמול, גורם UX אם סיכון <0. 25: להחזיר ”לאפשר”
אם סיכון <0. 45: חזרה ”SOFT_CHECK” # מחווה אנושית, מיקרו-הפסקה אם סיכון <0. 65: חזרה ”DEVICE_ATTEST” # שלמות + שלמות. משימות כובע אם סיכון <0. 85: לחזור ”HOLD_REWARDS” # להקפיא לסקור לחזור ”BAN_OR_REVIEW”

דף אכיפה (פעולה, משתמש):
מחסום מינימלי נדרש אם פעולה = "SOFT_CHECK": trigger_humanity_challenge (משתמש)
פעולת אליף = "DEVICE_ATTEST": run_integrity_attestation (משתמש. התקן)
פעולת אליף = = "HOLD_REWARDS": freeze_rewards (משתמש, משך =" 72h")
פעולת אליף = "BAN_OR_REVIEW": open_case_to_fraud_ops (משתמש)

11) תבניות JSON (כללים ויומן)

מדיניות רמת הסיכון:

ג 'סון
{
"policy_id": "anti_fraud_s1," "tiers": [
שם: ”אר-0”, ”סיכון _ איי-טי”: 0. 25, ”פעולה ”:” לאפשר”, ”שם ”: ”R1 ”,” סיכון _ lt”: 0. 45, "פעולה": "soft _ check"), "שם": "R2", "risk _ lt': 0. 65, "פעולה": "התקן _ attest _ and _ cap", "שם": "R3", "סיכון _ lt': 0. 85, ”פעולה ”: ”hold _ trems _ review”, ”שם ”: ”R4 ”,” risk _ gte”: 0. 85, ”פעולה ”: ”ban _ or _ kyc _ review”
], ”caps': (” משימות _ per _ day _ r2 ”: 2”, token_emission_multiplier_r2": 0. 5, ”ערעור”: * ”מופעל”: נכון, ”sla_hours": 48”
}

רישום החלטות (לביקורת/ערעור):

ג 'סון
{
decision_id":"dec_2025_10_24_1415, ”user_id":"u_45219,” risk_components":{"unsup":0. 38, ”סאפ”: 0. 41, ”גרף”: 0. 57-", final_risk":0. 51, ”פעולה ”: ”התקן _ attest _ and _ cap”, ”סיבות ”: [ ”לא נורמלי _ click _ tempo”,” גרף _ cluster _ c17”, ”]” expires_at":"2025-10-27T14:15:00Z
}

12) תהליך תגובה ותזמון מחדש

ניטור בזמן אמת: לוחות מחוונים לקוצי סיכון, רכיבי גרף.

פנקס תקריות:

1. 2) הפחתת פליטה/הקפאה של פרסים שנויים במחלוקת * 3) דגימה של יומנים/גרפים * 4) תיקון כללים/מודלים * 5) חישוב מחדש של פרסים ישרים.

צוות אדום/מעבדה תת-קרקעית: סימולציה של בוטים (obuscation, redomization), התקפות על מודלים (adversarial examples).

הקנריים משחררים: מגלגלים מחסומים חדשים עבור 5-10% מהתנועה.

13) UX ותקשורת

ניטראלי, נימה מכובדת: ”פעולות לא סטנדרטיות הבחינו - לאשר שאתה אנושי (30 שניות)”.

אפשרויות: ”לחזור מאוחר יותר”, ”תמיכה במגע”, ”ערעור”.

נגישות: חלופות לאנשים עם מגבלות ראייה מוטורית.

שקיפות: כיצד אנו מגנים על יושרה בעזרת עקרונות כלליים (ללא מרשמים לשימוש לרעה). ‏

14) ארכיטקטורה טכנית (בקיצור)

אוסף אירועים: Kafka/Redpanda, schemas 'mission _ progress',' input _ stream ',' התקן _ attest'.

פיכסטור: מקוון (ms-latency) + לא מקוון (חבורות 1-6 h).

שירותי ML: ”סיכון-קלע”, ”גרף-שירות”, ”מדיניות-מנוע”.

אחסון ראיות: יומנים בלתי ניתנים לשינוי (תולעת), הצפנה במנוחה ובתעלה.

אבטחה: זרעי אבטחה RNG בשרת; לקוח - הדמיה בלבד.

15) רשימת בדיקות טרום הוצאה לאור

[ ] הסתברויות מכוילות (פלאט/איזוטוני), FPR במסדרון המטרה.

[ ] אותות גרף ומכשיר צולב מתאם מחוברים.

[ תזמורת מחסום ] מוגדרת (מינימום חיכוך בסיכון נמוך).

[ ] שומרי אר ג 'י מובנים וערעורים; ביקורת יומן וקודי סיבה.

[ ] מדיניות הפרטיות והאחסון תקפה.

[ ] Canaries, התראות ו ריצות התאוששות מוגדרות.

אנטי-פראוד/אנטי-אתחול (באנגלית: Antraud/antiboot in gamification) היא שכבה של גרפי ML + מחסומים ישרים אשר כלולים בדיוק היכן שצריך. ביומטריה התנהגותית ואיתור אנומליה נותנים אות מוקדם, גרף אנליטי חושף קולוסיונים, התזמור בוחר את ההמחאה המינימלית. עם שקיפות, פרטיות וכבוד ל-UX, המערכת שומרת על שלמות התחרות, מגנה על כלכלת הפרסים ואינה הופכת את המוצר ל ”מסלול מכשולים” עבור שחקנים מצפוניים.