算法审计：如何检测博彩算法中隐藏的“连输保护”或“收割阈值”
当玩家怀疑“越输越输”或“赢一点就被收割”并非巧合，审计团队需要回答的核心问题是：算法是否暗藏开关？本文给出一套可落地的思路，帮助合规、风控与数据团队识别博彩算法中的连输保护与收割阈值，在不窥探商业机密的前提下，用证据说话，守住公平与合规底线。
首先厘清概念：连输保护指系统在玩家多次连输后轻微上调胜率，以提升留存；收割阈值则是在玩家净盈利达到某阈值时下调胜率或抬高难度，以拉回收益。两者本质都是对表观RTP（返奖率）与波动的条件化干预，因此会在数据中留下可检迹。
数据取证从源头做起：获取局级原始日志（时间、投注额、赔率、结果、客户端/活动标签、PRNG版本或随机种子指纹），并建立干净对照组（新账号、干净设备、关闭促活）；预注册要检验的指标与阈值，聚焦RTP、方差、游程长度；按渠道、设备、时段、会话阶段做分层分析，避免混杂；若系统支持可重复回放，固定种子重播以验证一致性。
统计检测建议多管齐下：
- 使用游程检验（Wald–Wolfowitz）判断胜负序列独立性，关注异常长的输/赢游程；
- 以净盈利或余额为运行横轴，做断点回归/分段回归或CUSUM，识别在疑似阈值附近的突变；
- 拟合分段逻辑回归：胜率 ~ 净盈利 × 连输长度，关注交互项显著性与方向；
- 做A/A与A/B对照（不同渠道或版本），观察RTP与方差的稳定性；
- 用非参数方法（如BART）捕捉非线性条件效应，并以事后置换检验稳健性。
异常模式库可作为快速体检清单：胜率随余额或会话时长单调变化；版本切换瞬时方差骤降；日夜差异过大且与流量结构不符；返奖曲线对称性被破坏；在“接近提现线”或“达到赠金倍数”处出现结构性拐点。这些都可能指向收割阈值或连输保护的间接证据。
案例速写：某老虎机类游戏，审计在“净盈利达X后”的50局窗口内观测到胜率较基线显著下滑（超过3个标准差），游程检验拒绝独立性假设；进一步分层后排除渠道与时段混杂。研发溯源发现“止盈防刷”风控阈值误触发到了正式盘逻辑。移除规则并回归测试后，RTP与方差回到控制限内，玩家侧指标恢复正常。
取证与合规同等重要：对关键日志做哈希与时间戳签名，建立证据链；实验与阈值事前预注册，避免事后“挑数据”；与产品、法务同步风险评估，明确目标是公平性验证与玩家保护，而非“破解”或操控游戏。
审计要点清单
- 可复现性：固定版本/配置/种子，保证实验可重跑
- 对照设计：A/A稳定性先过，再谈A/B差异
- 阈值扫描：余额/净盈利/进度条附近做高分辨率断点检验
- 稳健性：多模型一致结论 + 置换/重采样置信界限
- 分层与剥离：渠道、设备、促活、礼包影响逐一剥离，避免假阳性
通过以上路径，审计能在不依赖内部“黑箱解释”的条件下，以统计证据定位可疑规则，为修复与合规决策提供坚实依据。
