トレントギア

不正防止エンジン：シグナル、スコアリング、ルール

1）不正防止タスクと主要なKPI

目標は、良心的なプレーヤーの最大の騒動と決定の低遅延で詐欺による損失を最小限に抑えることです。上位レベルの指標：

詐欺率（預金/賞金/チャージバックによる）、チャージバック率、ボーナス乱用率。
モデルの承認率/FPR（偽陽性率）、Precision/Recall、 AUC/PR-AUC。
レイテンシーソリューション（p95/p99、目標予算リアルタイム：50-150ミリ秒）、コスト削減とベースライン。
ケース分析のための手動レビューレートとSLA。

2）リアルタイムアーキテクチャ

典型的なコンベヤー：

1.イベントの収集：入金、出金、登録、ログイン、料金、詳細の変更、チケットの作成、プロモーションコードの使用。

2.エンリッチメント：KYC/AMLのステータス、行動機能、地理/デバイス、グラフ接続、決済プロバイダのプロファイル・リスク。

3.リアルタイム：イベントバス（Kafka/PubSub）、窓が付いている特徴の店5分/1時間/24時間、スコアリングサービス（オンラインモデル+規則）。

4.アクション：allow/deny/challenge （3DS/SCA、追加KYC）、 limiting、 promo block、 manual check。

5.Fidbeckループ：充電器、確認されたケース、アピール→マーキング→再訓練。

6.監視：メトリクス、データドリフト、「静かな」ウィンドウとバーストによるダッシュボードとアラート。

3）最初の順序の特徴

識別および環境：

デバイス指紋（WebGL/Canvas、ユーザーエージェントの安定性、フォント）、IP評判（VPN/ホスティング）、 ASN、プロキシ。
地理的挙動：同期されていないip-geoと支払いBIN/アドレス、国/タイムゾーンの変更。
行動バイオメトリクス：クリック/スクロールのリズム、マウスの速度とシェイク、プリントリズム、モバイルジャイロ。
ボットパターン：ヘッドレスブラウザ、異常に安定したタイミング、スクリプトの繰り返し。

ファイナンスと支払い：

BIN機能、発行者、リスクカントリー、3DSステータス、カード返却。
速度の特徴：10分/1時間あたりのnの沈殿物、窓ごとの量、異なったカード/財布と支払う試み。
Crypto-redフラグ：ミキサー/高リスク取引所からの入金、UTXO「壊れた」グラフ接続。

アカウントとソーシャルグラフ：

プロバイダメール/ドメインの年齢、名前/同じアドレス、電話/カード/デバイスマッチ。
マルチアカウント/クラスタ検出：一般的なデバイス/IP、登録と入力の繰り返しパターン。
プロモーションボーナス：1つのアドレス/サブネットへの登録の急増、クイックキャッシュアウトボーナス、入金最小レート引き出しサイクル。

ゲームの動作：

セッションベロシティー（最初のベットまでの時間、ベット間の平均間隔）、賭けは変動せず、ボーナスだけでプレイし、賭けの直後にアクティビティを停止します。

4）スコアリングモデル： ロジスティック回帰からグラフ-MLまで

アプローチは結合されています：

解釈された、prodの急速なモデルのためのグラデーションブースト/ロジスティック回帰。
シーケンスモデル（GBDT on time window units、 LightGBM/CatBoost；より少ない頻度-イベントのLSTM/Transformer）。
マルチアカウントクラスタを識別するためのグラフモデル（Node2Vec/GraphSAGE）。
アンサンブルとリスクレート：私たちはレート0。。100.しきい値A-自動許可、B-チャレンジ/KYC、 C-拒否。

単純なスコアリングの例（擬似コード）：


risk=0 if ip_is_hosting： risk+=25 if device_reused_over_5_accounts_24h： risk+=30 if deposit_velocity_1h> 3： risk+=20 if email_domain_new or temp： risk+=10 if chargeback_history： risk+=40 score=min （100、 risk）
decision=「ALLOW」 if score <30 else 「CHALLENGE」 if score <60 else 「DENY」

5）規則： なぜMLがあればそれらはあります

ルールは以下のために必要です：

新しいスキームへの迅速な反応（ゼロデイパターン）。
法的に透明なケース（監査/正当化）。
細かいポリシー（地域の例外、VIPレベル、プロバイダ固有）。

モデルルール：

速度：'count （deposits、 10m） ≥ 3'°'distinct_cards_24h ≥ 2'→CHALLENGE。
ジオミスマッチ：BIN_country ≠ IP_country 3DS→DENY。
デバイスの再利用：'device_hash'は72時間以内に≥ Nアカウントで会った→BAN/REVIEW。
プロモーション：新しいアカウント+ボーナス+ベット最小+即座に引き出す試み→HOLD+検証。
Crypto：高リスククラスターからの受信UTXO→HOLDからCCM/資金源。

ルール管理-Decisionテーブル、優先順位、競合、シャドウモードを有効にする前に。ログ：どのブランチが機能し、どの機能が決定的です。

6）リスクとコンバージョンのバランス

リスクベースの認証：SCA/3DS/доп。KYC-境界圧力バンドのみ。

BINレベルのホワイトリスト/グレイリスト/ブラックリスト、プロバイダー、パートナー、VIP。

ポリシーのA/Bテスト：しきい値の比較、エラーのコストと収益、保持。

説明：SHAP/機能は、アピールとサポートトレーニングのためのprodの重要性。

7）グラフ分析とマルチアカウント

ノード：アカウント、デバイス、マップ、電話、IP。リブ：「used」、「connected」。

メトリクス：トライアド/クリック、接続コンポーネント、集中性。

列のルール：同じデバイスの指紋→プロモーションブロック、出力制限、キーノードの手動検証で24時間でコンポーネント>k新しいアカウントの場合。

8）プロモーション詐欺/ボーナス乱用について

シグナル：

同じタイプのアドレス、ワンタイムメールによるシリアル登録。
最小賭けの迅速な実行とゼロを試みる。
同じデバイス/IP/紹介を介した調整。
軽減：デバイスと支払い詳細のボーナスの制限、最初の引き出しでのKYC、パーソナライズされた賭け条件、プロモーションのベロシティキャップ。

9）プロセスとケース管理

キューイングと優先順位付け：リスク/損失の量によるケースの優先順位付け。

アナリストのためのプレイブック：チェックリスト、収集する証拠（トランザクションのスクリーンショット、ステートメント、説明）。

SLA： 150 ms ≤自動解決、手動場合p95 ≤ 24 h；2時間≤高付加価値エスカレーション

控訴：意思決定トレース、改訂階層、誤ったフラグの回顧。

10）データと品質

特徴の店：オンライン窓（5分、1 h、 24 h）+オフラインの集計。

データ品質：完全性、鮮度、ドリフト。null/fallback shareが大きくなると警告します。

バージョン管理：イベントスキーマ、モデルバージョンとルールセット、履歴の「リプレイ」。

11）モデル監視および漂流

データドリフト/コンセプトドリフト：PSI/KSテスト、季節性コントロール（夜/週末/プロモーションリリース）。

オンラインモニタリング：スコアキャリブレーション（ブライアースコア）、しきい値の安定性。

Shadow/Champion-Challenger：オフラインラベル/レイトチャージバックによる比較、シャドウに新しいモデルをもたらす。

12）コンプライアンスと規制要件

KYC/AML：制裁リスト、PEP、資金源；手動チェックのしきい値。

GDPR/データ：最小化、目的制限、ソリューションの説明可能性。

PCI DSS（カード）、SCA/PSD2 （EU）、 MGA/UKGC/Curacaoの条件、等。

監査：変更できない意思決定ログ。ルールまたはモデルを変更した場合。

13）リスクプロファイルとアクション

アクションポリシーの例：

スコア<30→ALLOW、 frictionless。
30-59→CHALLENGE： SCA/3DS、 selective KYC （selfie+dock）、金額/速度制限。
60-79→HOLD：引き出しの凍結、資金源の要求、手動レビュー。
≥ 80→DENY/BAN：プロモーション/出力ユニット、確認時のアカウント閉鎖。

14）性能および信頼性

レイテンシーバジェット：軽いオンライン機能、キャッシュ/提示されたウィンドウの重い機能。

フェイルセーフ：モデル/フィーチャーに障害が発生した場合の基本ルールの劣化；タイムアウトと遮断器。

HA：スコアサービス、ステートレス、ブルーグリーン展開、カナリアリリースのいくつかのインスタンス。

重要なアクションのためのレート制限（登録、詳細の変更、結論）。

15）イベントとエンジン応答の例

入口（略称）：

json
{
「event」： 「withdraw_request,」 「user_id"：」 u_92871,「」amount'： 1200。00、 "currency"： "EUR"、 "ip"： "185。12.34.56、」 「device_hash"： 「d： 1a2b3c」、 「bin_country"： 「GB」、 「ip_country"： 「DE」、 「kyc_status"： 「BASIC」、 「velocity_withdraw_24h"： 3「、bonus_active"： true「、wagering_progress"： 22
}

詐欺防止の答え：

json
{
"decision"： "HOLD"、 "score"： 68"、reasons'：［"Geo_mismatch"、"Withdraw_velocity_high, "Active_bonus_low_wagering"]"、 actions'： ［"Request_KYC_Level2"、 "Freeze_withdrawal_48h," "Notify_analyst_queue_high"］
}

16）実施： 段階的な計画

1.発見：イベント、ソース、SLAのインベントリ。

2.MVP：基本ルール+シンプルモデル、レイテンシ≤ 150ミリ秒。

3.グラフレイヤー：マルチアカウントのクラスタリング、プロモーション制裁。

4.行動バイオメトリクス：ボット/スクリプトの削減。

5.変換の最適化：リスクベースの認証、しきい値。

6.オペレーティングシステム：ケース管理、アラート、レギュレータのレポート。

7.継続的な改善：シャドウラン、N週間ごとに再訓練、ポストmortems。

17）実践的対策のチェックリスト

WindowsとSLAアップデートを備えたシングルフィーチャーストア。
意思決定の説明可能性プロトコル（理由ログ、SHAPカード）。
優先順位の決定表、競合テスト。
出力/プロモーションのレート制限とホールドポリシー。
ボーナス発生前のマルチアカウントのグラフチェック。
しきい値とポリシーのA/Bフレーム。
モデルなし、外部統合なしのフェイルセーフモード。
偽陽性/偽陰性の場合の定期的な振り返り。

履歴書のサマリー

強力な不正防止エンジンは「、ルールのカップル」ではなく、シグナルの生きた回路であり、迅速かつ明示的かつ適応的に動作するポリシーのスコアリングと管理を行います。MLスコアリングと明確なルール、グラフ分析、リスクベースの認証を組み合わせることで、正直なプレーヤーに過度の摩擦を与えることなく不正損失を低減できます。