プレーヤーの行動と詐欺防止のAI分析

ギャンブルは、高いトランザクション速度、マイクロ・マージン、サイバー犯罪者からの絶え間ない圧力を伴う環境です。ボーナス、仲裁「チーム」、アカウントハイジャック（ATO）「、チャージバックチーム」、P2Pと暗号によるキャッシュスキーム。AIアプローチは、支払い、ゲームプレイ、デバイスからのイベントを単一の行動モデルに組み合わせて、リアルタイムでリスクを予測し、ソフトリミットからハードブロッキングまでの措置を自動的に適用します。以下は、データ、モデル、アーキテクチャおよびメトリクスのシステムガイドです。

1）基本的な詐欺シナリオ

マルチアカウント（Sockpuppets）：ボーナス/キャッシュバックのためのアカウントの「ファミリー」の登録、相互の賭け/トーナメントを通じた洗浄。

ボーナスの乱用：プロモーションウィンドウに「詰め物」、預金を分割「、預金ボーナス-最小賭け金-出力」サイクル。

ATO （Account Takeover）：フィッシング/パスワード漏洩による盗難、新しいデバイスからのログイン、行動の急激な変化。

支払い詐欺/チャージバック：盗まれたカード、「フレンドリーな詐欺」、小さな預金のカスケード。

共謀とチップダンピング：PvP/ポーカーでの共謀、EVの「マージ」から「撤退」への翻訳。

洗浄（AMLリスク）：高速入力最小アクティビティ出力サイクル、フィアット/暗号仲裁、非定型ルート。

2）データと機能： どのような動作が構築されているか

トランザクション：入金/出金、キャンセル、カード/財布、チャージバックのフラグ、スピード"depozit→stavka→vyvod'。

ゲームイベント：賭けの時間構造、市場、オッズ、ROI/ボラティリティ、トーナメント/ミッションへの参加。

デバイスとネットワーク：デバイスの指紋、ユーザーエージェントの安定性、カーソル/タッチ動作、IP-AS、プロキシ/VPN、 2FA確認までの時間。

アカウント：アカウントの年齢、KYCステージ、アドレス/電話/支払いの試合。

ソシオグラフ機能：一般的なデバイス/決済ツール、リフコード、一般的なIP/サブネット、入力シーケンス。

コンテキスト：地理/タイムゾーン、プロモーションカレンダー、トラフィックタイプ（associate/organic）、国/支払い方法のリスク。

特徴の例：

セッションベース：セッションの長さ、マイクロレートの頻度、イベント間の一時停止、タイミングの異常な「理想」。
速度の特徴：X分あたりのNの沈殿物/率、パスワードログイン/リセットの試み。
安定性機能：同じデバイス/ブラウザでのセッションの共有、指紋の安定性。
グラフの特徴：度/三角形、「ファミリー」コンポーネント内のページランク、有名な詐欺師への距離。

3）モデルスタック： ルールからグラフへのニューラルネットワーク

コンポジション>1つのアルゴリズム。典型的なスタック：

決定論：ビジネスゲートと制裁（KYCステータス、BIN/IPストップリスト、速度制限、ジオロック）。
異常検出器（監視されていない）：アイソレーションフォレスト、ワンクラスSVM、行動埋め込み用オートエンコーダ。
監督：GBDT/Random Forest/Logistic （GBDT/Random Forest/Logistic）：確認されたケースの詐欺/非詐欺ラベル。
シーケンス（Seq-models）：時系列イベントのためのLSTM/トランスフォーマー、虐待の「リズム」の識別。
グラフ分析：コミュニティ検出（Louvain/Leiden）、リンク予測、ノード/エッジ機能を備えたグラフニューラルネットワーク（GNN）。
マルチタスクアプローチ：共通の埋め込みブロックを持つスクリプト（マルチアック、ATO、ボーナスの乱用）のヘッドを持つ単一のモデル。

キャリブレーション：特定のシナリオのPlatt/Isotonic、 Precision-Recallバランスコントロール（たとえば、ATOの場合-適度な精度の高いリコール、オーケストレーターでの追加検証）。

4）リアルタイムパイプラインとアクションのオーケストレーション

1.データストリーム（Kafka/Kinesis）：ログイン、預金、レート、デバイスの変更。

2.Featureオンライン機能（秒）とオフラインレイヤー（履歴）を備えたストア。

3.オンライン得点（≤ 100-300ミリ秒）： ルールのアンサンブル+ML、リスクスコアの集計［0。。1].

4.ポリシーエンジン：しきい値と測定ラダー：

soft： SCA/2FA、リセッションリクエスト、リミット削減、引き出し遅延、媒体：手動チェック、KYCドッキングリクエスト、ボーナス/アクティビティ凍結、ハード：ブロック、AMLレポート、T&C勝利リコール。
5.インシデントリポジトリ：トレースソリューション、原因（feature attribution/SHAP）、調査ステータス。
6.フィードバックループ：マークされたケース→追加トレーニング；スケジュールされた自動再ロード。

5）行動および生体認証信号

マウス/タッチK -pians、軌跡、スクロールのリズム-スクリプト/農場から人々を区別します。

遅延プロファイル：係数/プロモーションウィンドウの更新に対する反応時間。「非人間」の均一な間隔。

Captchaなしの行動検証：デバイスの指紋と履歴と組み合わせる。

Telegram WebApp/モバイルのリスクパターン：アプリケーションの切り替え、クイックアカウントの変更、ディープリンクキャンペーンのクリック。

6）典型的な攻撃と検出パターン

ボーナスの乱用：関連するデバイスの指紋で複数の登録、プロモーションウィンドウで最小限の量の預金、低ベーガー→ベロシティ+グラフクラスターパターンで高速キャッシュ。

仲裁チーム：マイクロイベントの直後に狭い市場で同期賭け→時間/市場によるクラスタリング+クロスサイトライン比較。

ATO：新しい国/ASNログイン、デバイス変更、2FA切断、非標準の出力ルート→シーケンスモデル+高リスクアクションゲート。

チャージバック農場：近いBIN、ミスマッチ請求、迅速な引き出し→監督+BIN/IP評判の小さな預金のカスケード。

ポーカーでのチップダンピング：「ドナー」から負のEVと非定型ゲーム、相手の再現性、異常なサイジング→グラフ+シーケンス。

7）品質指標とビジネスKPI

MLメトリック： ROC-AUC/PR-AUC、 KS、 Brier、校正。シナリオに応じて個別に。

オペレーティング：特定のしきい値でのTPR/FPR、平均調査時間、エスカレーションなしの自動意思決定の％。

ビジネス：直接損失（正味詐欺損失）を減らすこと、（ボーナスプールの保護による）アップリフトを保持すること、予防充電器のシェア、「良い」プレーヤー間のLTV保持（少なくとも偽陽性）。

コンプライアンス：説明可能性（reason codes）のあるケースのシェア、SAR/STRによるSLA、ソリューションのトレーサビリティ。

8）説明、公平性、機密性

説明：グローバルおよびローカルの重要性（SHAP）、各ソリューションの理由コード。

公平性制御： 敏感な特徴のための規則的なバイアスの監査；「最低限のパーソナライゼーション」

プライバシー：識別子の匿名化、ストレージの最小化、保持ポリシー、PII暗号化、オフライン学習とオンラインスコアリングの差別化。

規制：意思決定ログ、バージョン管理モデル、一貫したT&C、ユーザーへの通知。

9）建築リファレンス（回路図）

インジェスト：SDK/ログイン/支払い→ストリーム。

処理：CEP/stream-aggregation→Feature Store（オンライン/オフライン）。

モデル：アンサンブル（Rules+GBDT+Anomaly+GNN+Seq）。

サービング：低遅延API、 canary-deploy、 backtest/shadow。

オーケストレーション：ポリシーエンジン、プレイブック、ケース管理。

MLOps：ドリフトモニタリング（人口/PSI）、再訓練ジョブ、承認ゲート、ロールバック。

10）レスポンスプレイブック（例）

マルチキャスト信号（スコア≥ 0。85）+クラスタグラフ：

1.ボーナスと出力フリーズ、2）拡張KYC （POA/資金源）要求、3）ファミリの無効化、4）デバイス停止リスト/BIN/IP更新。

ATO（スパイク+シーケンス異常）：

1.すべてのセッションの即時ログアウト、2）強制パスワード変更+2FA、 3）トランザクションは24-72 h、 4）プレーヤー通知を保持します。

チャージバックリスク：

1.引き出し方法の制限、2）ホールドの増加、3）手動トランザクションレビュー、4）積極的なPSP/銀行連絡先。

共謀/チップダンピング：

1.不審な試合の結果のキャンセル、2）アカウントのブロック、3）レギュレーター/トーナメントオペレーターへの報告。

11）トレーニングとマークアップ： データセットを「毒」にしない方法

ポジティブ/ネガティブマイニング：詐欺の「純粋な」例（チャージバック確認、AMLケース）を選択し、慎重に「純粋な」プレーヤーを選択します。

時間的検証：時間の多様性（train

ラベルドリフト：マークアップルールの定期的な改訂。攻撃戦術の変更を追跡します。

アクティブラーニング：マニュアルモデレーションのための「疑わしい」ケースの半自動選択。

12）実用的な実装チェックリスト

オンラインFeature Store、 SLAスコアリング≤ 300ミリ秒、フォールトトレランス。

モデル+ルールのアンサンブル、キャリブレーションされた速度、理由コード。

グラフ分析とprodの行動埋め込み（オフラインレポートだけでなく）。

シナリオ別のしきい値の分離（ATO/ボーナス/チャージバック/共謀）。

MLOps：ドリフトモニタリング、カナリア/シャドウ展開、自動再ロード。

監査証跡を使用したプレイブックと統一されたケース管理。

プライバシーバイデザインポリシー、正直なT&Cとプレーヤーの通知。

AI行動分析は、アンチフラウドを「マニュアルハンティング」から予測リスクコントロールシステムに変換します。3つの要素を組み合わせたオペレータは、データの豊富な行動層、グラフの視点を持つモデルのアンサンブル、および厳格な運用規律（MLOps+コンプライアンス）を獲得します。このようなスタックは損失を減らし、ボーナス経済を保護し、同時に良心的なプレーヤーの摩擦を軽減します。