不正防止のセットアップ

どのように動作するか

トークンで渡されるカスタムゲーム内パラメータにより、不正防止システム(AFS)は各トランザクションに関するユーザーに関するデータを集約することができます。登録日、パスワードの最終変更日、決済総額、ゲームセッション時間などの情報は、詐欺的なユーザーと正当なユーザーを可能な限り正確に区別するために使用されます。エクソーラに提供するユーザーデバイスや行動パターンに関するデータが多ければ多いほど、AFSはフィルターをカスタマイズして、特定された各ユーザーグループやプロジェクト全体での不正行為をより適切に検出することができます。

カスタムパラメータを追加するには、カスタマーサクセスマネージャーに連絡するか、csm@xsolla.comまでメールでお問い合わせください。

例：

• チャージバックの異議申し立てでは、登録日、合計プレイ時間、およびユーザーのレベルを使用して、ユーザーの典型的なアクティビティを確立し、潜在的な不正行為を検出できます。
• 最終ログイン日とパスワード変更日は、ハッキングされたアカウントを検出するのに役立ちます。

推奨パラメータ

トークンのcustom_parametersオブジェクトに次の追加パラメータを渡すことをお勧めします：

使用例

このセクションで説明する使用例は、AFSを使用して不正行為の数を大幅に削減した成功例を示しています。

新しいゲームは2022年5月末に発売されました。販売開始直後から、AFSはプロジェクト内の多数の不正行為を特定し、プロジェクト内の不正行為比率は、ローンチ後1か月の終わりまでに4.5%に達しました。

不正行為比率の月別ダイナミクス：

不正行為比率を0.1〜0.3%の許容範囲に減らすために、このプロジェクトでは厳格なAFSアプリケーションを実装しました。その結果、アクセプタンスレートは月単位で96%から81.7%に減少し、一部の日では70%に減少しました。この結果は、より多くのユーザーが追加のチェックを受け、特に決済パラメータや行動パターンが不正行為者の行動に似ている場合、決済が困難になったことを示しています。

アクセプタンスレートの月別ダイナミクス：

不正防止をさらに向上させるために、ユーザーに関する以下のゲーム内パラメータをAFSに渡すことに合意しました：

• 合計プレイ時間（total_hours）
• ゲーム内のユーザーレベル（user_level）
• ゲーム内のユーザーのキャラクターの数（total_characters）

提供されたデータを使用して、7月20日から7月22日の間に、グラフに示すように、新しいパラメータでAFSフィルターを変更しました。これにより、1日のアクセプタンスレートは71.4%から86%に15%増加しました。さらに、不正取引の数は4.5%から許容レベルの~0.14%に減少し、その後の数か月もこのレベルを維持しました。

アクセプタンスレートの日別ダイナミクス：