随着用户群和收入的快速增长，游戏公司已成为欺诈分子的主要获利对象之一。根据全球顶尖营销数据分析平台TUNE的统计，每年有数百万甚至上千万美元被用于游戏应用的安装推广。一般而言，广告推广安装活动的欺诈率平均在10%~20%，部分渠道的假量会超过一半，甚至是全部。今年，就有超过10亿美元的营销资金被欺诈分子所获取。面对不断增长的欺诈，如何辨别推广假量的渠道成为游戏厂商亟待解决的问题。“明确欺诈的影响和类型是制定反欺诈方案和提升投资回报率的第一步。”DataVisor技术副总裁DavidTing日前在上海举办的第十六届黄金赌城娱乐国际数码互动娱乐展览会上发表演讲时，全面分析了游戏渠道推广假量的行为，并对DataVisor独创的反欺诈技术及游戏反欺诈解决方案进行了重点分享。

　　为了成功获取欺诈性安装的推广费用，欺诈分子的伪装行为日益复杂且越来越接近真实用户，大大增加了游戏公司对真实和欺诈用户有效识别的难度。初阶的欺诈高度依赖于成本低廉的人力劳动，例如手动安装农场和移动设备模拟器；中阶的欺诈行为主要部署在用户自身行为，通过虚拟机以及脚本等方式伪装来自不同设备的登录活动；高阶的欺诈行为更为复杂，能够欺骗现有的检测规则，模仿真实用户的行为，进而生成虚假安装与活动。

　　创立于美国硅谷的DataVisor独创的人工智能无监督学习反欺诈算法，区别于传统的设备指纹、黑白名单、规则系统或有监督机器学习的检测方法，无需标签或训练数据，即可对所有用户的账户与事件进行自动聚类和关联分析，在安装中寻找出可疑事件的隐藏关联，从而检测出整个欺诈安装群组，大大提升检测覆盖率和准确度，帮助广告主了解真实安装情况。

　　截至目前，DataVisor的合作公司有IGG、猎豹移动、智明星通、今日头条等，其无监督反欺诈机器学习解决方案已保护全球各大游戏、社交、电商、金融领域的机构和公司超过40亿账户。“DataVisor的数据统计对安装渠道进行了详细分类，客户能够通过对不同媒体和渠道的比较制定更为合理和明智的广告投放决策，每年可节省300万~500万美元的欺诈用户安装费，不仅帮助广告主防止财务损失、提高投资回报率，而且保证了用户群的健康增长。”DavidTing介绍，在与一家全球顶级移动手游开发公司的合作中，DataVisor发现其移动营销资金因欺诈安装遭受了大量损失。该公司当时使用的检测工具仅能检测到10%的欺诈行为，DataVisor的无监督机器学习解决方案应用之后，每月能检测出30万~40万的欺诈安装推广。