トレントギア

MLベースのゲーミフィケーションにおける不正防止とアンチボット

1）ゲーミフィケーションのための別の不正防止システムがなぜ

ゲーミフィケーションは活動（ミッション、トークン、化粧品）を刺激します：

ボット（ミッションスクリプト、ファームトークン/評価）；
マルチアカウント/共謀（チーム不正行為、「投げる」賞）；
エミュレータ/ルートデバイス（クライアント操作）；
ミッションのエクスプロイト（実際のゲームなしで進歩するサイクル）。

不正防止の目標は、正直さを維持し、UXを過熱させず、プライバシー/規制を維持し、プロモーションエコノミーを持続可能にすることです。

2）信号と機能（カウントするもの）

デバイスと環境

クライアント整合性認証（モバイル/ウェブ）、エミュレータ/ルート機能、非標準のWebGL/Canvasプロファイル。

デバイス指紋（PIIなし）：ユーザーエージェント、フォント、グラフィックス、レンダリング時間の組み合わせ。

行動バイオメトリクス

クリック/リーク率、曲線の滑らかさ、マイクロポーズ、軌道の変動。

「人間」のノイズ：カーソルの揺れ、マイクロドラフのスクロール、間隔分布（対称性）。

ゲームとミッションパターン

「完璧な」長さの繰り返しサイクル、異常に安定した速度（スピン/分）。

アクティビティの狭いウィンドウ（例えば、正確に10分ごと）、マルチステップクエストのインスタント完了。

グラフ信号とネットワーク

IP/ASマッチ、一般的な支払いソース（集計）、友情/招待クラスター。

「一緒に遊ぶ」とのトーナメントへの共同参加（結果の奇妙な相関）。

経済学/プロモーション

トークンを使用したミッションでの不均衡な収益化、製薬後の厳しい結論。

RG/コンテキスト

マイクロポーズ（ボットサイン）のない超長時間セッション、夜の「コンベア」。

💡 すべての機能が集約され、匿名化されます。PII-レギュレータ要件の範囲内でのみ。

3）モデルスタック（キャッチ方法）

1.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、ビヘイビアおよびデバイス用オートエンコーダ。
使用法：ラベルなしの初期の「得点の疑い」「有罪」。

2.グラフ分析とGNN：

コミュニティ検出（Louvain/Leiden）+中心性の兆候（betweeness、程度）。
ノード/エッジ分類（collusion、 account farms）用のGNN （GraphSAGE/GAT）。

3.監督される：

過去の調査のタグのグラデーションブースト/表形式トランス。
校正された確率→意思決定への信頼。

4.行動の埋め込み：

イベントのシーケンスによるUser2Vec；距離→ボットクラスタ。

5.保護措置のためのコンテキストバンディット：

UXのリスクのコンテキストの最小バリア（簡単なチェックとハードの検証）を選択×ます。

4）ポリシーエンジン

アイデア：MLはrisk_scoreを与え、政策は経済とUXを考慮して「何をすべきか」を決定します。

レベルの例：

R0（緑）：無制限；受動的な監視。
R1（黄色）：柔らかい「人間性の挑戦」（マイクロインタラクション）、減らされたミッションキャップ。
R2（オレンジ）：デバイスチェック、追加のテンポコントロール、トークンの問題軽減。
R3（赤）：物議を醸すミッションの進捗ブロック、手動モデレーション/一時的なアワードフリーズ。
R4（黒）：禁止/CCRレビュー（規制と正当化された場合）。

トランジションドライバー：集約リスク、共謀フラグ、苦情、プロバイダからの信号。

5）不必要な摩擦のない公正な障壁

目に見えないチェック：バックグラウンド行動バイオメトリクス、環境証明。

captchaの代わりに人間のアクション：ミニジェスチャー（ランダムドラッグパターン、即興スライダー）、マイクロポーズのタイムウィンドウ。

「高価な」アクティビティのためのWebAuthn/Passkeys：パスワードなしでデバイス/IDを保護します。

反動的な障壁：異常の時だけ、ない皆のためにオンにして下さい。

6）反ミッションパターン（「農場」を防ぐ方法）

要件の変動性：さまざまなプロバイダ/時間/レートの一連のアクション。

クールダウンとコンテンツの変更：同じタイプのサイクルを連続で禁止します。

ランダムコントロールイベント：長いミッションの途中で小さな「人間」チェック。

並行進行を制限する：農場が同時に数十のミッションを閉じないようにする。

7）コンプライアンス、プライバシー、透明性

データの最小化：必要な機能のみ、匿名集計の保存。

説明可能性：物議を醸すアクションのためのreason-codes（例えば「、異常速度+グラフクラスター」）。

アピールプロセス：わかりやすいアピール形式。急速な改訂。

RGポリシー：疲労の兆候で、私たちは負荷を減らし、プレーヤーを「押す」ことはありません。

8）経済の成功指標と保護者

Bot/Collusionキャッチレート。

偽の肯定的な率（しきい値<ターゲット；校正が重要です）。

アクションに遅延します。

GGRと賞金ROIへの排出：保護は自分自身のために支払う。

苦情/アピールレート；アピールオーバー率。

UXへの影響：ミッション変換、パーソナライゼーションからのミュート/オプトアウト、正直のためのNPS。

9） A/Bおよびオフライン検証

1.消費防止ミッション：変動性と基本。

2.人類チェック：目に見えないジェスチャーとクラシックキャプチャ。

3.risk_scoreしきい値：ソフト/ハード（異なるTPR/FPR）。

4.グラフフィルタ：GNNの有無にかかわらず、グラフルールのみ。

5.バリアオーケストレータ：静的なvsコンテキストバンディット。

10）疑似コード（スコア→ポリシー→アクション）

python def score_request （user、 event）：
x=build_features （user、 event）#device、 behavior、グラフ特性r_unsup=oc_svm。score （x）#anomaly r_sup=gbdt。predict_proba （x）［：、1］#詐欺確率r_graph=gnn_node_prob （user。node_id）#graph risk=calibrate （r_unsup、 r_sup、 r_graph）#isotropic calibration return risk

def decide_action（リスク、コンテキスト）：
context：アクションの重要性、報酬の価値、リスク<0の場合のUXファクター。25： 「ALLOW」を返す"
リスクが0以下の場合。45： return 「SOFT_CHECK」#humanity-gesture、 micro-pause if risk <0。65： 「DEVICE_ATTEST」#integrity+снижを返します。リスクが0以下の場合はキャップミッション。85： return 「HOLD_REWARDS」#freezeをレビューするreturn 「BAN_OR_REVIEW」

def enforce（アクション、ユーザー）：
action==" ：  （user）の場合、必要最小限のバリアを します)
elif action=="DEVICE_ATTEST"： run_integrity_attestation （user。デバイス）
elif action=="HOLD_REWARDS"： freeze_rewards （user、 duration="72h"）
elifアクション=="BAN_OR_REVIEW"： open_case_to_fraud_ops（ユーザー）

11） JSONテンプレート（ルールとログ）

リスクレベルポリシー：

json
{
"policy_id"： "anti_fraud_s1,""階層"：［
{「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}、"アピール"：{"有効"：true"、sla_hours"： 48}
}

意思決定ログ（監査/アピール用）：

json
{
「decision_id":"dec_2025_10_24_1415,」 「user_id":"u_45219,」 「risk_components":{"unsup":0」38、 「sup」： 0。41、「グラフ」：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）応答プロセスおよびredtiming

リアルタイム監視：リスクスパイク、グラフコンポーネントのダッシュボード。

インシデントランブック：

1.異常検出→2）物議を醸す賞の排出/凍結の減少→3）ログ/グラフのサンプリング→4）ルール/モデルのパッチ→5）正直な賞のレトロな再計算。

Red Team/underground laboratory：ボットのシミュレーション（難読化、ランダム化）、モデルへの攻撃（敵対的な例）。

カナリアリリース：トラフィックの5-10％のための新しい障壁を展開します。

13） UXとコミュニケーション

中立で敬意を表したトーン：「非標準的な行動が気づいた-あなたが人間であることを確認する（30秒）」。

オプション：「後で繰り返す」、「サポートに連絡する」、「アピール」。

アクセシビリティ：モーター/ビジョンの制限を持つ人々のための選択肢。

透明性：一般原則（虐待の処方箋なし）でIntegrityページを保護する方法。

14）テクニカルアーキテクチャ（簡潔に）

イベントのコレクション：Kafka/Redpanda、スキーマ'mission_progress'、 'input_stream'、 'device_attest'。

Fichestor：オンライン（ms-latency）+オフライン（バッチ1-6 h）。

MLサービス：'risk-scorer'、 'graph-service'、 'policy-engine'。

証拠の貯蔵：不変のログ（WORM）、残りおよびチャネルの暗号化。

セキュリティ：サーバー上のRNGセキュリティシード；クライアント-ビジュアライゼーションのみ。

15）プレリリースのチェックリスト

校正された確率（Platt/Isotonic）、ターゲット通路のFPR。
グラフ信号と相関クロスデバイスが接続されています。
バリアオーケストレータ構成（低リスク摩擦最小）。
内蔵のRGガードとアピール；ログ監査とreason-codes。
プライバシーおよびストレージポリシーに準拠しています。
カナリア、アラート、リカバリランブックが構成されています。

ゲーミフィケーションにおけるアンチフラウド/アンチブートは、必要な場所に正確に含まれているML+グラフ+正直な障壁の層です。行動バイオメトリクスと異常検知は早いシグナルを与え、グラフ分析は共鳴を明らかにし、オーケストレーターは最小限の十分なチェックを選択します。透明性、プライバシー、およびUXの尊重により、システムは競争の完全性を維持し、賞の経済を保護し、製品を良心的なプレーヤーのための「障害コース」に変えません。