プラットフォーム上でアンチボットと行動分析を設定する
イントロダクション
ボットと自動化されたスクリプトは、ゲームとプラットフォームセキュリティの整合性を損ないます。包括的なアンチブート保護は、クライアントの行動分析、バックエンドの異常のスコア、および強制チェック（CAPTCHA、 2FA）を組み合わせており、UXへの影響を最小限に抑え、検出精度を最大限に高めます。
1.脅威と攻撃のシナリオ
資格情報の詰め込みとブルートフォース：ボットネットワークからの大規模なログイン試行。
自動スピン：速度制限をバイパスするためにスピンするWebSocket要求をエミュレートするスクリプト。
価格別セッション（セッションハイジャック）：トークンと自動賭けの盗難。
ボーナス製薬のためのボット：偽のアカウントの下で大量登録とボーナスの抽出。
2.クライアント検出メカニズム
1.ブラウザフィンガープリント
指紋コレクション（Canvas、 WebGL、プラグイン、タイムゾーン、MIMEタイプのリスト）FingerprintJS。
既知のボットパターンとスピードランフィンガープリントの変更のベースとの比較。
2.JavaScriptの課題（作業証明）
重要なアクションの前に小さな計算タスク（ログイン、スピン）ノンスリターン。
JSエンジンなしで簡単なHTTPクライアントでボットを保持します。
3.キャンバスブロッキングとWebSocket解析
WebSocket APIのアニメーションとサポートをレンダリングする機能を確認します。
クライアントの遅延メッセージとハートビートメッセージをエミュレートします。
3.リアクティブチェックとCAPTCHAフロー
アダプティブCAPTCHA
トリガー条件：「スピン」ボタンの頻繁なクリック、QPSを超える、疑わしいIP。
しきい値のスコアリングで見えないreCAPTCHA v3を使用する。スコア<0の場合。5→古典的なreCAPTCHA v2を表示します。
出力時の2FA-input
不審なアクティビティの場合、支払いの前にSMSコードまたはOTPメールが必要です。
デバイスチャレンジ
デバイスや位置を変更する場合、プラットフォームはKYC APIを介して運転免許証を必要とします。
4.バックエンドのスコアリング動作
1.テレメトリーコレクション
Kafka-topics： 'user。events'（クリック、pageViews、 apiCalls、 socketEvents）。
ClickHouseのストレージでリアルタイムおよび履歴分析。
2.フィーチャーエンジニアリング
タイムサイン：クリックの間にΔ t、ベットの平均速度。
Spatial： IP/Subnetへの変更、User-Agentフリップ。
セッション：長さ、ナビゲーションの深さ、フローパターン。
3.異常のMLモデル
各セッションのスコアリングのための絶縁フォレストとオートエンコーダ。
しきい値の分離：低/中/高リスク→対策へのマッピング（警告、CAPTCHA、ブロック）。
5.SIEMとSOCの統合
Logstash/Fluentdは、アンチボットと行動スコアリングのログを取り除きます。
弾性SIEMまたはSplunk：インシデント相関、ボット攻撃ダッシュボード、偽陽性率。
自動化されたアラート
PagerDutyは、疑わしいセッションが急増しています>アクティブなセッションのX％。
SOCチームへのSlack通知。
6.マイクロサービス・アーキテクチャ
「マーメイド」
フローチャートLR
サブグラフクライアント
ブラウザについて
終了する
サブグラフプラットフォーム
APIゲートウェイ
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
トランザクションサービス
SIEMConnector
終了する
AntiBotClientService： JSの課題と指紋をチェックします。
BehaviorScoringService：イベントを集計し、riskScoreを発行します。
CAPTCHASvcアダプティブCAPTCHA APIを管理します。
SIEMConnector：インシデントをSIEMに送信します。
7.テストとデバッグ
合成ボット：攻撃をエミュレートするためのPuppeteer/Playwrightスクリプト。
A/Bテスト：UX-impactの評価：保護実装の前後のコンバージョン率。
偽陽性分析：ミディアムリスクケースの手動検証、MLモデル調整。
おわりに
オンラインカジノプラットフォームでの効果的なアンチブート保護は、クライアント側の指紋認証とPoWの課題、適応型CAPTCHAと2FA、バックエンド、MLベースの行動スコアリングとSIEM統合を組み合わせています。このレイヤードアプローチは、ユーザーエクスペリエンスと自動化された攻撃に対する強力な保護を両立させます。
ボットと自動化されたスクリプトは、ゲームとプラットフォームセキュリティの整合性を損ないます。包括的なアンチブート保護は、クライアントの行動分析、バックエンドの異常のスコア、および強制チェック（CAPTCHA、 2FA）を組み合わせており、UXへの影響を最小限に抑え、検出精度を最大限に高めます。
1.脅威と攻撃のシナリオ
資格情報の詰め込みとブルートフォース：ボットネットワークからの大規模なログイン試行。
自動スピン：速度制限をバイパスするためにスピンするWebSocket要求をエミュレートするスクリプト。
価格別セッション（セッションハイジャック）：トークンと自動賭けの盗難。
ボーナス製薬のためのボット：偽のアカウントの下で大量登録とボーナスの抽出。
2.クライアント検出メカニズム
1.ブラウザフィンガープリント
指紋コレクション（Canvas、 WebGL、プラグイン、タイムゾーン、MIMEタイプのリスト）FingerprintJS。
既知のボットパターンとスピードランフィンガープリントの変更のベースとの比較。
2.JavaScriptの課題（作業証明）
重要なアクションの前に小さな計算タスク（ログイン、スピン）ノンスリターン。
JSエンジンなしで簡単なHTTPクライアントでボットを保持します。
3.キャンバスブロッキングとWebSocket解析
WebSocket APIのアニメーションとサポートをレンダリングする機能を確認します。
クライアントの遅延メッセージとハートビートメッセージをエミュレートします。
3.リアクティブチェックとCAPTCHAフロー
アダプティブCAPTCHA
トリガー条件：「スピン」ボタンの頻繁なクリック、QPSを超える、疑わしいIP。
しきい値のスコアリングで見えないreCAPTCHA v3を使用する。スコア<0の場合。5→古典的なreCAPTCHA v2を表示します。
出力時の2FA-input
不審なアクティビティの場合、支払いの前にSMSコードまたはOTPメールが必要です。
デバイスチャレンジ
デバイスや位置を変更する場合、プラットフォームはKYC APIを介して運転免許証を必要とします。
4.バックエンドのスコアリング動作
1.テレメトリーコレクション
Kafka-topics： 'user。events'（クリック、pageViews、 apiCalls、 socketEvents）。
ClickHouseのストレージでリアルタイムおよび履歴分析。
2.フィーチャーエンジニアリング
タイムサイン：クリックの間にΔ t、ベットの平均速度。
Spatial： IP/Subnetへの変更、User-Agentフリップ。
セッション：長さ、ナビゲーションの深さ、フローパターン。
3.異常のMLモデル
各セッションのスコアリングのための絶縁フォレストとオートエンコーダ。
しきい値の分離：低/中/高リスク→対策へのマッピング（警告、CAPTCHA、ブロック）。
5.SIEMとSOCの統合
Logstash/Fluentdは、アンチボットと行動スコアリングのログを取り除きます。
弾性SIEMまたはSplunk：インシデント相関、ボット攻撃ダッシュボード、偽陽性率。
自動化されたアラート
PagerDutyは、疑わしいセッションが急増しています>アクティブなセッションのX％。
SOCチームへのSlack通知。
6.マイクロサービス・アーキテクチャ
「マーメイド」
フローチャートLR
サブグラフクライアント
ブラウザについて
終了する
サブグラフプラットフォーム
APIゲートウェイ
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
トランザクションサービス
SIEMConnector
終了する
| ブラウザ--> | events | API-Gateway |
|---|---|---|
| APIゲートウェイ-->AntiBotClientService | ||
| AntiBotClientService--> | fingerprint、 PoW | BehaviorScoringService |
| BehaviorScoringService--> | riskScore | API-Gateway |
| API-Gateway--> | challenge | CAPTCHASvc |
| APIゲートウェイ-->TransactionService | ||
| BehaviorScoringService-->SIEMConnector | ||
| ``` |
AntiBotClientService： JSの課題と指紋をチェックします。
BehaviorScoringService：イベントを集計し、riskScoreを発行します。
CAPTCHASvcアダプティブCAPTCHA APIを管理します。
SIEMConnector：インシデントをSIEMに送信します。
7.テストとデバッグ
合成ボット：攻撃をエミュレートするためのPuppeteer/Playwrightスクリプト。
A/Bテスト：UX-impactの評価：保護実装の前後のコンバージョン率。
偽陽性分析：ミディアムリスクケースの手動検証、MLモデル調整。
おわりに
オンラインカジノプラットフォームでの効果的なアンチブート保護は、クライアント側の指紋認証とPoWの課題、適応型CAPTCHAと2FA、バックエンド、MLベースの行動スコアリングとSIEM統合を組み合わせています。このレイヤードアプローチは、ユーザーエクスペリエンスと自動化された攻撃に対する強力な保護を両立させます。
