ML базасында геймификациядағы антифрод және антибот

1) Не үшін жеке антифрод-жүйе үшін геймификация

Геймификация белсенділікті ынталандырады (миссиялар, токендер, косметика), демек, мыналарды:

боттар (миссияларды орындау скрипттері, токендер/рейтингтер фармасы);
мультиаккаунттар/коллюзиялар (командалық айналдыру, наградаларды «лақтыру»);
эмуляторлар/рут-девайстар (клиенттің манипуляциясы);
миссиялардың эксплойты (прогресс нақты ойынсыз өтетін циклдар).

Антифрод мақсаттары: адалдықты сақтау, UX шамадан тыс қыздырмау, құпиялылықты/реттеуді сақтау және экономиканы промо тұрақты ұстау.

2) Сигналдар мен фичтер (не санау керек)

Құрылғы және орта

Клиенттің тұтастығын аттестаттау (mobile/web), эмулятор/рут белгілері, стандартты емес WebGL/Canvas профилі.

Device fingerprint (PII жоқ): User-Agent, қаріптер, графиктер, рендинг уақыты.

Мінез-құлық биометриясы

Басу/тығындау қарқыны, қисықтардың бірқалыптылығы, микроауыздылығы, траекториялардың вариативтілігі.

«Адами» шулар: курсордың дірілі, скроллдың микродрейфі, интервалдарды бөлу (логнормалдылық).

Ойын және миссиялық паттерндер

«Мінсіз» ұзындықтың қайталанатын циклдері, аномальды тұрақты қарқындар (спиндер/мин).

Белсенділіктің тар терезелері (мысалы, дәл әрбір 10 минут сайын), көп сатылы квесттердің бірден аяқталуы.

Баған-сигналдар және желі

IP/AS сәйкес келуі, жалпы төлем көздері (агрегаттарда), достық/шақыру кластерлері.

«Ойнатылған» турнирлерге бірлесіп қатысу (нәтижелердің таңғажайып корреляциялары).

Экономика/промо

Токендермен миссиялардағы пропорционалды емес монетизация, фармнан кейінгі шұғыл қорытындылар.

RG/контексті

Микропаузсыз (бот-белгісі) ұзыннан тыс сессиялар, түнгі «конвейерлер».

💡 Барлық фичтер біріктіріледі және анонимдендіріледі. PII - реттегіш талаптары көлемінде ғана.

3) Үлгі стек (қалай ұстаймыз)

1. Аномалия детекторлары (unsupervised):

Мінез-құлық және құрылғылар үшін Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder.
Пайдалану: «кінәлі» таңбасыз ерте «күмәндану скорингі».

2. Талдау бағаны және GNN:

Community detection (Louvain/Leiden) + орталықтылық белгілері (betweenness, degree).
GNN (GraphSAGE/GAT) тораптарды/тізбектерді жіктеу үшін (коллюзиялар, есеп фермалары).

3. Супервизия (supervised):

Gradient Boosting/Tabular Transformers өткен тергеулердің белгілері бойынша.
Calibrated probabilities → шешім қабылдаудағы сенім.

4. Мінез-құлық эмбеддингтері:

оқиғалардың кезектілігі бойынша User2Vec; қашықтық → «бот-кластерлер».

5. Қорғаныс шаралары үшін контекст бандиттер:

UX × тәуекел контекстіне ең аз кедергіні таңдау (жеңіл чек vs қатал тексеру).

4) Ережелерді оркестрлеу (policy engine)

Идея: ML risk_score береді, policy экономиканы және UX ескере отырып, «не істеу керек» шешеді.

Деңгейлер мысалы:

R0 (жасыл): шектеусіз; пассивті мониторинг.
R1 (сары): жұмсақ «humanity-челлендждер» (микро әрекеттер), миссиялар саны төмендеді.
R2 (қызғылт сары): device-чек, қосымша бақылау қарқыны, токендер эмиссиясының төмендеуі.
R3 (қызыл): даулы миссиялар бойынша прогресс блогы, қолмен модерация/наградаларды уақытша мұздату.
R4 (қара): бан/ҚҰС-ревью (егер реттеуіш рұқсат етілсе және негізделсе).

Өту драйверлері: біріктірілген тәуекел, коллюзия баған-жалаулары, шағымдар, провайдерлерден келген сигнал.

5) Артық үйкеліссіз адал кедергілер

Invisible checks: фондық мінез-құлық биометриясы, қоршаған ортаны аттестаттау.

Humanity-action капчаның орнына: шағын ишарат (кездейсоқ drag-pattern, импровизацияланған слайдер), микропаузалары бар тайм-window.

WebAuthn/Passkeys «қымбат» әрекеттерге арналған: құрылғыны/тұлғаны құпия сөзсіз бекіту.

Реактивті кедергілер: әркімге емес, ауытқулар кезінде ғана қосылады.

6) Миссияға қарсы паттерндер («фармитті» қалай бермеу керек)

Талаптардың вариативтілігі: әртүрлі провайдерлердегі/уақыттардағы/ставкалардағы іс-қимылдар сериясы.

Құлдаулар және мазмұнды ауыстыру: қатарынан бір типті циклдарға тыйым салу.

Кездейсоқ бақылау оқиғалары: ұзақ миссияның ортасында шағын «адам» тексерулері.

Параллель прогресті шектеу: фермалар бір мезгілде ондаған миссияларды жаппауы үшін.

7) Комплаенс, құпиялылық, ашықтық

Data minimization: тек қажетті фичтер, жасырын агрегаттарды сақтау.

Explainability: даулы әрекеттерге арналған reason-codes (мысалы, «аномальды жылдамдық + баған-кластер»).

Appeal-процесс: апелляцияның түсінікті нысаны; жылдам қайта қарау.

RG саясаты: шаршау белгілері кезінде ойыншыны «итеріп» емес, жүктемені азайтамыз.

8) Жетістік өлшемдері және экономика сақшылары

Bot/Collusion catch rate (негізгі наградаларды алғанға дейін анықталған үлесі).

False Positive Rate (<мақсатты шегі; калибрлеу маңызды).

Lag to Action (ауытқудан өлшемге дейінгі уақыт).

Emission to GGR және Prize ROI: қорғаныс өзін ақтайды.

Complaint/Appeal rate и Appeal overturn rate.

Impact on UX: миссияларды конверсиялау, дербестендіруден mute/opt-out, адалдық бойынша NPS.

9) A/B және офлайн-валидация

1. Тұтынуға қарсы миссиялар: вариативтілік vs базалық.

2. Humanity-чек: көрінбейтін ишарат vs классикалық капча.

3. risk_score шегі: жұмсақ/қатты (әртүрлі TPR/FPR).

4. Сүзгі бағандары: GNN с/жоқ, тек баған ережелері.

5. Тосқауылдар оркестрі: статикалық vs контекст бандит.

10) Жалған құжат (скоринг → саясат → әрекет)

python def score_request(user, event):
x = build_features (user, event) # құрылғысы, мінез-құлқы, графикалық белгілері r_unsup = oc_svm. score (x) # r_sup ауытқуы = gbdt. predict_proba (x) [:, 1] # фрод ықтималдығы r_graph = gnn_node_prob (user. node_id) # баған тәуекелі risk = calibrate (r_unsup, r_sup, r_graph) # изотропты калибрлеу return risk

def decide_action(risk, context):
контексті: іс-әрекеттің маңыздылығы, награданың құндылығы, UX-фактор 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. миссиялар тобы if risk <0. 85: return «HOLD_REWARDS» # return «BAN_OR_REVIEW» ревіліне дейін мұздату

def enforce(action, user):
ең аз қажетті кедергі 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-шаблондар (ережелер мен журнал)

Тәуекел деңгейлерінің саясаты:

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}
}

Шешім журналы (аудит/апелляция үшін):

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) Ден қою және редтиминг процесі

Нақты уақыттағы мониторинг: тәуекелдердің көтерілуі, баған-компоненттер бойынша дашбордтар.

Оқиғаның Runbook:

1. аномалия бөлшегі → 2) даулы наградалар эмиссиясын төмендету/мұздату → 3) логтарды/бағандарды іріктеу → 4) ережелер/үлгілер патчі → 5) адал наградаларды ретро-қайта санау.

Red Team/астыртын зертхана: боттарды симуляциялау (обфускация, рандомизация), модельдерге шабуыл жасау (adversarial examples).

Канареялық релиздер: жаңа кедергілерді 5-10% трафикке шығарамыз.

13) UX және коммуникация

Бейтарап, құрметпен: «Стандартты емес әрекеттер байқалды - сіздің адам екеніңізді растаңыз (30 сек)».

Опциялар: «кейінірек қайталау», «қолдаумен байланысу», «апелляция».

Қолжетімділік: моторикасы/көру қабілеті шектеулі адамдар үшін балама.

Ашықтық: жалпы қағидаттары бар «Біз адалдықты қалай қорғаймыз» парағы (теріс пайдалану үшін рецептісіз).

14) Техникалық сәулет (қысқаша)

Оқиғаларды жинау: Kafka/Redpanda, 'mission _ progress', 'input _ stream', 'device _ attest' схемалары.

Фичестор: онлайн (мс-латенттілік) + офлайн (батчи 1-6 сағ).

МЛ-сервистер: 'risk-scorer', 'graph-service', 'policy-engine'.

Дәлелдемелер қоймасы: өзгермейтін логтар (WORM), тыныштықта және арнада шифрлау.

Секьюрлік: серверде RNG секьюрлік сидтері; клиент - тек визуализация.

15) Шығарылым алдындағы чек-парақ

Мақсатты дәліздегі ықтималдықтар (Platt/Isotonic), FPR калибрленген.
Баған сигналдары мен кросс-девайс корреляциялары қосылған.
Тосқауылдар оркестрі теңшелген (төменгі тәуекел кезінде ең аз үйкеліс).
RG-гвардалар мен апелляциялар біріктірілген; лог-аудит және reason-codes.
Құпиялылық және деректерді сақтау саясаты реттеуші талаптарға сәйкес келеді.
Қалпына келтіру канарейкалары, алерттері және runbook баптаулары.

Геймификациядағы антифрод/антибот - бұл қажет жерде қосылатын ML + бағандар + адал кедергілер. Мінез-құлық биометриясы және аномалия-детект ерте сигнал береді, графа-аналитика коллюзияларды ашады, оркестратор ең аз жеткілікті тексеруді таңдайды. UX-тің ашықтығы, құпиялылығы және құрметтеуі кезінде жүйе жарыстардың адалдығын сақтайды, марапаттар экономикасын қорғайды және өнімді адал ойыншылар үшін «кедергілер жолағына» айналдырмайды.