一直以來，應(yīng)用內(nèi)機器人作弊的問題在游戲、電子商務(wù)和其他許多領(lǐng)域都備受關(guān)注。如今，機器人作弊正逐漸發(fā)展成為一項產(chǎn)業(yè)，越來越多欺詐者為那些想要尋求旁門左道的用戶提供專業(yè)機器人作弊服務(wù)。經(jīng)過精心設(shè)計的應(yīng)用內(nèi)機器人程序，能夠快速有效地執(zhí)行游戲中的各項任務(wù)挑戰(zhàn)，以復(fù)雜的方式模仿人類行為，解鎖游戲獎勵并迅速占領(lǐng)排行榜。
游戲中機器人的數(shù)量正在不斷增加，Adjust研究發(fā)現(xiàn)，在美國，超過40%的游戲玩家表示曾經(jīng)付費使用過機器人，平均支出為65美元。這對那些不作弊的玩家來說，無疑是非常令人沮喪的，63%的受訪者表示認(rèn)為機器人對游戲及游戲社群會產(chǎn)生非常負(fù)面或較為負(fù)面的影響。在2021年，如何精準(zhǔn)檢測并抵御機器人作弊，將成為越來越多應(yīng)用開發(fā)者與營銷人員保護(hù)業(yè)務(wù)和改善用戶體驗的關(guān)鍵。
應(yīng)用內(nèi)機器人作弊造成的不良影響
威脅應(yīng)用變現(xiàn)模式，破壞應(yīng)用內(nèi)經(jīng)濟(jì)。一些玩家會去黑市購買機器人，以執(zhí)行重復(fù)單調(diào)的游戲任務(wù)，獲取精致且罕見的高級裝備，而這往往比直接應(yīng)用內(nèi)購買裝備便宜。對主要依靠應(yīng)用內(nèi)購買變現(xiàn)的游戲開發(fā)者而言，這無疑將嚴(yán)重破壞其獲利模式。
破壞游戲公平性，長期以往造成用戶流失。作弊者會使用外掛機器人進(jìn)行更高級的游戲操作，在與真實玩家的對抗中獲得不正當(dāng)?shù)膬?yōu)勢，從而破壞游戲社區(qū)公平競爭的競技精神，并進(jìn)一步影響品牌聲譽，使玩家有可能永久離開游戲。Unbotify研究顯示，游戲應(yīng)用中機器人的數(shù)量及滲透率會影響真實玩家的游戲體驗——如果機器人賬號占所有玩家賬號的1%，意味著15%以上的真實玩家會在一周之內(nèi)遇到機器人作弊的情況。
通過開設(shè)虛假賬戶，應(yīng)用內(nèi)機器人作弊還會騙取營銷預(yù)算，甚至直接騙取高額的游戲獎金。通常，游戲開發(fā)者需要花費大量時間和金錢進(jìn)行營銷活動及獲客推廣，而虛假的機器人賬號會影響開發(fā)者對推廣渠道和推廣活動的錯誤預(yù)判，從而騙取營銷預(yù)算。另外，一些欺詐者會使用大量的虛假機器人賬號進(jìn)行游戲競賽，直接欺騙開發(fā)者設(shè)置的高額游戲獎金。
盡管部分游戲開發(fā)者已經(jīng)意識到機器人作弊可能帶來的嚴(yán)重后果，并嘗試開發(fā)自己的防作弊程序，但結(jié)果往往不盡人意。最大的挑戰(zhàn)是缺乏能夠有效識別和區(qū)分人類活動與機器人活動的數(shù)據(jù)。要做到這一點，需要多年的研究、成熟的數(shù)據(jù)集以及在解決方案中結(jié)合使用機器學(xué)習(xí)。另外，打擊機器人作弊需要開發(fā)人員投入大量的時間和精力，而這可能會影響游戲真正必需的改進(jìn)和更新，進(jìn)一步降低用戶體驗。
Unbotify解決方案
通過收集并分析人類玩家獨有的數(shù)據(jù)點，Unbotify解決方案可以創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型，從而辨別哪些是真實玩家、哪些是機器人。手機上的觸摸強度、點擊速度和滾動操作等匿名傳感器數(shù)據(jù)，是人類用戶特有的，利用這些獨特數(shù)據(jù)點，“Unbotify可以針對不同的游戲應(yīng)用建立機器學(xué)習(xí)模型，從而精準(zhǔn)打擊應(yīng)用內(nèi)機器人作弊。”Unbotify聯(lián)合創(chuàng)始人兼副總裁Alon Dayan介紹道。借助Unbotify解決方案，游戲開發(fā)商N3TWORK成功將其Tetris游戲的FPR（False Positive Rate）從5%將至0，應(yīng)用內(nèi)機器人檢測成功率高達(dá)99.7%。
Unbotify可以分析其他解決方案無法處理的細(xì)粒度數(shù)據(jù)點（傳感器交互）。在移動設(shè)備上，這類數(shù)據(jù)非常豐富，因為有更多可用的傳感器能夠收集數(shù)據(jù)（例如觸摸壓力、加速度計、陀螺儀、光傳感器等）。安裝SDK后，Unbotify將會開始在后端收集真實的人類交互和傳感器數(shù)據(jù)。利用傳感器數(shù)據(jù)，Unbotify可以在應(yīng)用內(nèi)的特定數(shù)據(jù)流上構(gòu)建真實用戶行為的基線，識別該特定應(yīng)用的人類用戶模式，以檢測異常行為，并在出現(xiàn)異于模型的機器人路徑時向客戶端報告。
機器人作弊操作由來已久，并以各種方式影響真正的游戲玩家和應(yīng)用開發(fā)人員。未來，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用內(nèi)機器人的檢測難度也將越來越大。“應(yīng)用內(nèi)機器人作弊并非只牽扯到金錢問題，它還會給用戶體驗、留存率、應(yīng)用內(nèi)分析帶來連鎖影響，進(jìn)而破壞用戶數(shù)據(jù)，損害品牌聲譽。”Alon表示。在企業(yè)形象與品牌聲譽日益重要的今天，如何有效檢測應(yīng)用內(nèi)機器人，以保證良好的用戶體驗，對許多公司和品牌來說都將至關(guān)重要。
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關(guān)于 Adjust
Adjust 是一家全球 B2B SaaS 公司。公司的創(chuàng)立初衷源自對技術(shù)的熱情，且誕生于移動經(jīng)濟(jì)的中心，目前在全球各地設(shè)有 16 個辦公室。
Adjust 平臺包含移動數(shù)據(jù)監(jiān)測、防作弊、網(wǎng)絡(luò)安全及營銷自動化產(chǎn)品。通過這一系列產(chǎn)品，Adjust為使用其服務(wù)的 40,000 個應(yīng)用提供幫助，讓營銷變得更簡單、更智能、更安全。包括 Procter & Gamble、Rocket Internet 和騰訊游戲在內(nèi)的全球領(lǐng)先品牌已經(jīng)使用 Adjust 的解決方案來確保預(yù)算安全及優(yōu)化市場表現(xiàn)。
2019 年，Adjust 獲得了歐洲年度最高融資之一，共籌集了近 2.3 億美元。
