防刷量与风控机制
版本: v2.0 最后更新: 2025-10-07
🎯 设计理念
Zanbara 的防刷量机制旨在保护真实用户，惩罚作弊行为：
多维度检测: 交易、社交、邀请行为全方位监控
AI智能识别: 机器学习模型识别异常模式
边际递减: 从经济学角度让刷量无利可图
人工复核: 高风险账户人工审核
透明规则: 公开规则，让好人放心
🔍 多维度防刷机制
1. 交易行为检测
对敲交易
同IP/设备对手单
+50
积分 × 0.5
刷量交易
短时大量小额交易
+40
积分 × 0.7
机器人
交易间隔过于规律
+45
人工审核
假持仓
开仓后立即平仓(< 1分钟)
+30
无持仓奖励
价格偏离
交易价格偏离市场 > 1%
+35
可疑交易标记
对敲交易检测算法
对敲检测分数 = f(IP相似度, 设备指纹相似度, 交易对手频率, 价格偏离度)
if 对敲检测分数 > 阈值:
标记为可疑对敲
积分系数 × 0.5真实案例:
用户A和用户B：
- 同一IP地址
- 90%的交易互为对手方
- 交易价格偏离市场价0.5%
系统判定：对敲刷量
处罚：两个账户积分系数降为0.5x，并进入人工审核队列刷量交易检测
特征识别:
1. 交易频率异常高（每分钟 > 10笔）
2. 单笔交易金额小（< $100）
3. 持仓时间极短（< 2分钟）
4. 盈亏波动极小（±1%以内）
5. 交易时间规律（如每30秒一笔）示例:
用户C在1小时内：
- 完成300笔交易
- 平均单笔$50
- 平均持仓30秒
- 净盈亏仅$5
系统判定：刷量行为
处罚：积分系数降为0.7x2. 社交行为检测
假跟单
跟单者和交易者同IP
+60
扣除社交积分
互刷跟单
A跟B，B跟A
+55
双方零积分
僵尸跟随
跟单金额 < $50
+20
不计入有效跟随
批量注册
同IP多账户跟单
+70
封禁IP
虚假内容
抄袭、AI生成低质内容
+40
扣除内容积分
假跟单检测
检测逻辑:
def detect_fake_following(follower, trader):
risk_score = 0
# IP检测
if same_ip(follower, trader):
risk_score += 30
# 设备指纹检测
if same_device(follower, trader):
risk_score += 30
# 行为模式检测
if follower.register_time - trader.register_time < 10_minutes:
risk_score += 20
# 跟单金额检测
if follower.follow_amount < 100:
risk_score += 10
return risk_score真实案例:
交易者 Dave 声称有 50 个跟随者
系统检测发现：
- 30 个跟随者来自同一IP段
- 25 个注册时间在Dave注册后10分钟内
- 40 个跟单金额 < $50
系统判定：虚假跟单
处罚：仅计算10个有效跟随者，扣除虚假跟单积分3. 邀请行为检测
自己邀请自己
同设备/IP注册
+80
零返佣 + 扣积分
批量小号
短时间大量邀请但无交易
+50
仅计算有效用户
假充值
充值后立即提现
+45
不计入首充奖励
互刷邀请
A邀B，B邀A
+70
双方零返佣
批量小号检测
特征模式:
1. 同一邀请人短时间（24h）内邀请 > 20人
2. 被邀请人注册后无交易或交易量极小
3. 被邀请人设备指纹高度相似
4. 邀请来源IP集中在少数几个示例:
用户E在24小时内邀请了50人：
- 45人无交易记录
- 5人仅完成1笔$10交易
- 所有人来自同一IP
系统判定：批量小号
处罚：所有无效邀请不计入返佣，已发返佣追回🤖 AI智能风控模型
用户风险评分模型
风险评分 = (
交易行为风险 × 0.4 +
社交行为风险 × 0.3 +
邀请行为风险 × 0.2 +
设备/IP风险 × 0.1
)
if 风险评分 < 20: 状态 = "正常"
elif 风险评分 < 50: 状态 = "监控"
elif 风险评分 < 80: 状态 = "高风险"
else: 状态 = "封禁"实时监控指标
单日交易笔数
< 500
> 1,000
交易成功率
70-95%
> 98% (可能对敲)
平均持仓时长
> 10分钟
< 1分钟 (刷量)
IP切换频率
< 5次/天
> 20次/天
设备指纹
稳定
频繁更换
盈亏比
正常波动
长期接近0 (对敲)
机器学习异常检测
训练数据:
正样本：正常用户行为数据
负样本：已确认作弊账户数据
特征工程：
- 交易频率分布
- 持仓时间分布
- IP/设备指纹
- 社交图谱结构
- 资金流动模式模型输出:
异常概率 = ML_Model(用户行为特征)
if 异常概率 > 0.8:
触发人工审核
elif 异常概率 > 0.5:
加强监控📐 边际递减机制
经济学原理
让刷量的边际成本 > 边际收益，从根本上消除刷量动机。
交易量边际递减
$0 - $10,000
1.0
100%
$10,001 - $50,000
0.8
80%
$50,001 - $100,000
0.6
60%
$100,001 - $500,000
0.4
40%
$500,001 - $1,000,000
0.3
30%
> $1,000,000
0.2
20%
刷量成本分析
假设场景:
大户想通过刷量获得积分
刷量交易需支付手续费
成本计算:
刷量$2,000,000/日：
- 手续费成本: $2M × 0.05% = $1,000
- 获得积分: 582,000 PP（边际递减后）
正常交易$50,000/日：
- 手续费成本: $50K × 0.05% = $25
- 获得积分: 42,000 PP
刷量效率: 582,000 / $1,000 = 582 PP/$
正常效率: 42,000 / $25 = 1,680 PP/$
结论：刷量效率仅为正常交易的35%，经济上不划算社交挖矿权重
为什么设置25%社交挖矿权重？
即使大户刷交易量到极限，也无法垄断积分：
大户刷量极限：
- 交易挖矿(60%): 最多获得30-40%份额
- 社交挖矿(25%): 无法刷量
- 持续参与(10%): 散户优势
- 特殊活动(5%): 随机分配
结论：大户最多占35-45%，无法垄断👤 人工审核机制
审核触发条件
自动进入人工审核队列：
风险评分 > 60
单周积分增长 > 100,000 PP
被用户举报 > 3次
返佣金额 > $1,000/周
系统标记为可疑对敲
审核流程
系统标记 → 审核员调查 → 48小时内处理
│
┌─────────┴─────────┐
│ │
作弊确认 误判申诉
│ │
扣分+封禁 恢复+补偿审核标准
证据收集:
IP/设备记录
交易时间序列分析
资金流向追踪
社交关系图谱
用户行为对比
判定标准:
确认作弊需满足：
- 多个维度风险指标异常
- 无法合理解释异常行为
- 存在明显利益关联
疑似作弊但证据不足：
- 加强监控
- 降低积分系数
- 限制部分功能处罚措施
轻微
警告 + 积分系数×0.8
中等
扣除可疑积分 + 限制提现7天
严重
清零积分 + 封禁账户30天
极严重
永久封禁 + 列入黑名单
🛡️ 预防性措施
1. KYC验证
要求等级:
基础功能：无需KYC
高级功能：需要KYC Lv1
- 提现 > $1,000
- 参与返佣计划
- 成为KOL
KYC Lv1要求：
- 身份证/护照
- 人脸识别
- 地址证明2. 设备指纹
采集信息:
- 浏览器指纹
- 操作系统版本
- 屏幕分辨率
- 时区
- 语言设置
- Canvas指纹
- WebGL指纹用途:
识别同一设备的多账户
检测设备伪装
追踪可疑行为
3. IP风险评估
IP风险等级:
住宅IP
低
正常
企业IP
低
正常
数据中心IP
中
加强监控
VPN/代理
高
限制功能
Tor出口节点
极高
禁止注册
4. 行为生物识别
分析维度:
- 鼠标移动轨迹
- 键盘敲击节奏
- 页面浏览模式
- 操作时间分布用途:
区分人类和机器人
识别账户共享
检测自动化脚本
📊 风控效果评估
关键指标
刷量账户占比
< 5%
监控中
误判率
< 1%
需测试
申诉成功率
< 10%
需测试
大户积分占比
< 40%
需测试
社交积分占比
> 20%
目标值
数据透明化
公开数据:
每周发布：
- 封禁账户数量
- 主要违规类型
- 处罚措施统计
- 申诉处理情况目的:
让社区监督
威慑潜在作弊者
建立信任
🔔 用户申诉流程
申诉渠道
Discord申诉频道: #appeal
邮件申诉: [email protected]
工单系统: support.zanbarax.com
申诉材料
需提供：
1. 账户ID
2. 被处罚时间
3. 处罚原因
4. 申诉理由
5. 支持证据（如截图、交易记录）处理时效
提交申诉 → 48小时内初审 → 72小时内最终决定
复杂案例可延长至7天申诉结果
1. 完全恢复：误判，全额恢复积分+返佣+补偿
2. 部分恢复：有争议，恢复部分权益
3. 维持原判：确认作弊，处罚继续💡 给用户的建议
如何避免被误判
✓ 使用个人设备和网络 ✓ 不与他人共享账户 ✓ 正常交易，不追求极端频率 ✓ 真实社交，不虚假跟单 ✓ 完成KYC验证
可疑行为说明
如果您有特殊情况，请主动说明：
- 公司网络多人使用
- VPN用于隐私保护
- 高频交易是专业策略
- 多账户是家庭成员联系方式
遇到问题请联系：
📧 Email: [email protected]
💬 Discord: #compliance
📝 工单: support.zanbarax.com
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