加密賭場

Torrent Gear

反欺詐引擎：信號，得分，規則

1）防凍任務和關鍵KPI

目標是最大程度地減少假冒損失，同時最大程度地提高善意玩家的聲望並降低決策延遲。上層度量：

Fraud rate（按存款/獎金/收益），Chargeback rate，Bonus abuse rate。
Proval rate/FPR（假正價），Precision/Recall，AUC/PR-AUC用於模型。
解決方案（p95/p99，目標實時預算：50-150 ms），成本節省vs基線。
Manual review rate和SLA分析案例。

2）實時體系結構

類型輸送機：

1.收集事件：存款,退貨,註冊,登錄,出價,更改詳細信息,創建股票代碼,使用促銷代碼。

2.豐富：KYC/AML狀態，行為技巧，地理/魔法，圖形關系，支付提供商配置文件的風險。

3.實時：事件總線（Kafka/PubSub），功能商店，窗口為5分鐘/1小時/24小時，計分服務（在線模型+規則）。

4.行動：allow/deny/challenge（3DS/SCA，dop. KYC），限制，促銷塊，手動檢查。

5.Fidback-loop：charjbacks、確認的案例、上訴→標記→再培訓。

6.監視：按度量、數據漂移、「安靜」窗口和尖峰分列的dashbords和alerta。

3）一階信號（功能）

識別和環境：

設備指紋（WebGL/Canvas，用戶代理穩定性，字體），IP聲譽（VPN/托管），ASN，代理。
Geo行為：rashinchron ip-geo vs支付BIN/地址,更改國家/時區。
行為生物識別法：點擊率/滾動率，小鼠速度和「抖動」，打印節奏，移動陀螺儀。
機器人模式：無頭瀏覽器，異常穩定的計時，腳本重播。

財務和付款：

BIN-FICI,發行人,風險國家,3 DS,退貨卡.
Velocity-fichi： 10分鐘/1小時的n個存款,每個窗口的金額,嘗試用不同的卡/錢包付款。
Crypto-red標誌：來自攪拌機/高風險交易所的存款，「打破」UTXO圖通信。

帳戶和sots圖為：

郵件提供商/域年齡，同名/相同地址，電話/地圖/設備匹配。
多帳戶/群集檢測：通用字節/IP，重復註冊和輸入模式。
促銷內容：單個地址/子網的註冊激增,快速現金提取獎金,「存款最低利率-退款」周期。

遊戲行為：

會話velocity（第一次投註前的時間，平均投註間隔），無變異性投註，僅賭博獎金，旅行後立即停止活動。

4）評分模型： 從邏輯回歸到圖-ML

方法相結合：

可解釋的快速銷售模型的梯度增強/邏輯回歸。
序列模型（臨時窗口單元上的GBDT，LightGBM/CatBoost；較少見-事件中的LSTM/變形金剛。
圖形-模型（Node2Vec/GraphSAGE）用於識別多站點群集。
合奏和風險爭奪：我們配給爭奪0..100。閾值A 是自動allow，B 是挑戰/KYC，C是惡作劇。

簡單得分示例（偽代碼）：


risk = 0 if ip_is_hosting: risk += 25 if device_reused_over_5_accounts_24h: risk += 30 if deposit_velocity_1h > 3: risk += 20 if email_domain_new or temp: risk += 10 if chargeback_history: risk += 40 score = min(100, risk)
decision = "ALLOW" if score < 30 else "CHALLENGE" if score < 60 else "DENY"

5）規則： 如果有ML，為什麼要這樣做

需要以下規則：

對新方案的快速反應（零日模式）。
法律透明的案件（審計/理由）。
精細策略（區域例外，VIP級別，特定提供商）。

示範規則：

Velocity: `count(deposits, 10m) ≥ 3` и `distinct_cards_24h ≥ 2` → CHALLENGE.
Geo-mismatch: BIN_country ≠ IP_country и нет 3DS → DENY.
Device reuse：「device_hash」在72小時BAN/REVIEW的 N帳戶上相遇。
Promo：新帳戶+獎金+最低投註+嘗試即時輸出→ HOLD+驗證。
Crypto：從高風險群集到HOLD到KUS/資金來源的入站 UTXO。

規則管理：決策樹/決策表（決策表）、優先級、沖突、啟用前的「影子模式」。Logi：哪個分支工作,哪些菲奇決定。

6）風險與轉換之間的平衡

Risk-based authentication: SCA/3DS/доп.KYC僅在邊界範圍。

Whitelist/graylist/blacklist在BIN，提供商，合作夥伴，VIP級別。

A/B策略測試：閾值比較，誤差成本vs收益，保留。

Explainability： SHAP/feature importance on sale for appearing and sapport培訓。

7）圖形分析和多場比賽

節點：帳戶，設備，地圖，電話，IP。Röbra：「使用」，「鏈接」。

度量標準：triads/clicks,連通性成分,中心性。

圖上的規則：如果組件中的>k新帳戶在24小時內具有相同的設備指紋→促銷塊,輸出限制,手動檢查關鍵節點。

8） Pro promo frod/bonus abuse

信號：

具有相同類型地址的串行註冊，一次性郵件。
快速執行最小wagering並嘗試輸出為零。
通過相同的設備/IP/推薦進行協調。
Mitigation：對零錢和付款細節的獎金限制，KYC首次退出，個性化的旅行條件，促銷中的票價帽。

9）流程和案例管理

Queueing&Prioritization：按風險/損失金額優先處理案例。

分析師的劇本：支票單，收集的證據（交易截圖，摘錄，解釋）。

SLA：自動解決方案≤ 150毫秒，p95 ≤ 24小時手動案例；高價值升級≤ 2小時。

上訴：判決的追蹤，復審的層次結構，錯誤旗幟的回顧。

10）數據和質量

功能商店：在線窗口（5分鐘,1小時,24小時）+離線單元。

Data quality: completeness, freshness, drift.當null/fallback份額增長時，Alert。

轉化：事件模式，模型版本和規則集，故事上的「重播」。

11）模型監控和漂移

數據漂移/概念漂移：PSI/KS測試，季節性控制（晚上/周末/促銷發布）。

在線監控：評分校準（Brier score）,閾值穩定性。

Shadow/Champion-Challenger：將新模型帶入陰影，通過離線快捷方式/後期沖刺進行比較。

12）法規遵從性和監管要求

KYC/AML：制裁名單，PEP，資金來源；手動檢查閾值。

GDPR/數據：最小化、目標限制、可解釋性解決方案。

PCI DSS（卡），SCA/PSD2（EU），MGA/UKGC/Curacao要求等。

審核：不變的決策邏輯,誰或何時更改規則或模型。

13）風險和行動概況

行動策略示例：

分數<30 → ALLOW，無摩擦。
30-59 → CHALLENGE：SCA/3DS，選擇性KYC（自拍+基座），限量/速度。
60-79 → HOLD：凍結輸出，請求資金來源，手動審查。
≥ 80 → DENY/BAN：促銷部門/提取部門，確認後關閉帳戶。

14）性能和可靠性

Latency budget：在線的輕型仙女，緩存/教授的窗戶的重型仙女。

失效安全：模型失效/故障時降級到基本規則；taymauts和circuit breaker。

HA：多個評分服務實例,無狀態,藍綠色,金絲雀發行。

對關鍵行動（註冊，更改詳細信息，結論）的限制。

15）示例事件和引擎響應

入口（縮寫）：

json
{
"event": "withdraw_request",  "user_id": "u_92871",  "amount": 1200.00,  "currency": "EUR",  "ip": "185.12.34.56",  "device_hash": "d:1a2b3c",  "bin_country": "GB",  "ip_country": "DE",  "kyc_status": "BASIC",  "velocity_withdraw_24h": 3,  "bonus_active": true,  "wagering_progress": 22
}

Antifrod的答案是：

json
{
"decision": "HOLD",  "score": 68,  "reasons": ["Geo_mismatch", "Withdraw_velocity_high", "Active_bonus_low_wagering"],  "actions": ["Request_KYC_Level2", "Freeze_withdrawal_48h", "Notify_analyst_queue_high"]
}

16）實施： 分階段計劃

1.發現：事件清單，來源，SLA。

2.MVP：基本規則+簡單模型，latency ≤ 150毫秒。

3.圖形層：多場聚類，促銷制裁。

4.行為生物識別法：機器人/腳本的減少。

5.轉換優化：基於風險的身份驗證,閾值。

6.操作員：案例管理，異同，監管機構報告。

7.持續改進：影子發射，每N周重新拍攝，後面面部。

17）實用措施清單

帶有窗口和SLA更新的單一功能商店。
解決方案可解釋性協議（原因日誌、SHAP卡）。
具有優先級、沖突測試的決策表。
Rate-limits和輸出/促銷的保留策略。
在累積獎金之前對多場比賽進行圖形檢查。
閾值和策略的A/B框架。
fail-safe模式沒有模型,沒有外部集成。
定期回顧假陽性/假陰性病例。

二.總結

強大的反流派引擎不是「規則對」，而是來自信號，得分和可控策略的實時輪廓，該策略可以快速，可理解和自適應地工作。將ML評分與清晰的規則，圖形分析和基於風險的身份驗證相結合-並且您將減少誠實玩家不受過度摩擦的影響。