運用データからチャネル詐欺を識別する 3 つの方法!

2) コンテンツの価値：例えば、ポジティブで高品質なコンテンツを生み出し、間接的に価値を生み出すなど。

3) コミュニケーション価値：例えば、コミュニケーションによって他のユーザーが製品を使用するよう促されるなど。

4) 派生価値：滞在時間や注目度、広告収入など

各アプリは異なる業界に属しており、これら 4 つの価値はそれぞれ重点が異なります。しかし、なぜ私たちアプリ運営者は、この論理に従ってチャネルと和解することはなく、ダウンロードやアクティベーションなどの最も欺瞞的な方法で交渉し、和解するのでしょうか? これは別の質問であり、別の記事で説明します。

決済時間ノードとしてアクティブ化される時間枠は私たちにとっては短すぎるため、ユーザーの信頼性を区別することが非常に困難になります。

この大きな課題に直面して、さまざまなレベルの不正行為防止策が登場しました。

このレベルを少し数値化すると、不正行為の検出には7日以上かかり、偽ユーザーの約40％は検出できますが、残りの半分以上の不正行為は確実に検出できません。平たく言えば、騙されたことは分かるが、どの程度騙されたのかは分からないという状態です。彼らの方法は一般的に次のようになります:

1. 定着率を見る

長期的な経験に基づいて、トラフィックが増加するチャネルは、翌日、7 日後、30 日後などの重要な時点でユーザー データをインポートすることを選択することがわかりました。すると、翌日、7日目、30日目などの主要な時点におけるアプリのデータが、他の時点のデータよりも大幅に高いことがわかりました。実際のユーザーのリテンション曲線は、滑らかな指数関数的減少曲線です。リテンション曲線に急激な上昇と下降を伴う異常な変動が見られる場合、基本的にはチャネルがデータに介入したことを意味します。

(II) ユーザー端末情報の表示

1) 低価格デバイスのランキング：チャネル内の新規ユーザーやスタートアップユーザーのデバイスランキングを経験に基づいて分析します。低価格の機器が異常に高い評価を受けていることがわかれば、異常事態とみなして警察に通報するようになります。

2) オペレーティング システムの新バージョンの割合: 長年にわたるチャンネル乱用の後、オペレーターは、チャンネル ブースティング スタジオの多くがオペレーティング システム バージョンの適応に遅れをとっていることをようやく発見しました。チャネル ユーザーのオペレーティング システムを表示すると、すべてのモバイル インターネット ユーザーのオペレーティング システムの分布と比較できます。

3) Wi-Fiネットワークの使用状況：例えば、2G、3G、4Gの使用比率が正常かどうかなど。

(III) 詳細情報の表示

1) 登録されたニックネームの分布と規則性。低レベルの偽の登録されたニックネームの多くは強い規則性を持っています。すべてのオペレーターはそのような状況に遭遇したことがあるはずです。

2) 登録された携帯電話番号の地域別分布。おそらくこれまでにも見たことがあると思います。特定のチャネルから来たユーザーの携帯電話番号は、特定の事業者の特定の都市のものであるだけでなく、連続した番号でもあります。

概要: この分野のオペレーターは、個人的な経験に大きく依存しており、ツールや方法は専門的ではなく、操作は非効率的で、人的資源と物的資源を無駄にしています。しかし、問題の発見が遅れ、少し高度な不正行為は検出できません。

このレベルのプレイヤーの場合、本物と偽物を見分けるのに約2〜7日かかり、識別される偽物の量は約40％〜70％です。簡単に言えば、彼らは比較的確実に偽ユーザーの大部分を識別することができ、ビジネス状況が良好であれば損失の範囲を制御できます。この効果の理由は、彼らがいくつかの専門的な手段を採用したためです。

1. 単一指標

1) IP: ブラックリスト IP かプロキシ IP かを判断し、巨大なブラックリスト データベースと比較します。

2) IMEI: ブラックリスト IP であるかどうか。

3) 携帯電話番号：その番号が違法であるか、またはブラックリストに載っているか。

2. グループ指標

1) IP: ユーザー IP の地理的分布が、国内の各省および海外市場の分布を含む以前のデータの分布と一致しているかどうか。

2) IMEI: ユーザーの IMEI 番号の地理的分布が以前のデータの分布に準拠しているかどうか、および IMEI によって表される製造元の分布がランダムであるかどうか。

3) OS: チャネルのオペレーティングシステムバージョンの分布が一定のランダム性と統計を満たしているかどうかを確認し、以前のデータと比較して判断します。

4) モデル: モデルの分布が過去のデータや最新のスマートフォン出荷台数の割合と一致しているかどうか。

5) 位置情報：位置情報の公開率と取得した位置情報の地理的分布率は、事前データの分布、チャネルが約束した地理的状況、およびアプリケーションの実際の分布と一致しています。

6) オペレータ: オペレータのデータ分布はランダムですか? 国内オペレータの正規分布と海外オペレータのランダム分布と一致していますか?

7) ネットワークアクセス方式：Wi-Fi、2G、3G、4Gの配分比率が前回データと同じ傾向とデータ特性を維持しているかどうか。

3. 情報の一貫性:

デバイスの一貫性の検証（CPU、製造元、Mac アドレス、IMEI、モデル、オペレーティング システムの一貫性の検証を含む）。

一般的に言えば、一般的な統計分析ツールでは上記の分布を実現できないため、専門的な不正防止ソフトウェアまたはセキュリティ ソフトウェアを使用する必要があります。

このレベルの業者は、手作業による処理や個人の経験に頼る段階を捨て、アルゴリズムとデータの専門的なルートに乗り出しました。問題は、各社のアルゴリズム能力とデータ蓄積が大きく異なるため、効果が大きく異なることです。チャネルは、各業者の能力の強さを推測し、異なる割合の偽のボリュームを追加します。

このレベルのプレイヤーにとって、ユーザーが本物か偽物かを見分けるのに必要な時間は 15 分から 30 分です。時間枠が 24 時間に延長されれば、彼らの信頼はさらに高まります。それで、彼らはどうやってそれを実行するのでしょうか?一言でまとめると、ソフトな戦術とハードな戦術の両方を使い、攻撃こそが最善の防御です。

1. ハード面の対策:

いわゆるハード的な手段は、ユーザー側のハードウェアにハード的に働きかけることです。ユーザーのハードウェアデバイスにインストールされた SDK がアクティブにスニッフィングを行い、ハードウェア環境の変化、オペレーティングシステム環境の異常、各種アプリケーションインターフェースが乗っ取られていないかを検出します。ユーザーのスマートデバイスの状態をリアルタイムで取得します。ユーザーの携帯電話のハードウェアとシステム環境に異常が見られる場合、バックグラウンドでユーザーのすべてのデータが直ちに慎重に確認されます。1) IPとポートの状態、およびIPの履歴動作を追跡します。2) IMEIとIMSIの対応を追跡します。IMEIとIMSIは基本的に、鍵と錠前の対応として理解できます。IMEI番号の偽造は簡単ですが、IMSIと一緒に偽造する場合は、コストが非常に高くなります。プロセス全体は 15 ～ 30 分以内に制御できるため、チャネルと競合するのに十分な時間枠が確保されます。

2. ソフト対策：

2番目の領域に基づいて、彼らは長期のデータ蓄積と研究を通じて、各指標によってフィードバックされる情報が異なる強みを持っていることを発見したので、すべての指標に値を割り当て、これらの指標に不正行為を行うユーザーのグループに投票させました。累積値がしきい値を超えると、ユーザーは疑わしいユーザーと宣言されます。これにより、ユーザーの真正性に関する追加判定が 24 時間以内に完了します。

このレベルに到達するには、長期にわたる大量のデータの蓄積と時代に合わせたアップデートだけでなく、強力なデータ処理アルゴリズムとソフトウェアとハ​​ードウェアの両方をカバーする技術力が必要です。 （以上）