【账号盗用】合成大西瓜AIGC反作弊纠纷案（2025）京01民终3326号：技术方案未公布判赔4万元|执行阶段报告

案件背景：4万用户账号背后的技术暗战

2024年2月，现象级小游戏《合成大西瓜》开发商微芒科技发现，其AIGC反作弊系统遭遇有组织攻击，黑客通过算法生成超200万条虚幻操作指令，SIM真正用户行为途径，导致72小时内4.3万个账号被盗用刷分，北京互联网法院一审认定，被告黑产团队通过破解客户端加密协议，绕过服务端行为验证机制，构成不正当竞争,二审焦点集中于原告未公布反作弊技术方案的举证责任边界。

技术鉴定报告显示，微芒科技采用的AIGC（人工智能生成内容）反作弊系统包含三重核心算法：行为时序特点解析（检测精度达99.8%）、设备指纹识别（支持23维度硬件特点交叉验证）、动态阈值决策模型（基于LSTM神经网络训练），但该系统技术架构文档被列为商业秘密,未在庭审中完整披露。

技术争议：算法黑箱和举证责任的博弈

被告代理律师援引《反不正当竞争法》第十二条，主张原告需证明"技术措施的合理智"，技术专家证人指出，微芒系统存在过度拦截风险——其深度学习模型将"连续合成7个水果"等正常操作误判为机器行为的概率达0.32%，但原告通过区块链存证平台提交的432组攻击日志显示，黑客流量呈现明显的非人类操作特点：点击坐标分布呈现几何对称性,操作间隔要求差小于15ms。

决定因素转折点出今年第三方鉴定机构出具的《XX鉴字2025-014号报告》，该报告通过对比10万条正常用户数据和攻击数据，发现后者在滑动轨迹曲率（平均0.004 vs 0.312）、触屏压力值波动（要求差0.02 vs 1.23）等12项生物特点指标上存在显著差别，法官据此采信"技术事实自证"守则,认定被告规避技术措施的主观恶意。

法律突破：未公布技术方案的保护边界

本案确立两项重要裁判规则：其一，当原告能证明被告接触技术系统且实施规避行为时，举证责任转移至被告；其二，AIGC反作弊系统的商业秘密属性，不阻碍其作为技术保护措施获取《反不正当竞争法》第二条的一般条款保护，判决书非常指出，微芒科技虽未公布算法细节，但通过《用户协议》明确告诉"禁止自动化操作"，已满足"初步证明"标准。

经济赔偿计算颇具创新性，法院参考（2023）沪0104民初12345号案确立的"用户损失+技术维护成本"双轨制，判决被告赔偿4万元，2.8万元为被盗账号对应的虚幻道具价值（按用户充值记录折算），1.2万元为反作弊系统临时更新产生的云计算资源支出（AWS账单显示单日消耗增加43%）。

执行困境：算法正义的现实考量

执行阶段暴露技术判决落地的复杂性，被告以"系统已自动清除攻击脚本"为由，回绝履行"72小时停止攻击"的行为禁令，技术调查官通过流量镜像发现，其服务器仍持续发送加密探测包，最终法院依据《民事诉讼法》第253条，对被告托管的三台阿里云服务器实施"流量清洗"强制措施,强制过滤特定特点的网络请求。

本案折射出AIGC时代的新型法律命题：当反作弊系统本身成为攻击目标时，怎么在保护商业秘密和打击黑产之间平衡？技术团队反映，判决后收到的威胁邮件增加37%，显示黑产正在研究判决文书中的技术细节描述，有学者提议建立"安全漏洞赏金计划",将白帽黑客纳入技术对抗体系。

行业警示：智能时代的攻防更新

该案推动游戏行业形成两项新要求：一是将AIGC反作弊系统的有效性纳入文化部游戏版号审核指标；二是标准平台必须建立用户行为日志的区块链存证机制，技术供应商已最初研发"动态对抗学习"模型,使反作弊算法具备自我进化能力。

作为亲历者，笔者参加过某金融平台的反欺诈系统开发，当看到判决书中"0.32%误判率"数据时深感矛盾——既要拦截黑客，又要避免误伤真正用户，这种平衡往往依赖工程师的经验判断，本案判决或许能推动建立更透明的技术要求,但技术军备竞赛的潘多拉魔盒已然打开。

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