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# GAMESEC07-BP02 不正なアクター に関連付けられているアカウントを禁止する
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 ゲーム内の虐待的な動作を緩和しないままにすると、他のユーザーのゲームエクスペリエンスに悪影響を及ぼし続ける可能性があるため、できるだけ早く軽減する必要があります。サービス条件に違反していると確認された不正行為者に禁止やその他の形式の制限を課すプロセスを実装します。  

 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 高 

## 実装のガイダンス
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 通常、これらのタイプの制限を課す状況を決定するためのルールと評価プロセスは、組織内のプレイヤーコミュニティチームや信頼安全チームなどの担当者によって決定されます。不正なアクターにフラグを付けたら、事前に定義されたワークフローを実行して、特定されたプレイヤーに対してアクションを実行します。  

 たとえば、 関数[AWS Step Functions](https://aws.amazon.com/step-functions/)と [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/)関数を使用して、プレイヤーアカウントのバッチを入力として受け入れる自動ワークフローを実行できます。次に、ワークフローは Bans という [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb) テーブルのエントリを更新します。これには、プレイヤーアカウント、禁止理由、期間に関する詳細を含めることができます。  

 ゲームとアカウント管理システムの設計と、不正なアクターから発生する不正使用の種類に応じて、アカウント管理システムとは別の記録禁止システムを維持します。プレイヤーのアカウントをアカウント管理システムからオフにしたくない場合があります。代わりに、プレイヤーのゲームプレイ機能をオフにします。これは、プレイヤーのアカウント認証情報を使用して、異なる利用規約またはポリシーで複数のゲームにアクセスする場合に便利です。

### 実装手順
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+  不正行為者からの虐待的な行動に対応するためのポリシーを定義して適用します。
+  AWS サービスを使用して、不正なアクターへの応答を自動化します。  

### リソース
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+  [AWS セキュリティインシデント対応テクニカルガイド](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-security-incident-response-guide/aws-security-incident-response-guide.html) 
+  [AWS Machine Learningブログ: Amazon Rekognition Face Liveness を使用して実際のユーザーとライブユーザーを検出し、悪意のあるアクターを抑止する](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-real-and-live-users-and-deter-bad-actors-using-amazon-rekognition-face-liveness/) 
+  [AWS ゲームのソリューション: コミュニティヘルス](https://aws.amazon.com/solutions/games/community-health/)