Анти-қаллобӣ ва зидди ботҳо дар gamification асоси ML

1) Чаро системаи алоҳидаи зидди қаллобӣ барои gamification

Gamification фаъолиятро ҳавасманд мекунад (миссияҳо, нишонаҳо, косметика), ки маънои онро ба вуҷуд меорад:

ботҳо (скриптҳои миссия, нишонаҳо/рейтингҳои хоҷагӣ);
ҳисобҳои сершумор/гуфтушунидҳо (фиреб додани гурӯҳ, ҷоизаҳои "партофтан");
эмуляторҳо/дастгоҳҳои решавӣ (коркарди муштарӣ);
истифодаи миссия (давраҳое, ки пешрафт бидуни бозии воқеӣ мегузарад).

Ҳадафҳои зидди қаллобӣ нигоҳ доштани ростқавлӣ мебошанд, на UX-ро аз ҳад зиёд гарм мекунанд, махфият/танзимро нигоҳ медоранд ва иқтисодиёти таблиғотиро устувор нигоҳ медоранд.

2) Сигналҳо ва хусусиятҳо (чиро бояд ҳисоб кард)

Дастгоҳ ва муҳит

Сертификатсияи якпорчагии муштарӣ (мобилӣ/веб), хусусиятҳои эмулятор/реша, профили ғайримуқаррарии WebGL/Canvas.

Изи ангуштони дастгоҳ (бе PII): комбинатсияи User-Agent, ҳуруфҳо, графика, вақти расонидан.

Биометрияи рафторӣ

Суръати клик/ихроҷ, ҳамвории хатҳо, микропауза, тағирёбии траекторияҳо.

Овозҳои "инсонӣ": ларзиши курсор, ҳаракатдиҳии микродраф, тақсимоти фосилавӣ (маърифатӣ).

Намунаҳои бозӣ ва миссия

Давраҳои такрории дарозии "комил", суръати ғайримуқаррарӣ (чарх/дақиқа).

Тирезаҳои тангии фаъолият (масалан, маҳз ҳар 10 дақиқа), фавран анҷом додани супоришҳои бисёрқабата.

Сигналҳои графикӣ ва шабака

Бозии IP/AS, манбаъҳои умумии пардохт (дар маҷмӯъ), кластерҳои дӯстӣ/даъватномаҳо.

Иштироки муштарак дар мусобиқаҳо бо "бозӣ кардан" (таносуби аҷиби натиҷаҳо).

Иқтисод/Промо

Монетизатсияи номутаносиб дар миссияҳо бо нишонаҳо, хулосаҳои сахт пас аз фарма.

Контексти RG/

Ҷаласаҳои изофии тӯлонӣ бидуни таваққуф (бот-аломат), шабона "конвейерҳо".

💡 Ҳамаи хусусиятҳо муттаҳид ва беном карда шудаанд. PII - танҳо дар доираи талаботи танзимкунанда.

3) Стек модел (чӣ гуна сайд кардан)

1. Аномалия-детекторҳо (беназорат):

Ҷангали изолятсия, SVM-синфи як, Autoencoder барои рафтор ва дастгоҳҳо.
Истифода: "Шубҳаи барвақти баҳодиҳӣ" бидуни нишони "гунаҳгор".

2. Таҳлили графикӣ ва GNN:

Ошкоркунии ҷомеа (Лувен/Лейден) + аломатҳои мутамарказӣ (байни ҳам, дараҷа).
GNN (GraphSAGE/GAT) барои таснифи гиреҳ/канор (созиш, хоҷагиҳои ҳисобӣ).

3. Назорат:

Баланд бардоштани градиент/Трансформаторҳои ҷадвалӣ дар барчаспҳои тафтишоти гузашта.
Эҳтимолияти санҷидашуда → эътимод ба қабули қарорҳо.

4. Ҷобаҷогузории рафтор:

User2Vec аз рӯи пайдарпаии рӯйдодҳо; масофа → кластерҳои бот.

5. Бандитҳои контекстӣ барои чораҳои муҳофизатӣ:

Интихоби монеаи ҳадди аққал (санҷиши осон ва санҷиши сахт) барои контексти хатар × UX.

4) Муҳаррики сиёсат

Идея: ML ба risk_score медиҳад, сиёсат бо назардошти иқтисодиёт ва UX қарор қабул мекунад.

Намунаи сатҳҳо:

R0 (сабз): номаҳдуд; мониторинги ғайрифаъол.
R1 (зард): мулоим "мушкилоти инсоният" (микро-ҳамкорӣ), коҳиш додани ҳадди аққали миссия.
R2 (норанҷӣ): санҷиши дастгоҳ, назорати иловагии суръат, кам кардани токен.
R3 (сурх): Блоки пешрафт дар миссияҳои баҳснок, модератсияи дастӣ/озод кардани мукофоти муваққатӣ.
R4 (сиёҳ): баррасии манъи/CCR (агар танзим ва асоснок бошад).

Ронандагони гузариш: хатари ҷамъшуда, парчамҳои созанда, шикоятҳо, сигнал аз провайдерҳо.

5) Монеаҳои одилона бидуни фриксияи нолозим

Санҷишҳои ноаён: биометрияи рафтории пасзамина, аттестатсияи муҳити зист.

Амали башарият ба ҷои captcha: ишораи хурд (шакли тасодуфӣ, слайдери нотамом), равзанаи вақт бо микропауза.

Гузарвожаи Web-Authn/Passkeys барои фаъолиятҳои "гарон": дастгоҳ/шахсияти бехатар бе парол.

Монеаҳои реактивӣ: танҳо дар вақти аномалия фурӯзон шавед, на барои ҳама.

6) Намунаҳои зидди миссия (чӣ гуна пешгирии "ферма")

Тағйирпазирии талабот: як қатор амалҳо дар провайдерҳои гуногун/вақт/нархҳо.

Сардшавӣ ва тағирёбии мундариҷа: манъ кардани ҳамон як давраҳо дар як саф.

Ҳодисаҳои назорати тасодуфӣ: санҷишҳои хурди "инсонӣ" дар мобайни рисолати дароз.

Маҳдудияти пешрафти мувозӣ: то ки хоҷагиҳо дар як вақт даҳҳо миссияро қатъ накунанд.

7) Мувофиқат, махфият, шаффофият

Кам кардани маълумот: танҳо хусусиятҳои зарурӣ, нигаҳдории агрегатҳои беном.

Фаҳмондадиҳӣ: рамзҳои сабабӣ барои амалҳои баҳснок (масалан, "суръати ғайримуқаррарӣ + график-кластер").

Раванди шикоят: шакли фаҳмо шикоят; таҷдиди босуръат.

Сиёсати RG: бо нишонаҳои хастагӣ, мо сарбориро кам мекунем ва плеерро "тела намедиҳем".

8) Нишондиҳандаҳои муваффақият ва парасторони иқтисодиёт

Сатҳи сайд Bot/Collusion.

Меъёри мусбати бардурӯғ (ҳадди ниҳоии <ҳадаф; калибрченкунӣ муҳим аст).

Қафо ба амал.

Партофтан ба GGR ва ҷоизаи ROI: муҳофизат барои худ пардохт мекунад.

Шикоят/Меъёри шикоят i Шикоят меъёри бекор.

Таъсир ба UX: табдили миссия, хомӯш/дасткашӣ аз фардикунонӣ, NPS барои ростқавлӣ.

9) Санҷиши A/B ва офлайнӣ

1. Вазифаҳои зидди истеъмол: тағирёбанда ва асосӣ.

2. Тафтиши инсоният: ишораи ноаён vs captcha классикӣ.

3. Ҳадди risk_score: мулоим/сахт (TPR/FPR гуногун).

4. Филтрҳои графикӣ: бо/бе GNN, танҳо қоидаҳои графикӣ.

5. Оркестри монеа: статикӣ ва бандитҳои контекстӣ.

10) Псевдокод (баҳодиҳӣ → сиёсат → амал)

python def score_request (корбар, ҳодиса):
x = build_features (корбар, ҳодиса) # дастгоҳ, рафтор, хусусиятҳои графикӣ r_unsup = oc_svm. хол (х) # аномалия r_sup = гбдт. predict_proba (x) [:, 1] # эҳтимолияти қаллобӣ r_graph = gnn_node_prob (корбар. node_id) # хатари графикӣ = калибрат (r_unsup, r_sup, r_graph) # хатари бозгашти калибрченкунии изотропӣ

def decide_action (хатар, контекст):
контекст: аҳамияти амал, арзиши мукофот, омили UX агар хатар <0. 25: бозгашт "ИҶОЗАТ"
агар хатар <0. 45: баргардонидани "SOFT_CHECK" # humanity-gesture, micro-таваққуф агар хатар <0. 65: баргардонидани "DEVICE_ATTEST" # якпорчагӣ + сниқ. миссияҳои cap, агар хатар <0. 85: баргардонидани "HOLD_REWARDS" # freeze барои баррасии бозгашти "BAN_OR_REVIEW"

иҷрои def (амал, корбар):
монеаи ҳадди аққали талабшаванда, агар амал = = "SOFT_CHECK": trigger_humanity_challenge (корбар)
elif action = = "DEVICE_ATTEST": run_integrity_attestation (корбар. дастгоҳ)
elif action = = "HOLD_REWARDS": freeze_rewards (корбар, давомнокӣ =" 72h")
elif action = = "BAN_OR_REVIEW": open_case_to_fraud_ops (корбар)

11) Қолибҳои JSON (қоидаҳо ва сабти ном)

Сиёсати сатҳи хатар:

json
{
"policy_id": "anti_fraud_s1," "сатҳҳо": [
{"ном ": "R0 "," risk _ lt": 0. 25, "амал ":" иҷозат диҳед"}, {"ном ": "R1 "," risk _ lt": 0. 45, "амал ": "soft _ check"}, {"ном ": "R2 "," risk _ lt": 0. 65, "амал ": "дастгоҳ _ attest _ and _ cap"}, {"ном ": "R3 "," risk _ lt": 0. 85, "амал ": "hold _ rewards _ review"}, {"ном ": "R4 "," risk _ gte": 0. 85, "амал ": "ban _ or _ kyc _ review"}
], "caps": {"missions _ per _ day _ r2": 2 ", token_emission_multiplier_r2": 0. 5}, "муроҷиат": {"фаъол": дуруст ", sla_hours": 48}
}

Сабти қарор (барои аудит/шикоят):

json
{
"decision_id":"dec_2025_10_24_1415," "user_id":"u_45219," "risk_components":{"unsup":0. 38, "sup": 0. 41, "график": 0. 57}, "final_risk":0. 51, "амал ": "дастгоҳ _ attest _ and _ cap", "сабабҳо ": ["ғайримуқаррарӣ _ click _ tempo"," graph _ cluster _ c17"], "expires_at":"2025-10-27T14:15:00Z"
}

12) Раванди вокуниш ва тағир додани вақт

Мониторинги вақти воқеӣ: панелҳо барои хӯшаҳои хатар, ҷузъҳои графикӣ.

Дафтарчаи сабти ҳодиса:

1. Муайянкунии аномалия → 2) кам кардани партовҳо/яхкунонии мукофотҳои баҳснок → 3) интихоби гузоришҳо/графикҳо → 4) ячейкаи қоидаҳо/моделҳо → 5) ҳисобкунии такрории мукофотҳои софдилона.

Лабораторияи дастаи сурх/зеризаминӣ: моделиронии ботҳо (obfuscation, тасодуфӣ), ҳамла ба моделҳо (намунаҳои рақобатӣ).

Варақаҳои канарӣ: паҳн кардани монеаҳои нав барои 5-10% трафик.

13) UX ва коммуникатсия

Оҳанги бетараф ва эҳтиромона: "Амалҳои ғайримуқаррарӣ ба назар мерасанд - тасдиқ мекунанд, ки шумо инсон ҳастед (30 сония)".

Интихобҳо: "дертар такрор кунед", "дастгирии тамос", "муроҷиат".

Дастрасӣ: Алтернативаҳо барои одамони дорои маҳдудияти мотор/биниш.

Шаффофият: Чӣ гуна мо саҳифаи якпорчагиро бо принсипҳои умумӣ ҳифз мекунем (ягон дорухат барои сӯиистифода нест).

14) Меъмории техникӣ (мухтасар)

Ҷамъоварии чорабиниҳо: Кафка/Редпанда, схемаҳои 'mission _ progress', 'input _ stream', 'дастгоҳ _ attest'.

Fichestor: онлайн (ms-latency) + offline (бастаҳои 1-6 соат).

Хидматҳои ML: 'нишондиҳандаи хатар', 'график-хидмат', 'сиёсат-муҳаррик'.

Нигоҳдории далелҳо: гузоришҳои тағйирнопазир (WORM), рамзгузорӣ дар истироҳат ва канал.

Амният: Тухмиҳои амнияти RNG дар сервер; мизоҷ - танҳо визуализатсия.

15) Рӯйхати назоратии пеш аз озодкунӣ

Эҳтимолияти калибрченшуда (Платт/Изотоникӣ), FPR дар долони мақсаднок.
Сигналҳои графикӣ ва дастгоҳи коррелятсионӣ пайваст карда шудаанд.
Оркестри монеа танзим карда шудааст (ҳадди аққали сурхшавии хатар).
Гвардияҳо ва муроҷиатҳои сохташудаи RG; аудити журнал ва рамзҳои сабабҳо.
Сиёсати махфият ва нигаҳдорӣ мувофиқанд.
Канараҳо, огоҳиҳо ва дафтарчаи барқарорсозӣ танзим карда шуданд.

Antifraud/antiboot дар gamification як қабати ML + графикҳо + монеаҳои софдилона мебошад, ки маҳз дар ҷойҳои зарурӣ дохил карда мешаванд. Биометрияи рафторӣ ва аномалия-муайянкунӣ сигнали барвақтро медиҳанд, таҳлили графикӣ гуфтушунидҳоро нишон медиҳад, оркестр ҳадди аққали чекро интихоб мекунад. Бо шаффофият, дахолатнопазирӣ ва эҳтиром ба UX, система тамомияти рақобатро нигоҳ медорад, иқтисодиёти мукофотҳоро ҳифз мекунад ва маҳсулотро ба "монеа" барои бозигарони бовиҷдон табдил намедиҳад.