在反外掛與多開治理中，IP早已不是“輔助信息”，而是連接賬號、設備、行為、網絡基礎設施的關鍵底層信號。

注：本文將從工程視角出發，結合真實可運行的代碼示例，系統説明：

• IP在外掛與多開識別中的核心價值
• 一個可直接落地的IP風控模型
• 如何在不同架構下選型並使用主流IP數據庫（IP數據雲、IPinfo、IPnews）

一、外掛與多開的“網絡側共性”

無論外掛形式如何演進，絕大多數規模化作弊都繞不開以下事實：

• 多賬號→必須批量登錄
• 批量運行→必須使用雲主機/雲手機/虛擬化
• 對外通信→必須有穩定、可複用的IP出口

這使得外掛與多開在 IP層面天然具備聚集性與結構性特徵。

二、IP能在遊戲安全中提供哪些“可計算特徵”？

在工程實踐中，IP的價值不在“歸屬地展示”，而在於是否能直接參與風控計算。

常用的IP特徵包括：

這些特徵的前提，是穩定、可程序化調用的IP數據源。

三、基礎架構：IP 查詢在反外掛系統中的位置

一個典型的反外掛架構中，IP查詢通常處於“入口層 + 風控層”：

客户端請求
   ↓
登錄/行為網關
   ↓
IP查詢（本地或外部）
   ↓
風險特徵生成
   ↓
風控規則/模型
   ↓
處置（放行/驗證/限制/封禁）

四、真實代碼示例：如何將IP查詢接入風控

下面以 Python 服務端為例，展示一個最小可用實現。

示例 1：使用IPinfo（在線API）

適合公網服務、對實時性要求高的場景。

import requests

IPINFO_TOKEN = "your_token_here"

def query_ipinfo(ip):
    url = f"https://ipinfo.io/{ip}/json?token={IPINFO_TOKEN}"
    resp = requests.get(url, timeout=2)
    data = resp.json()

    return {
        "ip": ip,
        "country": data.get("country"),
        "region": data.get("region"),
        "city": data.get("city"),
        "org": data.get("org"),
        "asn": data.get("asn"),
        "is_hosting": "hosting" in data.get("privacy", {})
    }

在反外掛中的用法：

ip_data = query_ipinfo(login_ip)

if ip_data["is_hosting"]:
    risk_score += 30

• • *

示例 2：使用IP數據雲（離線數據庫）

適合 內網、私有云、高併發登錄場景。

假設你已部署本地IP數據庫服務或SDK：

from ipdatayun import IPClient

client = IPClient(db_path="/data/ipdb/ipdatayun.mmdb")

def query_ip_local(ip):
    result = client.lookup(ip)
    return {
        "country": result.country,
        "province": result.province,
        "city": result.city,
        "isp": result.isp,
        "net_type": result.net_type  # 住宅 / IDC / 代理
    }

ip_info = query_ip_local(login_ip)

if ip_info["net_type"] == "IDC":
    risk_score += 40

優勢：

• 無外部依賴
• 查詢延遲穩定（微秒級）

• 適合登錄洪峯和批量校驗

  示例 3：IP聚類檢測

from collections import defaultdict
import time

ip_account_map = defaultdict(list)

def record_login(ip, account_id):
    ip_account_map[ip].append({
        "account": account_id,
        "time": time.time()
    })

def check_ip_cluster(ip, window=3600, threshold=5):
    now = time.time()
    recent = [
        x for x in ip_account_map[ip]
        if now - x["time"] <= window
    ]
    return len(recent) >= threshold

if check_ip_cluster(login_ip):
    risk_score += 50

六、一個完整的IP風控決策示例

risk_score = 0

if ip_info["net_type"] == "IDC":
    risk_score += 40

if check_ip_cluster(login_ip):
    risk_score += 50

if ip_region_change_freq(account_id) > 3:
    risk_score += 20

if risk_score >= 70:
    action = "block"
elif risk_score >= 40:
    action = "limit"
else:
    action = "allow"

關鍵原則：

• IP不做“唯一裁決條件”
• IP負責拉開風險分層

• 行為與設備負責最終確認

  七、如何選擇IP數據庫產品？工程視角建議

在成熟的遊戲安全體系中，無論是IP數據雲、IPinfo、IPnews，都不應該是一個“接口調用”，而應該是一項長期沉澱的數據能力。