Wenn es um Sportwetten geht, gibt es keine gleichen Wettbewerbsbedingungen

Sportwetten

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Andy Still, CTO bei Netacea zeigt, warum Sportwetten das Hauptziel von Cyberkriminellen sind und wie sie das System nutzen, um Buchmacher auszunutzen.

Viele haben lange gewartet, aber Sportveranstaltungen sind endlich wieder da. Experten der Branche erwarten jedoch, dass Spieler vorsichtig sind und sich zunächst einige Spiele ansehen, um herauszufinden, welche Auswirkungen die Pause und die aktuellen Umstände auf Spiele und Ergebnisse haben werden.

Aber was auch immer die Chancen stehen, es gibt eine Person, die jedes Mal groß gewinnt: der Cyberkriminelle. Durch Techniken wie Arbitrage-Wetten, die manchmal in Kombination mit Bonusmissbrauch eingesetzt werden, nutzen Cyberkriminelle die Geschäftslogik von Buchmachern, die Bots verwenden. Die Idee ist einfach – nutzen Sie jede Quote zu ihrem Vorteil aus, damit sie jedes Mal gewinnen, unabhängig vom Ausgang des Spiels. Während die manuelle Überprüfung aller verschiedenen Quoten über mehrere Wettseiten hinweg zeitaufwändig und kompliziert ist, machen Bots den Prozess nicht nur möglich, sondern auch einfach.

Arbitrage-Wetten stellen daher eine große Bedrohung für die Wettbranche dar. Während es nicht lange dauert, bis eine Glücksspielorganisation viel Geld verdient, kann der gesamte Gewinn genauso schnell verloren gehen wie eine Wette, wenn Arb-Bots angreifen.

Ein Eigentor für Cyberkriminelle 


Arbitrage-Wetten sind, wenn Opportunisten die unterschiedlichen Vorhersagen und Quoten der Buchmacher zum Ausgang eines Ereignisses ausnutzen. Dies ermöglicht es ihnen, auf jedes Ergebnis eine Wette zu platzieren und somit von jedem Ergebnis zu profitieren. Es garantiert den Wettern, dass sie kein Geld verlieren und gibt ihnen die Möglichkeit, groß zu gewinnen.

Betrachten wir das Beispiel eines Fußballweltmeisterschaftsspiels zwischen England und Schweden, bei dem kein Unentschieden möglich ist.

Buchmacher A hat Schweden bei 8/15 und England bei 12/7, während Buchmacher B Schweden bei 2/5 und England bei 9/4 hat. Angenommen, der Opportunist setzt bei Buchmacher A 100 £ auf Schweden und bei Buchmacher B 47.18 £ auf England. Wenn Schweden gewinnt, erhält er eine Auszahlung von 153.30 £*. Wenn England gewinnt, würden sie eine Rendite von 153.30 £** sehen. Aus dieser Wette von 147.18 £ ergibt sich ein garantierter Gewinn von 6.12 £***.

Wenn Cyberkriminelle nun Arbitrage-Wetten mit größeren Geldsummen mehrfach durchführen, ist es leicht zu erkennen, wie ernsthafte risikofreie Gewinne sich ansammeln. Fügen Sie Bots hinzu, die automatisch auf Arbitragemöglichkeiten wetten, und das Problem verschärft sich.

Bots werden verwendet, um im Auftrag eines schlechten Schauspielers mehrere verschiedene Konten gleichzeitig zu verwalten. Sie durchsuchen nicht nur die Websites der Buchmacher und sammeln Informationen zu Quoten in Echtzeit, sondern viele sind auch in der Lage, mit dem Front-End dieser Websites zu interagieren. Das bedeutet, dass schlechte Akteure Bots programmieren können, um Arbitrage-Wetten in ihrem Namen zu platzieren. Zum Beispiel platziert der „Each-Way-Sniper-Bot“ automatisch Wetten auf Gelegenheiten mit nur zwei Ergebnissen. Durch die Verwendung von Arbitrage garantiert es dem Akteur, jedes Mal zu gewinnen, und arbeitet 24 Stunden am Tag, wobei es praktisch Geld druckt, während der schlechte Akteur schläft.

Das Spielfeld ausgleichen


Viele denken, die Antwort sei, einfach alle Bots zu blockieren. Problem gelöst. Aber die Bot-Landschaft ist komplexer denn je. Es gibt schlechte Bots, die menschliches Verhalten nachahmen, und gute Bots wie Suchmaschinen-Scraper, die der Schlüssel zur Gewährleistung der Online-Sichtbarkeit sind. Unternehmen riskieren nicht nur, Kunden durch den „Alle Bots blockieren“-Ansatz zu blockieren, sondern auch Marketing- und SEO-Strategien ernsthaft zu behindern.

Stattdessen müssen Buchmacher ihren Website-Traffic analysieren und Verhaltensmuster erkennen. Es gibt einige offensichtliche rote Fahnen. Zum Beispiel platzieren Speed-Bots Wetten schneller und in höheren Frequenzen, als es ein einzelner Benutzer jemals könnte. Wettanbieter müssen jedoch auch auf unbekannte IP-Adressen oder Datenverkehr aus unerwarteten Ländern achten, da auch diese charakteristisch für schlechtes Bot-Verhalten sein können.

Aber es gibt noch ein weiteres verräterisches Zeichen. Bots und schlechte Akteure, die Arbitrage-Wetten ausnutzen, platzieren wahrscheinlich sehr spezifische Geldbeträge, wie im obigen Beispiel England gegen Schweden. Hier sind die Quoten zwischen den verschiedenen Buchmachern höchstwahrscheinlich nicht synchron.

Um ihre Wettplattformen wirklich zu schützen, müssen Buchmacher jedoch noch einen Schritt weiter gehen.

Durch die Betrachtung des gesamten Website-Verkehrs ist es möglich, ein Profil darüber zu erstellen, wie eine „übliche“ Benutzerreise aussieht. Daraus lassen sich dann „ungewöhnliche“ User Journeys und Verhaltensmuster erkennen. Sobald Buchmacher Verhaltensgruppen verstehen und gruppieren können, wird es möglich, die schändlichen Bots und schlechten Akteure zu untersuchen und Maßnahmen gegen sie zu ergreifen, während die Benutzererfahrung für echte Kunden erhalten bleibt.

Die Sportwettenbranche muss dem Bot-Problem einen Schritt voraus sein, um sicherzustellen, dass die Gewinne erhalten bleiben und schlechte Akteure, die Bots verwenden, gestoppt werden. Während der „Block-All-Bot-Ansatz“ in der heutigen komplexen Umgebung nicht funktioniert, muss die Branche dieser ausgeklügelten Bedrohung mit einer ausgeklügelten Reaktion begegnen, die sich auf das Verhalten ihres Website-Verkehrs konzentriert. Dann, und nur dann, wird das Sportwetten-Spielfeld wirklich ausgeglichen.

*(100 *(1+ 8/15))

**(47.18 *(1+ 9/4))

*** (153.3 £ – 147.18 £)


Andi Still

Andy ist ein Pionier der digitalen Performance für Online-Systeme. Als Chief Technology Officer leitet er die technische Leitung der Produkte von Netacea und bietet Kunden Beratung und Vordenkerrolle. Andy hat mehrere Bücher über Computer- und Webleistung, Anwendungsentwicklung und nichtmenschlichen Webverkehr verfasst.

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