Antifraudă și anti-boți în gamificarea pe bază de ML

1) De ce un sistem antifraudă separat pentru gamificare

Gamificarea stimulează activitatea (misiuni, jetoane, produse cosmetice), ceea ce înseamnă că provoacă:

roboți (scripturi de misiune, jetoane agricole/evaluări);
multi-conturi/coluziuni (trișare în echipă, premii „aruncare”);
emulatoare/dispozitive rădăcină (manipulare client);
misiune exploit (cicluri în care progresul merge fără un joc real).

Obiectivele antifraudei sunt menținerea onestității, nu supraîncălzirea UX, menținerea confidențialității/reglementării și menținerea sustenabilității economiei promoționale.

2) Semnale și caracteristici (ce să conteze)

Dispozitiv și mediu

Certificarea integrității clientului (mobil/web), caracteristici emulator/rădăcină, profil non-standard WebGL/Canvas.

Amprenta dispozitivului (fără PII): combinații de User-Agent, fonturi, grafică, timp de redare.

Biometrie comportamentală

Rata de clicuri/scurgeri, netezimea curbelor, micropauza, variabilitatea traiectoriilor.

Zgomote „umane”: shake cursor, derulare microdraf, distribuție interval (lognormalitate).

Modele de joc și misiune

Cicluri repetate de lungime „perfectă”, rate anormal de stabile (spin/min).

ferestre înguste de activitate (de exemplu, exact la fiecare 10 minute), finalizarea instantanee a quest-uri multi-pas.

Semnale grafice și rețea

Meciuri IP/AS, surse comune de plată (în agregate), clustere de prietenie/invitație.

Participarea comună la turnee cu „joc de-a lungul” (corelații ciudate de rezultate).

Economie/Promo

Monetizarea disproporționată în misiuni cu token-uri, concluzii dure după pharma.

RG/Context

Sesiuni extra-lungi fără micro-pauze (bot-sign), „transportoare” de noapte.

💡 Toate caracteristicile sunt agregate și anonimizate. PII - numai în domeniul de aplicare al cerințelor autorității de reglementare.

3) Stiva de modele (cum se prinde)

1. Detectoare de anomalie (nesupravegheate):

Izolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder pentru comportament și dispozitive.
Utilizare: timpuriu „scoring suspiciune” fără eticheta „vinovat”.

2. Grafic Analytics și GNN:

Detectarea comunității (Louvain/Leiden) + semne de centralitate (betweeness, grad).
GNN (GraphSAGE/GAT) pentru clasificarea nodurilor/marginilor (coluziune, ferme de cont).

3. Supravegheat:

Gradient Boosting/Tabular Transformers pe etichetele investigațiilor anterioare.
Probabilități calibrate → încredere în luarea deciziilor.

4. Încorporări comportamentale:

User2Vec pe succesiuni de evenimente; distanțe → clustere de bot.

5. Bandiți contextuali pentru măsuri de protecție:

Alegerea unei bariere minime (verificare ușoară vs verificare hard) pentru contextul riscului × UX.

4) Motor de politică

Idee: ML dă risk_score, politica decide „ce să facă” luând în considerare economia și UX.

Exemplu de niveluri:

R0 (verde): nelimitat; monitorizare pasivă.
R1 (galben): „provocări ale umanității” (micro-interacțiuni), capac de misiune redus.
R2 (portocaliu): verificarea dispozitivului, controlul tempo suplimentar, reducerea problemei jetonului.
R3 (roșu): Blocaj progresiv în misiuni controversate, moderare manuală/înghețare temporară a premiilor.
R4 (negru): ban/reexaminare CCR (dacă este reglementată și justificată).

Drivere de tranziție: risc agregat, steaguri de coluziune, reclamații, semnal de la furnizori.

5) Bariere echitabile fără fricțiuni inutile

Controale invizibile: biometrie comportamentală de fond, atestare de mediu.

Acțiunea umanității în loc de captcha: mini-gest (model aleatoriu de tragere, glisor improvizat), fereastră de timp cu micropauză.

WebAuthn/Passkeys pentru activități „scumpe”: dispozitiv securizat/identitate fără parolă.

Bariere reactive: porniți numai în momentul anomaliilor, nu pentru toată lumea.

6) Modele anti-misiune (cum să preveniți „ferma”)

Variabilitatea cerințelor: o serie de acțiuni în diferiți furnizori/ori/rate.

Răciri și modificări de conținut: interzicerea aceluiași tip de cicluri într-un rând.

Evenimente de control aleatorii: mici controale „umane” în mijlocul unei misiuni lungi.

Limitarea progresului paralel: astfel încât fermele să nu închidă zeci de misiuni în același timp.

7) Conformitate, confidențialitate, transparență

Minimizarea datelor: numai caracteristicile necesare, stocarea agregatelor anonime.

Explicabilitate: coduri de motive pentru acțiuni controversate (de exemplu, „viteză anormală + cluster de grafice”).

Procesul de apel: o formă de recurs ușor de înțeles; revizuire rapidă.

Politici RG: cu semne de oboseală, reducem încărcătura și nu „împingem” jucătorul.

8) Măsurători de succes și gardieni ai economiei

Rata de captură Bot/Collusion.

Rata fals pozitivă (prag <țintă; calibrarea este importantă).

Lag la acțiune.

Emisii la RGG și ROI premiu: protecția plătește pentru sine.

Rata de plângere/apel и Rata de răsturnare a apelului.

Impact asupra UX: conversie misiune, mut/opt-out din personalizare, NPS pentru onestitate.

9) Validarea A/B și offline

1. Misiuni anti-consum: variabilitate vs bază.

2. Verificarea umanității: gest invizibil vs captcha clasic.

3. prag de risk_score: moale/tare (diferite TPR/FPR).

4. Filtre grafic: cu/fără GNN, numai reguli grafic.

5. Orchestrator de bariere: static vs contextual bandit.

10) Pseudocodul (notare → politică → acțiune)

python def score_request (utilizator, eveniment):
x = build_features (utilizator, eveniment) # dispozitiv, comportament, caracteristici grafice r_unsup = oc_svm. scor (x) # anomalie r_sup = gbdt. predict_proba (x) [:, 1] # probabilitatea fraudei r_graph = gnn_node_prob (utilizator. node_id) # risc grafic = calibrare (r_unsup, r_sup, r_graph) # risc de returnare a calibrării izotrope

def decide_action (risc, context):
context: importanța acțiunii, valoarea recompensei, factorul UX dacă riscul <0. 25: returnați „PERMITEȚI”
dacă riscul <0. 45: retur „SOFT_CHECK” # gestul umanității, micro-pauză dacă riscul <0. 65: returnați „DEVICE_ATTEST” # integritate + сниж. misiuni capac dacă riscul <0. 85: return' HOLD_REWARDS „# freeze to review return' BAN_OR_REVIEW”

def aplicare (acțiune, utilizator):
bariera minimă necesară dacă acțiunea = = "SOFT_CHECK": trigger_humanity_challenge (utilizator)
elif action = = "DEVICE_ATTEST": run_integrity_attestation (user. dispozitiv)
elif action = = "HOLD_REWARDS": freeze_rewards (utilizator, durată =" 72h")
elif action = = "BAN_OR_REVIEW": open_case_to_fraud_ops (user)

11) Șabloane JSON (reguli și jurnal)

Politica privind nivelul de risc:

json
{
"policy_id": "anti_fraud_s1," "niveluri": [
{"name": "R0", "risk _ lt': 0. 25, "acțiune": "permite"}, {"nume": "R1", "risc _ lt': 0. 45, "acțiune": "soft _ check"}, {"name": "R2", "risk _ lt': 0. 65, "acțiune": "device _ attest _ and _ cap"}, {"name": "R3", "risk _ lt': 0. 85, „acțiune „: „hold _ rewards _ review”}, {„name „: „R4 „,” risk _ gte”: 0. 85, „acțiune „: „ban _ or _ kyc _ review”}
], „caps': {” missions _ per _ day _ r2 „: 2”, token_emission_multiplier_r2": 0. 5}, "apel": {"activat": adevărat ", sla_hours": 48}
}

Jurnalul decizional (pentru audit/recurs):

json
{
„decision_id":"dec_2025_10_24_1415,” user_id":"u_45219, „risk_components":{"unsup":0”. 38, „exp”: 0. 41, „grafic”: 0. 57} ", final_risk":0. 51, „acțiune „: „device _ attest _ and _ cap”, „motive „: [„anormal _ click _ tempo”,” graph _ cluster _ c17”], „expires_at":"2025-10-27T14:15:00Z”
}

12) Procesul de răspuns și redtiming

Monitorizare în timp real: tablouri de bord pentru piroane de risc, componente grafice.

Runbook incident:

1. detectarea anomaliilor → 2) reducerea emisiilor/înghețării premiilor controversate → 3) eșantionarea jurnalelor/graficelor → 4) patch-uri de reguli/modele → 5) recalcularea retro a premiilor oneste.

Echipa roșie/laborator subteran: simularea roboților (obfuscare, randomizare), atacuri asupra modelelor (exemple adverse).

Canare lansează: extinderea barierelor noi pentru 5-10% din trafic.

13) UX și comunicații

Ton neutru, respectuos: „Acțiunile non-standard observate - confirmă că ești om (30 sec)”.

Opțiuni: „repetați mai târziu”, „asistență de contact”, „apel”.

Accesibilitate: Alternative pentru persoanele cu limite de motor/viziune.

Transparență: Cum protejăm pagina de integritate cu principii generale (fără prescripții pentru abuz).

14) Arhitectura tehnică (pe scurt)

Colectia de evenimente: Kafka/Redpanda, scheme 'mission _ progress',' input _ stream ',' device _ attest '.

Fichestor: online (ms-latență) + offline (loturi 1-6 h).

Servicii ML: „marcator de risc”, „serviciu grafic”, „motor de politică”.

Stocarea dovezilor: jurnale imuabile (WORM), criptare în repaus și în canal.

Securitate: semințe de securitate RNG pe server; client - numai vizualizare.

15) Lista de verificare pre-eliberare

Probabilități calibrate (Platt/Isotonic), FPR în coridorul țintă.
Semnalele grafice și dispozitivul încrucișat de corelare sunt conectate.
Orchestrator de barieră configurat (minim de frecare cu risc scăzut).
Gărzi și recursuri RG încorporate; log audit și motive-coduri.
Politicile de confidențialitate și de stocare sunt conforme.
Canare, alerte și runbook de recuperare configurat.

Antifraudă/antiboot în gamificare este un strat de ML + grafice + bariere oneste care sunt incluse exact acolo unde este necesar. Biometria comportamentală și detectarea anomaliilor dau un semnal timpuriu, analiza grafurilor dezvăluie coluziuni, orchestratorul selectează verificarea minimă suficientă. Cu transparență, intimitate și respect pentru UX, sistemul menține integritatea competiției, protejează economia premiilor și nu transformă produsul într-un „curs de obstacole” pentru jucătorii conștiincioși.