如何检测和预防在线游戏欺诈
发布时间： 2025年3月21日
为了有效地检测和预防在线游戏欺诈，您需要实施强大的安全措施，并随时了解最新的欺诈技术。采取措施确保用户安全对于维护健康的的游戏环境和降低您的业务潜在的财务和声誉风险至关重要。本指南提供了有关欺诈预防和检测的建议和资源，这可能会影响您在线游戏平台的持续运营。
收集现有客户群的数据
此基本步骤将为所有后续的预防策略提供信息。了解不同类型的欺诈行为可以让您有效地定制防御措施。广泛的数据收集和随后对每个用户的风险评分计算可能有助于主动识别和缓解潜在威胁。收集用户IP地址、设备数据、支付数据和其他数据集的信息是一项基本策略。
识别常见的欺诈类型： 熟悉以下常见的网络游戏欺诈类型：
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欺诈类型 |
描述 |
影响 |
示例 |
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多账户欺诈（多账户） |
欺诈者使用多个帐户来获取不公平的优势，通常使用模拟器、虚拟机和类似住宅的 IP。 |
不公平的游戏玩法、扭曲的结果、排除合法玩家。 |
在扑克中进行筹码倾销，操纵排行榜。 |
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信用卡欺诈（“真正欺诈”） |
被盗的信用卡详细信息用于进行未经授权的购买、创建新帐户以及建立转售帐户价值。 |
由于退款导致的经济损失，声誉受损。 |
使用被盗卡购买游戏内物品和皮肤。 |
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退款欺诈（友好欺诈） |
客户向其银行 disput legitimate charges with their bank 导致企业财务损失。 |
财务损失，争议退款的行政负担。 |
即使进行了未经授权的购买也声称未进行。 |
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帐户接管 |
欺诈者使用窃取的凭据或自动化软件（例如，凭据填充）访问现有帐户。 |
游戏内物品丢失、个人信息泄露、声誉受损。 |
出售被盗的游戏内货币或帐户。 |
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滥用奖励 |
欺诈者创建多个帐户以利用特别优惠和奖励。 |
因支付奖金而造成的经济损失，浪费的营销预算。 |
利用推荐计划或游戏内促销活动。 |
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联盟欺诈 |
第三方附属公司从事欺骗行为，以从营销活动中获取个人利益。 |
浪费的营销支出，不准确的绩效指标。 |
生成虚假线索或虚增点击率。 |
风险评估： 进行自我评估以确定您平台的漏洞：
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问题 |
低风险 |
中风险 |
高风险 |
|---|---|---|---|
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目标受众 |
利基市场，玩家基数小 |
不断增长的玩家基数，一些竞争元素 |
庞大、活跃的玩家基数，大量的金融交易 |
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交易量 |
交易量低 |
中等交易量，交易量不断增加 |
交易量大、交易频繁、金额大 |
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安全措施 |
已具备基本安全措施 |
中等安全级别，采取了一些主动预防措施 |
安全措施有限，被动应对 |
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欺诈历史 |
无欺诈历史 |
偶尔发生欺诈事件 |
频繁的欺诈企图和成功的攻击 |
使用此评估来管理您的防欺诈策略。高风险个人需要更彻底的方法。
数据收集与分析：
- 基本数据： 收集用户 IP 地址、设备数据（设备指纹）、支付数据和地理位置。
- 高级数据： 分析网站推荐活动，实施密码管理规定，确保访问控制管理（安全问题、地理位置验证），并控制存款规模。
- 分配风险评分 根据收集的数据和行为模式对用户进行评分。这将把资源导向具有更大潜在风险的个人。
实施用户身份验证
让欺诈尽可能远离您的游戏始于区分合法用户和欺诈者。
为此，您需要制定协议以确保玩家的身份真实性：
- 添加验证码：验证码用作一种验证机制，用于区分人类用户和机器人，是用户在创建新帐户时需要完成的测试。
- 使用多因素身份验证： 这些安全协议要求用户提供额外的信息来验证其身份。双因素身份验证链接、发送到电话号码的代码、指纹识别或面部识别都是值得考虑的选项。
- 考虑文档验证： 非常重要的一点是，当要求用户上传文档以确认身份时，您的软件必须能够进行活性检测。
- 验证用户数据： 身份验证服务会查看用户的 IP 地址、地理位置、电子邮件地址和其他数据
收集现有客户群的数据
首先，您需要确保用户在享受您的平台时是安全的。确保用户数据的安全性和完整性对于维护平台的声誉和功能至关重要。以下是一些您可以采取的步骤来添加必要的安全层：
- 添加防火墙： 这些机制会监督您网站的流量并过滤掉恶意流量，其中也包括机器人。
- 安全增强： 实施安全套接字层 (SSL) 加密以保护敏感信息，例如信用卡号和登录凭据。
- 安全补丁： 定期修补软件漏洞可以降低安全漏洞的可能性。定期更新软件可以解决现有问题，并可能降低未经授权访问的可能性。
- 执行安全审计： 通过定期审核安全框架，领先于欺诈者和诈骗者。在犯罪分子利用潜在漏洞之前识别它们对于主动安全措施至关重要。
- 电子发票： 使用安全的电子邮件、专用网络或 AS2、FTPS、Web 服务和 VAN 等协议，以确保电子发票期间的客户数据保护。
- 数据和安全： 数据和安全之间的关系至关重要，更多的数据有助于制定有效的欺诈检测和预防策略。保持最新的安全、支付和身份信息对于降低欺诈风险至关重要。始终使用 AI 和 ML 技术，因为它们具有巨大的数据收集能力。
验证付款信息
在结账阶段，添加某些步骤以确保持卡人确实是进行购买的人非常重要：
请求 CVV 代码： 由于 CVV 无法存储，欺诈者无法从数据泄露中获取它们。因此，他们将无法提供 CVV。
实施 AVS 检查： 地址验证系统 (AVS) 是一种常用的方法，通过将交易中使用的账单地址与发卡行持卡人的信息进行比较来检查订单的有效性。这些验证在最大限度地减少未经授权的付款方面发挥着作用，并在拒付纠纷中作为证据。
3D Secure： 使用 3D Secure 身份验证（例如，Verified by Visa、Mastercard SecureCode）来增强安全性。
支付解决方案安全： 确保您的支付解决方案符合 PCI-DSS 标准。
利用数据 enriquecimiento 流程
增强安全性的另一种方法是通过数据 enriquecimiento 流程——这意味着您跟踪的不仅仅是用户的身份信息。
您可以监控设备指纹和电子邮件配置文件，并进行电话和IP分析。合法用户通常会使用较旧且已关联到其他应用或社交媒体的电子邮件地址。系统可能会将未关联的电子邮件地址识别为可能与欺诈目的相关联，并相应地标记它们。建议调查大量使用蜂窝数据但缺乏通话记录的台式机。利用所提供的信息可能有助于阻止未经授权访问您的平台。
因此，要监控用户行为，请使用：
设备指纹识别： 以识别与欺诈活动相关的设备。
行为分析 （登录模式，游戏内活动）是否存在可疑异常。
IP地址分析 是否存在可疑活动（代理使用，位置不一致）。
与可靠的电子商务提供商合作
一个好的电子商务合作伙伴至关重要。 集成电子商务解决方案 可能会以各种方式影响欺诈保护和平台增长，有些是积极的，有些则需要谨慎管理。
以下是你应该考虑的几个方面：
您必须确保您的 支付解决方案已通过 PCI DSS 认证。支付卡行业数据安全标准 (PCI-DSS) 是一套安全标准，旨在确保所有商家以规范的方式接受、处理、存储和传输信用卡信息，从而最大限度地降低支付欺诈、数据泄露和数据盗窃的风险。
您的合作伙伴需要能够根据用户的浏览器活动进行风险评估，然后标记可疑用户和活动。检查您的提供商是否具备与大型组织合作、忠诚度欺诈管理、政策滥用保护、自动化决策以及人工审查可疑标记交易的专业知识。
欺诈管理工具： 您的合作伙伴需要拥有经验、专业知识，以及最重要的，打击欺诈所需的必要技术。考虑到这一挑战不断变化的性质，用于预防和检测网络攻击的技术需要跟上市场变化的步伐。
您的企业需要在所有方面获得支持 游戏特定的支付策略 例如 MTX，以及争议管理和专门的客户支持。
支持：确保全天候客户计费支持和专门的欺诈管理团队。
PayPro Global 通过其电子商务系统提供工具，以促进游戏开发商的国际扩张：
- 实施统一的全球销售沟通工具，最大限度地减少对外部集成的依赖。
- 合规管理 全球电子游戏税。 专门的专家团队跟踪监管变化，确保合规。
- 定制的结账页面、订阅管理、 和 计费.
- 100 多种支付方式，110 多种货币,
- 人工智能驱动的防欺诈和检测平台 该平台采用各种技术来识别和降低游戏欺诈的风险。
- 24/7 全天候客户支持 及其在减少退款和欺诈方面的潜在影响，以及自动许可和开票等功能。
定期监控可疑活动
定期网站监控可以帮助企业保护自己免受潜在的可疑活动的影响，这些活动可能会在未来滚雪球式地发展成可量化的欺诈行为。
应尽可能多地收集信息，以训练和改进欺诈检测算法，从而更快地响应潜在的欺诈企图。
- 实时监控： 实施对用户活动和交易的实时监控。
- 警报：设置可疑活动的警报（例如，异常登录尝试、大额交易）。
- 报告： 生成有关欺诈趋势和模式的定期报告。
然而，请记住，您为保护玩家所做的努力应该增强用户的体验。
平衡不同用户群体的需求可能具有挑战性，但务必考虑妥协可能会如何影响用户体验。
使用人工智能处理耗时的任务
人工智能的各种形式已被证明在游戏欺诈或一般网络欺诈中非常有用。务必认识到，AI 的有效性受大型数据集可用性的显著影响。选择在该领域拥有丰富知识的可靠合作伙伴，对于最大限度地提高协作效率至关重要。
AI 算法主动地在游戏领域中检测并减少欺诈行为的发生：
打击欺诈活动： 利用 AI 驱动的身份评估，识别并处理各种接触点（包括帐户创建、促销、数字支付和退款）中潜在的欺诈场景。
您希望您的程序能够分析新的用户帐户，并将用户标记为欺诈或非欺诈。这种方法可以通过更加重视调查真实性更高的帐户，从而对可能与欺诈相关的数据进行分析，从而实现资源的优化配置。
实时用户监控： 虽然实时用户监控可以提供有价值的见解，但由于技术限制，实施起来可能很困难。欺诈风险可以通过自动化的AI驱动检测工具来处理。这类软件可以在集中式仪表板上跟踪用户活动，从而识别可疑帐户并监控收入流。
使用设备智能技术： 这些方法允许企业从用户那里收集详细的设备信息。设备智能技术会在用户每次登录您的游戏时识别设备并标记异常情况。
设备智能包括设备指纹识别、AI驱动的模糊匹配和高级AI模型。
最大限度地利用机器学习来预测欺诈行为
欺诈手段的不断演变需要持续审查检测流程以确保有效性。您的欺诈检测软件需要能够在每次检测到欺诈时进行学习，以便您能够始终领先于任何腐败活动。
它必须利用最新技术，特别是AI和机器学习。如果系统能够准确识别和分析欺诈活动实例，则可以随着时间的推移改进其保护。
- 欺诈缓解： 利用AI和机器学习来识别和标记暗示欺诈活动的 sospechoso 模式。
- 异常检测： 实施异常检测系统以识别与正常行为的偏差。
- 预测分析： 使用预测分析来预测未来的欺诈企图。
- 自适应算法： 使用适应新的欺诈手段的机器学习算法。
- 持续学习：确保您的欺诈检测系统不断地从新数据和反馈中学习。
PayPro Global 在识别和降低友好欺诈风险方面提供专门的帮助，包括以下内容：
- 购买历史记录和之前的客户投诉验证
- 用于跟踪特定模式的数据科学和人工智能机制
- 代理/VPN 查询以分析欺诈者的 IP（在争议中至关重要）
- 为了有效地防范帐户盗用，我们需要在您的系统和我们的系统之间建立安全的通信渠道，以便我们获取所有必要的客户数据。
- 根据特定标准和/或购物者角色自定义订单验证。
使用强大且适应性强的 KYC 验证检查
正如我们所述，在安全性和用户体验之间取得平衡至关重要。您需要了解您的客户是谁，以及哪些客户的个人资料可疑。 在安全性和客户体验之间取得平衡至关重要。维持有效的验证级别平衡对于避免因过度检查而阻碍合法客户至关重要。
并非所有客户都需要相同的验证级别。自适应 KYC 检查在验证客户身份方面发挥着关键作用，尤其是在当今快速发展的技术环境中。您的欺诈检测软件应该能够对用户进行数字足迹分析，并识别哪些用户需要轻量 KYC，哪些用户需要重量 KYC。轻量 KYC 方法的风险较高，但它们对客户流失的影响通常很小。
更严格的方法需要更多用户信息，但可以剔除大多数诈骗者。自动化可以减少流程所需的时间，从而可能减少人工审核的需求。
- 基于风险的KYC： 实施基于风险的KYC程序。更高风险的用户需要更严格的验证。
- KYC自动化： 最大限度地减少人工审核，以提高KYC流程的效率。
- KYC提供商： 与信誉良好的KYC/AML提供商合作。
将速度规则与这些方法结合使用可能有助于更全面地了解游戏平台中的欺诈行为。在制定和实施防欺诈策略时，纳入此信息可能会有所帮助。
结论
网络游戏不断变化的性质需要持续努力来检测和预防欺诈。随着欺诈者和诈骗者所采用的技术随时间的推移而变化，用于欺诈检测的方法也必须不断更新。
为了确保在关键增长阶段的顺利运营，公司必须努力识别和预防欺诈活动。代理商服务的日益普及可能会影响许多SaaS企业的决策过程。
与合适的电商平台合作，为团队配备适当的数据、工具和知识，可以显著降低与在线游戏诈骗相关的风险。PayPro Global是一家电商解决方案提供商，其平台已在市场上推出了一段时间。我们的专业知识涵盖各个领域，包括SaaS在线销售、在线游戏和欺诈预防。与我们合作，在这些领域获得全面的帮助。
常见问题解答
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防止帐户被盗对于保护用户信息和预防欺诈至关重要。欺诈者获取合法帐户的访问权限会导致数据泄露、服务中断和声誉损害，从而影响企业及其用户。
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进行自我评估，考虑以下因素，例如您的商业模式（免费增值与企业版）、用户群规模和多样性、数据敏感性（PII）以及任何过去的欺诈事件。这有助于确定您所需的安全措施级别。
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一些像PayPro Global这样的电子商务平台提供各种工具和服务，包括欺诈检测、风险评估和定期订阅处理。这些服务与专注于提高运营效率并可能降低安全风险的企业相关。它们管理在线支付和欺诈的复杂性。
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监控登录尝试（尤其是失败的尝试）、交易量、API使用高峰和用户行为变化。了解这些类型的迹象有助于识别潜在的欺诈活动，但这并不能提供绝对的确定性。
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