在平台上设置防机器人保护和行为分析
导言
机器人和自动脚本会危及游戏的完整性和平台安全性。全面的抗机器人保护结合了客户行为分析、后端异常计分和强制检查（CAPTCHA, 2FA）,在最大检测精度下对UX的影响最小。
1.威胁和攻击情景
Credential stuffing和brute-force：来自bot网络的大量登录尝试。
自动自旋：模拟WebSocket自旋请求以绕过速度限制的脚本。
Price-Session hijacking（会话重击）：窃取令牌和自动投注。
奖金制药的机器人：在假账户下进行大规模注册，并提取奖金。
2.客户机检测机制
1.Browser fingerprinting
通过FingerprintJS收集印刷品（Canvas，WebGL，插件，时间区，MIME-types列表）。
与已知机器人模式和速度运行指纹更改的基础进行比较。
2.JavaScript挑战赛（工作证明）
在关键动作（登录、旋转）之前执行小计算任务,并返回无关紧要。
拥有没有JS引擎的简单HTTP客户端的机器人。
3.Canvas锁定和WebSocket分析
验证动画的可渲染性并支持WebSocket API。
模拟客户端中的延迟和心跳消息。
3.喷气式飞机检查和CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
触发条件：单击"旋转"按钮太频繁,超出QPS,可疑IP。
使用具有阈值评分的invisible reCAPTCHA v3；如果score <0。5 →显示经典reCAPTCHA v2。
2FA输出的输入
在可疑活动中，需要使用SMS代码或电子邮件OTP，然后才能进行付款。
Device challenge
更改设备或地理位置时，平台需要通过KYC API获得驾驶执照。
4.后端行为得分
1.遥测收集
Kafka拓扑：'用户。events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
存储在ClickHouse中,用于实时和历史分析。
2.Feature engineering
时间迹象：点击之间的Δ，平均投注速度。
空间：IP/Subnet，User-Agent flips更改。
会话：长度，导航深度，浮动模式。
3.异常的ML模型
Isolation Forest和Autoencoder为每个会议评分。
阈值分离：低/中度/高风险→对度量进行摸索（警告，CAPTCHA，锁定）。
5.与SIEM和SOC的集成
Logstash/Fluentd拿起反机器人服务和行为评分的日志。
Elastic SIEM或Splunk：事件的叙述，机器人攻击的行刑板和false-positive rate。
自动警报
PagerDuty在可疑会话激增时发布>活动会话的X%。
Slack通知SOC团队。
6.微服务体系结构
```mermaid
flowchart LR
subgraph客户端
Browser
end
subgraph平台
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService：检查JS挑战和指纹。
BehaviorScoringService：汇总事件并发布riskScore。
CAPTCHASvc：管理CAPTCHA API。
SIEMConnector： SIEM中的一系列事件。
7.测试和调试
合成机器人：Puppeteer/Playwright上的脚本来模拟攻击。
A/B测试：UX-impact评估：保护实施前后的转换率。
假正分析：中风险桉例的手动验证，ML模型调整。
二.结论
在线赌场平台上的有效反机器人保护结合了客户端侧指纹和PoW挑战赛，Adaptive CAPTCHA和2FA，以及后端基于ML的行为评分和与SIEM的集成。这种分层方法可以在用户体验和针对自动攻击的硬防御之间取得平衡。
机器人和自动脚本会危及游戏的完整性和平台安全性。全面的抗机器人保护结合了客户行为分析、后端异常计分和强制检查（CAPTCHA, 2FA）,在最大检测精度下对UX的影响最小。
1.威胁和攻击情景
Credential stuffing和brute-force：来自bot网络的大量登录尝试。
自动自旋：模拟WebSocket自旋请求以绕过速度限制的脚本。
Price-Session hijacking（会话重击）：窃取令牌和自动投注。
奖金制药的机器人：在假账户下进行大规模注册，并提取奖金。
2.客户机检测机制
1.Browser fingerprinting
通过FingerprintJS收集印刷品（Canvas，WebGL，插件，时间区，MIME-types列表）。
与已知机器人模式和速度运行指纹更改的基础进行比较。
2.JavaScript挑战赛（工作证明）
在关键动作（登录、旋转）之前执行小计算任务,并返回无关紧要。
拥有没有JS引擎的简单HTTP客户端的机器人。
3.Canvas锁定和WebSocket分析
验证动画的可渲染性并支持WebSocket API。
模拟客户端中的延迟和心跳消息。
3.喷气式飞机检查和CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
触发条件：单击"旋转"按钮太频繁,超出QPS,可疑IP。
使用具有阈值评分的invisible reCAPTCHA v3；如果score <0。5 →显示经典reCAPTCHA v2。
2FA输出的输入
在可疑活动中，需要使用SMS代码或电子邮件OTP，然后才能进行付款。
Device challenge
更改设备或地理位置时，平台需要通过KYC API获得驾驶执照。
4.后端行为得分
1.遥测收集
Kafka拓扑：'用户。events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
存储在ClickHouse中,用于实时和历史分析。
2.Feature engineering
时间迹象：点击之间的Δ，平均投注速度。
空间：IP/Subnet，User-Agent flips更改。
会话：长度，导航深度，浮动模式。
3.异常的ML模型
Isolation Forest和Autoencoder为每个会议评分。
阈值分离：低/中度/高风险→对度量进行摸索（警告，CAPTCHA，锁定）。
5.与SIEM和SOC的集成
Logstash/Fluentd拿起反机器人服务和行为评分的日志。
Elastic SIEM或Splunk：事件的叙述，机器人攻击的行刑板和false-positive rate。
自动警报
PagerDuty在可疑会话激增时发布>活动会话的X%。
Slack通知SOC团队。
6.微服务体系结构
```mermaid
flowchart LR
subgraph客户端
Browser
end
subgraph平台
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
| Browser --> | events | API-Gateway |
|---|---|---|
| API-Gateway --> AntiBotClientService | ||
| AntiBotClientService --> | fingerprint, PoW | BehaviorScoringService |
| BehaviorScoringService --> | riskScore | API-Gateway |
| API-Gateway --> | challenge | CAPTCHASvc |
| API-Gateway --> TransactionService | ||
| BehaviorScoringService --> SIEMConnector | ||
| ``` |
AntiBotClientService：检查JS挑战和指纹。
BehaviorScoringService：汇总事件并发布riskScore。
CAPTCHASvc：管理CAPTCHA API。
SIEMConnector： SIEM中的一系列事件。
7.测试和调试
合成机器人：Puppeteer/Playwright上的脚本来模拟攻击。
A/B测试：UX-impact评估：保护实施前后的转换率。
假正分析：中风险桉例的手动验证，ML模型调整。
二.结论
在线赌场平台上的有效反机器人保护结合了客户端侧指纹和PoW挑战赛，Adaptive CAPTCHA和2FA，以及后端基于ML的行为评分和与SIEM的集成。这种分层方法可以在用户体验和针对自动攻击的硬防御之间取得平衡。
