Der größte Online-Poker-Room der Welt hat die eigenen Sicherheitsstandards verstärkt. Mit Hilfe von Amazon Web Services und dem Einsatz von KI und maschinellem Lernen wird Betrug nun in Echtzeit erkannt.
Mit einer Echtzeit-Analyse gegen Betrug setzt GGPoker neue Maßstäbe. Konkret geht es um die Verwendung von Amazon Web Services (AWS), darunter SageMaker und S3, um fragwürdige Transaktionen und Spielmuster schneller zu erkennen.
Während eine automatische Analyse zum Standard der Industrie gehört, erlaubt die Nutzung von KI und maschinellem Lernen, dass 80 % weniger menschliche Überwachung benötigt wird.
Das Sicherheitsteam des Branchenprimus entwickelte ein eigenes System, das effiziente Datenanalysen ermöglicht. Bei der Entwicklung der ML-Modelle wurde der Prozess nach und nach verfeinert.
Betrügerisches Verhalten wie Absprachen, Chip-Dumping oder Kontoübernahmen kann jetzt in Echtzeit erkannt werden. GGPoker setzt dabei auf eine KI-gestützte Überwachung an den Pokertischen.
„Amazon SageMaker ermöglicht es NSUS, Geldwäscherisiken effektiver zu bewerten, eine stärkere Grundlage für die Betrugsprävention zu schaffen und ein gesünderes Gaming-Umfeld zu fördern. […]
Da die Zuverlässigkeit unserer Machine-Learning-Modelle weiterhin zunimmt, werden wir die betriebliche Effizienz maximieren und die Benutzererfahrung durch eine nahtlose Spielumgebung verbessern.
Dieses System zur Bekämpfung von Finanzbetrug bietet enormes Potenzial – nicht nur für unsere Pokeroperationen, sondern auch für die Expansion in den Multiplayer-RNG-Gaming-Markt“ so Daniel Lim, Chief Product Officer der NSUS Group.
Während die Erkennung verbessert wurde, bleibt das Sicherheitsteam weiterhin gefragt, um gemeldete Fälle zu überprüfen. Auf der Website von AWS gibt es mehr Informationen darüber, wie das System funktioniert.
