Հակաֆրոդի համակարգերը և ռիսկերի վերահսկումը

Ներդրումը

Առցանց կազինոն կեղծ նպատակ է խաբեբաների և ավտոպլեյի բոտերի համար։ Հակաֆրոդի հուսալի համակարգը և ռիսկերի վերահսկումը պաշտպանում են վճարումները, կանխում փողի լվացումը և պահպանում խաղերի ազնվությունը։ Լուծման կենտրոնում իրական ժամանակում ազդանշաններ հավաքելն է, խաղացողների հետագծերի սկորինգը, ավտոմատ արգելափակումը և օպերատորների ճկուն արձագանքը։

1. Տվյալների հավաքումը և ազդանշանները

Գործարքային իրադարձությունները 'դեպոզիտներ, տոկոսադրույքներ, հաղթանակներ, եզրակացություններ, chargeback հարցումներ։

Վարքագծային տվյալները 'տեսահոլովակների արագությունը, pattern-anensis երթուղիները ինտերֆեյսով, հաճախականությամբ և հաճախականությամբ։

Տեխնոլոգիական մետրերը ՝ IP, երկրաչափություն, Device ID, fingerprinting զննարկիչ, SDN/Proxy օգտագործումը։

Պատմական գրառումներ ՝ անցյալի խախտումներ, բոնուսային սխեմաների մասնակցություն, churn-վարք։

2. Սկորինգի մոդելը և կանոնները

1. Feature-based արագ

Յուրաքանչյուր ազդանշան ունի քաշը (օրինակ, աննորմալ բարձր տոկոսադրույքը + 5 կետով; IP փոփոխությունը մրցույթի ընթացքում + 3)։

• 2. Արգելափակման կանոնները

Hard rules: ակնթարթային արգելափակում, երբ շեմը հասնում է (օրինակ, ռիսկ թիվ 10)։

• 3. Սպիտակ և սև ցուցակներ

• Սև IP, դրամապանակներ և հաշիվներ։

3. Վարքագծային վերլուծություն և անոմալիա

Session clustering-ը 'բոտերի պաթոգենների հայտնաբերումը նույն տեսահոլովակների հավաքածուի և փուլերի ժամանակի մասին։

Sequence mining: Գործողության կրկնվող շղթաների հայտնաբերումը (bet no-spin-repeat) կարճ ժամանակահատվածում։

Anomaly detics: Isolation Forest կամ Autoencoder-ը ազդանշանների համար (տոկոսադրույքներ, տեսահոլովակների միջև ժամանակը, win/loss ratio)։

Real-time scoring pipeline: Flink/Storm + Kafka-ը, որն ազդանշաններ է տալիս արագ շարժիչի մեջ։

4. Մեքենայական ուսուցում և ռիսկի մոդելներ

1. Supervised learning

• Մոդելներ ՝ Gradient Boosted Trees (XGBoost), Random Forest-ը Delainable AI-ի հետ ֆիչի մեկնաբանման համար։
• 2. Unsupervised learning

• 3. Online learning

• 4. Feature store

Նշանների ընդհանուր կրկնօրինակը (rolling turnover, avg bet size, device change frequency) մոդելների և բիզնեսի տրամաբանության համար։

5. Ինտեգրումը և միկրովայրկյան ճարտարապետությունը

Anti-Fraud Service

REST/gRPC API: `/scoreTransaction`, `/scoreSession`, `/blockUser`.

• Event Bus

• Feedback loop

Tiket-համակարգի հետ ինտեգրումը 'ձեռնարկության ձեռքի նշանը վերադարձնում է մուտքը արագ pipeline։

6. Արձագանքներ և վերահսկման միջոցներ

Ավտոմատ արգելափակումներ

• Challenge-flow

• Adaptive friction

• Համագործակցություն օպերատորների հետ

Աջակցություն արագ վերլուծության համար «false positive» և մերժված գործարքների համար։

7. Մոսկվա, ալերտներ և հաշվետվություններ

Մետրիկները

Fraud rate, false positive rate, detection latency, auto-block events.

Դաշբորդները

Grafana: Time series ռիսկի, արգելափակման լավագույն 10 պատճառների, գեո-ջերմային քարտեզի վրա։

Alerting

PagerDuty/Slack ռիսկի աճի ժամանակ (> 150 տոկոսը բազային), chargeback աճը։

Ռուսական զեկույցներ

BI զեկույցները սպանների համար, CSV/PDF էքսպորտը, SLA-մետրիկները։

8. Պահանջների և անվտանգության համապատասխանությունը

AML/KYC integration

• GDPR պահպանումը

• Անվտանգ տվյալների փոխանակում

TFC, mTSA-to-2019-ի համար, իրադարձությունների կոդավորումը տրանսպորտային շերտի մակարդակում։

Audit log

Immutable-ը պահպանում է բոլոր ժայռային թռիչքները և արգելափակման վիրահատությունները։

Եզրակացություն

Հակաֆրոդի և ռիսկերի վերահսկման համակարգերը առցանց կազինոյի համար կառուցվում են միկրովայրկյաններում, event-driven ճարտարապետության և աջ և ML մոդելների համադրությամբ։ Real-time-corping, adaptive friction, սերտ ինտեգրումը KYC/AML-ի և BI-գործիքների հետ ապահովում են պլատֆորմի ակտիվ պաշտպանություն խարդախությունից նվազագույն կեղծ գործիքների։