경쟁이 치열하고 학대하는 사용자의 지속적인 위협에 직면하여 의심스러운 활동을 모니터링하는 것은 모든 최신 베팅 플랫폼의 필수 부분 멀티 계정 및 봇 식별에서 사기, 포크 및 담합으로부터의 보호에 이르기까지 시스템은 게임의 무결성, 데이터 보안 및 수익의 안전성을 보장하기 위해 실시간으로 작동해야합니다.
의심스러운 활동으로 간주되는 활
| 활동 유형 | 예와 위험 |
|---|---|
| 다중 계정 | 한 명의 사용자가 보너스에 대한 여러 계정을 만듭니다 |
| 비정상 요금 | 희귀 시장의 반복 패턴, 피크 볼륨 |
| "포크" 베팅 | 보장 된 상금을 위해 다른 플랫폼의 모든 결과에 대한 베팅 |
| 지불에 대한 사기 | 현금 보너스, 요금 환급, KYC 불일치 시도 |
| 비정상적인 위치 및 VPN | IP, 지역, 의심스러운 GEO 변경 |
| 알고리즘 동작 | 봇, 오토 클리커, 베팅 스크립트 |
모니터링 시스템 작동 방식
기계 학습: 행동 기록에 의한 변칙성 식별
득점 시스템: 각 플레이어에게는 "위험 점수" 가 지정됩니다
실시간 로깅: 24/7 이벤트 수집 및 분석
자동 경고: 제한이 초과되거나 의심스러운 패턴이 식별되는 경우
사기 방지 서비스와의 통합 (Sumsub, Sift, Emailage)
의심의 여지가있는 경우 시스템의 동작
임시 계정 차단- 재확인 요청
- 보너스, 현금 및 베팅 중단
- 알림 보안 및 로그 사고
- 추가 분석을 통해 플레이어를 고위험으로 표시
관리자 패널
플레이어 프로필에 의심스러운 깃- 모든 이상과 편차의 역사
- 위험을 수동으로 확인/제거하는 기능
- 유연한 경고 임계 값 설정
- 위험 및 활동 수준에 따른 플레이어의 세분화
플랫폼 결과
사기 및 기술적 손실 감소- 플레이어의 신뢰성과 신뢰 향상
- 청중의 질 향상 (나쁜 금지, 충성도 유지)
- 라이센스 및 규제 요구 사항 준수
- 위험 확대없이 확장 성
의심스러운 활동을 모니터링하는 것은 단순한 방어가 아니라 탄력성 전략입니다. 위반을 신속하게 식별하고 사전에 행동 할 수있는 플랫폼은 내부 손실없이 공정한 놀이와 안정적인 성장을 제
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