在平臺上設置防機器人保護和行為分析
導言
機器人和自動腳本會危及遊戲的完整性和平臺安全性。全面的抗機器人保護結合了客戶行為分析、後端異常計分和強制檢查（CAPTCHA, 2FA）,在最大檢測精度下對UX的影響最小。
1.威脅和攻擊情景
Credential stuffing和brute-force：來自bot網絡的大量登錄嘗試。
自動自旋：模擬WebSocket自旋請求以繞過速度限制的腳本。
Price-Session hijacking（會話重擊）：竊取令牌和自動投註。
獎金制藥的機器人：在假賬戶下進行大規模註冊，並提取獎金。
2.客戶機檢測機制
1.Browser fingerprinting
通過FingerprintJS收集印刷品（Canvas，WebGL，插件，時間區，MIME-types列表）。
與已知機器人模式和速度運行指紋更改的基礎進行比較。
2.JavaScript挑戰賽（工作證明）
在關鍵動作（登錄、旋轉）之前執行小計算任務,並返回無關緊要。
擁有沒有JS引擎的簡單HTTP客戶端的機器人。
3.Canvas鎖定和WebSocket分析
驗證動畫的可渲染性並支持WebSocket API。
模擬客戶端中的延遲和心跳消息。
3.噴氣式飛機檢查和CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
觸發條件：單擊「旋轉」按鈕太頻繁,超出QPS,可疑IP。
使用具有閾值評分的invisible reCAPTCHA v3；如果score <0。5 →顯示經典reCAPTCHA v2。
2FA輸出的輸入
在可疑活動中，需要使用SMS代碼或電子郵件OTP，然後才能進行付款。
Device challenge
更改設備或地理位置時，平臺需要通過KYC API獲得駕駛執照。
4.後端行為得分
1.遙測收集
Kafka拓撲：'用戶。events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
存儲在ClickHouse中,用於實時和歷史分析。
2.Feature engineering
時間跡象：點擊之間的Δ，平均投註速度。
空間：IP/Subnet，User-Agent flips更改。
會話：長度，導航深度，浮動模式。
3.異常的ML模型
Isolation Forest和Autoencoder為每個會議評分。
閾值分離：低/中度/高風險→對度量進行摸索（警告，CAPTCHA，鎖定）。
5.與SIEM和SOC的集成
Logstash/Fluentd拿起反機器人服務和行為評分的日誌。
Elastic SIEM或Splunk：事件的敘述，機器人攻擊的行刑板和false-positive rate。
自動警報
PagerDuty在可疑會話激增時發布>活動會話的X%。
Slack通知SOC團隊。
6.微服務體系結構
```mermaid
flowchart LR
subgraph客戶端
Browser
end
subgraph平臺
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService：檢查JS挑戰和指紋。
BehaviorScoringService：匯總事件並發布riskScore。
CAPTCHASvc：管理CAPTCHA API。
SIEMConnector： SIEM中的一系列事件。
7.測試和調試
合成機器人：Puppeteer/Playwright上的腳本來模擬攻擊。
A/B測試：UX-impact評估：保護實施前後的轉換率。
假正分析：中風險案例的手動驗證，ML模型調整。
二.結論
在線賭場平臺上的有效反機器人保護結合了客戶端側指紋和PoW挑戰賽，Adaptive CAPTCHA和2FA，以及後端基於ML的行為評分和與SIEM的集成。這種分層方法可以在用戶體驗和針對自動攻擊的硬防禦之間取得平衡。
機器人和自動腳本會危及遊戲的完整性和平臺安全性。全面的抗機器人保護結合了客戶行為分析、後端異常計分和強制檢查（CAPTCHA, 2FA）,在最大檢測精度下對UX的影響最小。
1.威脅和攻擊情景
Credential stuffing和brute-force：來自bot網絡的大量登錄嘗試。
自動自旋：模擬WebSocket自旋請求以繞過速度限制的腳本。
Price-Session hijacking（會話重擊）：竊取令牌和自動投註。
獎金制藥的機器人：在假賬戶下進行大規模註冊，並提取獎金。
2.客戶機檢測機制
1.Browser fingerprinting
通過FingerprintJS收集印刷品（Canvas，WebGL，插件，時間區，MIME-types列表）。
與已知機器人模式和速度運行指紋更改的基礎進行比較。
2.JavaScript挑戰賽（工作證明）
在關鍵動作（登錄、旋轉）之前執行小計算任務,並返回無關緊要。
擁有沒有JS引擎的簡單HTTP客戶端的機器人。
3.Canvas鎖定和WebSocket分析
驗證動畫的可渲染性並支持WebSocket API。
模擬客戶端中的延遲和心跳消息。
3.噴氣式飛機檢查和CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
觸發條件：單擊「旋轉」按鈕太頻繁,超出QPS,可疑IP。
使用具有閾值評分的invisible reCAPTCHA v3；如果score <0。5 →顯示經典reCAPTCHA v2。
2FA輸出的輸入
在可疑活動中，需要使用SMS代碼或電子郵件OTP，然後才能進行付款。
Device challenge
更改設備或地理位置時，平臺需要通過KYC API獲得駕駛執照。
4.後端行為得分
1.遙測收集
Kafka拓撲：'用戶。events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
存儲在ClickHouse中,用於實時和歷史分析。
2.Feature engineering
時間跡象：點擊之間的Δ，平均投註速度。
空間：IP/Subnet，User-Agent flips更改。
會話：長度，導航深度，浮動模式。
3.異常的ML模型
Isolation Forest和Autoencoder為每個會議評分。
閾值分離：低/中度/高風險→對度量進行摸索（警告，CAPTCHA，鎖定）。
5.與SIEM和SOC的集成
Logstash/Fluentd拿起反機器人服務和行為評分的日誌。
Elastic SIEM或Splunk：事件的敘述，機器人攻擊的行刑板和false-positive rate。
自動警報
PagerDuty在可疑會話激增時發布>活動會話的X%。
Slack通知SOC團隊。
6.微服務體系結構
```mermaid
flowchart LR
subgraph客戶端
Browser
end
subgraph平臺
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：檢查JS挑戰和指紋。
BehaviorScoringService：匯總事件並發布riskScore。
CAPTCHASvc：管理CAPTCHA API。
SIEMConnector： SIEM中的一系列事件。
7.測試和調試
合成機器人：Puppeteer/Playwright上的腳本來模擬攻擊。
A/B測試：UX-impact評估：保護實施前後的轉換率。
假正分析：中風險案例的手動驗證，ML模型調整。
二.結論
在線賭場平臺上的有效反機器人保護結合了客戶端側指紋和PoW挑戰賽，Adaptive CAPTCHA和2FA，以及後端基於ML的行為評分和與SIEM的集成。這種分層方法可以在用戶體驗和針對自動攻擊的硬防禦之間取得平衡。
