9-3 机器学习在游戏业务安全中的应用

机器学习在游戏业务安全中的应用

游戏主要业务安全问题

1. 账号安全：账号泄露、洗号登录、盗取财产等。
2. 信息安全：信息泄露。
3. 游戏漏洞：游戏内的漏洞被利用。
4. 打金黑产：使用大量设备和脚本自动获取游戏虚拟财产并交易获利。
5. 外挂问题：包括显性和隐性作弊。

游戏业务安全对抗框架

1. 三层对抗机制：
   • 行为对抗
   • 样本对抗
   • 阈值增强
   • 服务器校验
   • 客户端加固
   • 客户端拦截

机器学习应用于游戏安全对抗优劣势

1. 优势：
   • 高检测准确率
   • 中高检测覆盖率
   • 业务规则结合应用
2. 劣势：
   • 可解释性较低
   • 硬件开销中等

机器学习应用实践

1. 虚拟财产保护
   • 核心机制：账号泄露、洗号登录、盗取财产、玩家申诉等。
   • 异常登录检测：通过实时异常登录拦截方案，使用二分类模型。
2. 打金黑产群体检测
   • 核心特征：IP、设备、进程、组队、交易等。
   • 例如：多个账号、长时间在线、低消费等。
3. 用户外挂作弊预测
   • 问题背景：客户端方案挑战。
   • 人工特征模型：使用Xgboost分类模型，精度和召回率较高。
   • 端到端模型：使用MLP、BiLSTM、FCN等模型，效果良好。
4. 通用未知外挂主动发现
   • 问题背景：传统外挂对抗特征检测为主。
   • 人工特征模型：使用SVM、RandomForest、Xgboost等模型。
   • 统计特征分类器：使用LR、SVM、RDF、XGB等模型。
   • 深度学习：使用CNN、InceptionV3-Finetune、Resnet50-Finetune、DenseNet121-Finetune等模型。

挑战及展望

1. 客户端安全能力突破
2. 客户端门槛增强
3. 后台策略提升
4. 作弊游戏行为综合检测
5. 产品化能力
6. 通用接入运营效率
7. 全球化服务能力

以上总结涵盖了研报的主要内容和关键数据。