谛听反灰产系统
在当今游戏市场中,充斥着大量的灰产用户,通过在游戏中使用不正当的方式获取游戏中的物品、福利等,扰乱游戏环境,破坏平衡机制,面对这样的威胁,很多厂商束手无策,因此我们开始致力于研究如何对抗灰产用户,并提供了一整套的灰产解决方案,经过多次的迭代与升级,从而应对不同的灰产攻击方式。
产品概述
谛听反灰产系统专注于研究灰产用户行为以及灰产对抗策略,通过机器学习算法,构建灰产分析模型,精准抓获灰产账号,预防潜在灰产用户,大幅提升反欺诈能力,减少游戏团队工作损失,提高游戏运营效率,从而降低企业营收损失,保障企业项目的正常运行。
目前谛听反灰产系统已经上线,能够为游戏提供强大的灰产排查能力,协助完成灰产用户处置,提高游戏玩家体验,助力企业打造良好的游戏生态圈。并且可针对多种类型的游戏提供灰产挖掘服务,根据不同游戏机制,个性化定制开发不同的灰产分析模型。
产品核心能力
1. 基础规则模型
使用玩家设备指纹、操作行为等数据,通过规则判断灰产用户身份。同时根据人工智能的挖掘结果,结合多个游戏中的数据分布,形成更加准确的黑白名单。例如:将一些高校、写字楼、基站的IP写入白名单,典型灰产IP写入黑名单,将传统规则识别与黑白名单结合在一起,达到降低误封概率,减少投诉数量的目的。
2. 关系图谱模型
利用游戏中玩家之间的关系,构建关系图谱,分析账号与账号之间的关系,融合到关系图谱中。因为正常玩家账号之间关系的数据与灰产账号之间关系的数据存在较大差异,通过分析账号与账号之间的关系,就可以发现聚集的灰产账号。从而找到灰产用户。
3. 玩家状态模型
分析玩家游戏中的状态和游戏属性,构建高维度数据集,分析账号间的聚集程度,挖掘潜在灰产账号。
在账号状态数据挖掘中,我们使用了经过改进的分层聚类算法,这种算法通过计算不同账号在某一时间点状态的距离,判断账号之间的聚集程度。当高度相似的账号数量超过了预设阈值,在高维度空间成大密度簇状聚集,那么这些账号可以被判定为可疑账号。
4. 生物行为模型
使用账号行为数据进行灰产挖掘,根据已有灰产账号,构建生物行为模型,挖掘剩余灰产,以及发现隐蔽性强的灰产用户。目前我们采用了XGBOOST算法,这是一种集成算法,由GDBT优化而来。简单来说,一个模型是由多个弱分类器构成,最终的预测结果由这些弱分类器共同提供。弱分类器之间是层层相叠的关系,一个弱分类器训练完成之后,所有判断错误的样本,将会在下一层弱分类器的训练过程中被重点重复使用。
产品功能矩阵
1. 灰产用户管理
灰产排查情况查询,通过模型算法分析,进行结果打标对玩家数据进行反馈,及时跟进灰产用户群体,并提供黑白名单隔离,有效隔离不同玩家群组。
2. 灰产策略管理
自定义灰产玩家挖掘策略配置与风险等级划分,保障游戏的精准防控。
3. 灰产玩家检测
特殊群体批量灰产检测结果获取,及时跟进风险用户情况。
4. 行为验证管理
多样化行为验证方式,及时干预灰产玩家在游戏内的行为,配合风险等级划分,有效针对不同群体,执行不同防御措施。从而增加灰产工作室的灰产行为成本。
5. 系统服务支持
自定义子账号信息,可同时针对多个游戏配置针对性的灰产挖掘方案与防控策略。
产品优势
专注专业:多年行业探索,海量数据积累,丰富的灰产挖掘经验。
模型自更新:根据数据增加进行模型自训练,减少运营及维护成本。
全方位、多维度:根据多个维度评估灰产账号,灰产挖掘准确度高。
系统定期升级:定期对模型进行系统升级,准确率高且性能好。
个性化定制:针对游戏类型个性化定制模型,服务更加精准。
多通道触达:支持业务配置,有效处理灰产账号。
产品对接方式
1、产品讲解
业务团队与技术团队参与进行产品业务讲解,帮助更好了解产品能力,并提供相关资料协助完成产品了解。
2、需求对接
针对实际业务进行需求沟通,可提供相关定制化的灰产挖掘方案,保证能够更加准确的完成灰产挖掘服务。
3、方案确认
根据需求确认结果,完成相关解决方案,进行二次沟通,确保方案的准确性与可实施性,全方位保障实际业务中能够有效的抓获灰产。
4、模型开发
根据方案进行灰产挖掘模型开发,并对模型进行实际测试,保障模型挖掘灰产的准确性和全面性。
5、交付使用
模型调试完成后,交付进行正式使用,快速对游戏内的灰产进行识别,保障实际业务的正常运行和高效运作。
6、产品售后
模型调试完成后,交付正式使用,快速对游戏内的灰产进行识别,保障实际业务的正常运行和高效运作。
产品案例
广州拉阔游戏采用谛听游戏反灰产产品后,通过分析账号行为数据、结合账号之间的交易关联信息,完成异常账号的挖掘。天堂类游戏,单个服务器月活跃人数1.8w,挖掘灰产账号4651个。找准率95%(客户验收指标为50%)。
谛听为龙渊游戏旗下的万象物语提供反灰产技术经验精准挖掘灰产账号近300万个,截止2022年4月,协助游戏厂商封禁灰产账号238万个,预警高度疑似灰产账号13万个,降低经济损失超500万人民币。
更新时间:2024-08-26
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