कौन से casino गेम provably fair हैं?

संक्षिप्त जवाब

ज़्यादातर crypto casinos पर सिर्फ casino के अपने "originals" ही provably fair होते हैं। ये सीड स्कीम के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किए गए सरल गेम हैं। थर्ड-पार्टी प्रोवाइडर की हर चीज़, जो आमतौर पर लॉबी का ज़्यादातर हिस्सा होती है, दूसरे सिस्टम इस्तेमाल करती है।

casinos अलग होते हैं, इसलिए टेबल को शुरुआती बिंदु मानें और हर गेम जांचें।

originals वेरिफाई क्यों हो सकते हैं

originals को casino, या कोई सप्लायर, खास तौर पर सर्वर सीड, क्लाइंट सीड और nonce स्कीम पर बनाता है। इनका लॉजिक इतना सरल है कि इसे फॉर्मूले के रूप में प्रकाशित किया जा सके: एक float लें, उसे roll, multiplier, रास्ते या पोज़िशन के सेट में बदलें। कोई भी नतीजा दोबारा निकाल सकता है।

एक float वाले गेम

• Dice: एक float एक roll बनता है, आमतौर पर 0.00 से 100.00 तक।
• Limbo: एक float एक multiplier बनता है, जिसमें हाउस एज फॉर्मूले में शामिल होता है।
• Wheel: एक float एक segment चुनता है।

कई floats वाले गेम

• Plinko: हर पंक्ति के लिए एक float बाएं या दाएं तय करता है। 16 पंक्तियों वाले बोर्ड को 16 floats चाहिए, जिसमें दो HMAC rounds लगते हैं।
• Mines: 25 टाइल के shuffle में हर चरण के लिए एक float लगता है, अक्सर कुल 24 floats।
• Keno: कई floats बिना दोहराव के निकाली गई संख्याएं चुनते हैं।
• कार्ड गेम: हर कार्ड एक float है जो एक कार्ड से मैप होता है। कई originals "infinite deck" इस्तेमाल करते हैं, जिसमें हर कार्ड सीमित shoe से नहीं बल्कि स्वतंत्र रूप से निकाला जाता है, जो असली गेम की तुलना में संभावनाएं बदल देता है।

साझा नतीजे वाले गेम

• Crash और ऐसे ही multiplayer गेम: एक राउंड में हर खिलाड़ी को एक ही नतीजा दिखता है, इसलिए यह हर खिलाड़ी के अपने क्लाइंट सीड पर निर्भर नहीं हो सकता। ये गेम आमतौर पर पहले से बनी हैश की एक chain इस्तेमाल करते हैं, गेम शुरू होने से पहले final hash प्रकाशित करते हैं, और अक्सर पहले से चुनी गई भविष्य के ब्लॉकचेन block hash जैसी कोई सार्वजनिक वैल्यू मिलाते हैं। हर राउंड को chain से वेरिफाई किया जा सकता है। तरीका casino दर casino अलग होता है।

थर्ड-पार्टी गेम क्यों नहीं होते

स्थापित प्रोवाइडर के स्लॉट प्रोवाइडर के सर्वर पर, उनके अपने RNG के साथ चलते हैं, जिन्हें स्वतंत्र लैब टेस्ट करती हैं। casino randomness को नियंत्रित नहीं करता और इसके लिए कोई सीड स्कीम सामने नहीं ला सकता। कुछ प्रोवाइडर ने अपने वेरिफाई होने वाले सिस्टम बनाए हैं, लेकिन वे अपवाद हैं और casino का सीड पेयर इस्तेमाल नहीं करते।

लाइव डीलर गेम असली कार्ड और wheels इस्तेमाल करते हैं। सामने लाने के लिए कोई सीड नहीं है।

किसी भी casino पर कैसे पहचानें

1. गेम में फेयरनेस बटन ढूंढें. provably fair originals में आमतौर पर एक फेयरनेस या सीड आइकन होता है जो आपका मौजूदा सीड पेयर और nonce खोलता है।
2. अपनी हिस्ट्री में किसी दांव पर क्लिक करें. provably fair दांव सर्वर सीड हैश, क्लाइंट सीड और nonce दिखाते हैं। थर्ड-पार्टी दांव इसके बजाय प्रोवाइडर की round ID दिखाते हैं।
3. गेम प्रोवाइडर जांचें. अगर गेम स्क्रीन या लॉबी टाइल किसी बाहरी स्टूडियो का नाम देती है, तो यह लगभग निश्चित रूप से casino के अर्थ में provably fair नहीं है।
4. फेयरनेस पेज पढ़ें. अच्छे दस्तावेज़ हर गेम का फॉर्मूला बताते हैं। जो गेम सूची में नहीं हैं वे कवर नहीं होते।
5. एक दांव वेरिफाई करें. सबसे पक्की जांच है सीड रोटेट करके कोई नतीजा दोबारा बनाना, जैसे हमारे वेरिफायर से।

ध्यान रखने लायक भिन्नताएं

• Infinite deck कार्ड गेम. provably fair blackjack और baccarat आमतौर पर हर कार्ड किसी तय shoe से नहीं बल्कि स्वतंत्र रूप से निकालते हैं, इसलिए card counting बेमानी है और संभावनाएं असली गेम से अलग हैं।
• casino द्वारा तय हाउस एज. दो casinos "एक ही" original अलग-अलग एज के साथ दे सकते हैं। बताया गया हाउस एज जांचें।
• गेम सेटिंग मायने रखती हैं. Plinko की पंक्तियां और जोखिम स्तर, mines की संख्या और limbo का टारगेट सभी पेआउट टेबल बदलते हैं, लेकिन वेरिफिकेशन का तरीका नहीं।
• फॉर्मूले बदलते हैं. casino किसी गेम का फॉर्मूला अपडेट कर सकता है। दांवों को उस फॉर्मूले से वेरिफाई किया जाना चाहिए जो उन्हें लगाते समय लागू था।

क्या provably fair गेम बेहतर दांव है?

provably fair होने की वजह से नहीं। वेरिफिकेशन साबित करता है कि नतीजा बदला नहीं गया। कई originals में सच में कम हाउस एज होता है, अक्सर करीब 1%, जो आम स्लॉट से कम है, लेकिन यह कीमत तय करने का चुनाव है। तेज़ originals आपको हर मिनट कई दांव लगाने भी देते हैं, इसलिए कुल अपेक्षित नुकसान जल्दी बढ़ सकता है।

हम कवरेज का ऑडिट कैसे करते हैं

हर ऑडिट में हम हर गेम कैटेगरी की सूची बनाते हैं, चिह्नित करते हैं कि कौन सी सच में provably fair हैं, हर एक के दांवों का सैंपल वेरिफाई करते हैं, और देखते हैं कि casino की मार्केटिंग मेल खाती है या नहीं। जो casino अपनी पूरी साइट पर provably fair का लेबल लगाता है जबकि लॉबी का ज़्यादातर हिस्सा थर्ड-पार्टी स्लॉट हैं, उसके हमारे फेयरनेस स्कोर में अंक कटते हैं, जिसका हमारी स्कोरिंग में सबसे ज़्यादा weight है।

गेम-दर-गेम नोट्स

floats की संख्या आम स्कीम के अनुसार है। casinos अलग संख्या या तरीके इस्तेमाल कर सकते हैं।

provably fair लेबल वाले किसी भी गेम के लिए checklist

1. क्या गेम सर्वर सीड हैश, क्लाइंट सीड और nonce दिखाता है?
2. क्या आप क्लाइंट सीड बदल सकते हैं?
3. क्या फॉर्मूला दस्तावेज़ित है?
4. क्या हाउस एज बताया गया है?
5. क्या आप रोटेट करने के बाद कोई दांव दोबारा बना सकते हैं?

अगर इनमें से किसी का जवाब नहीं है, तो provably fair लेबल को सावधानी से लें।

Keno, wheel और दूसरे कम आम originals

Keno और wheel ऊपर के गेम्स जैसे ही सिद्धांतों पर चलते हैं, लेकिन इनके फॉर्मूले casinos के बीच ज़्यादा अलग होते हैं। keno के लिए जांचें कि तरीका बिना दोहराव के संख्याएं निकालता है, आमतौर पर shuffle करके या हर निकाली गई संख्या को बचे हुए पूल से हटाकर। wheel के लिए जांचें कि हर जोखिम सेटिंग का segment लेआउट प्रकाशित है, क्योंकि multipliers float से नहीं बल्कि उस लेआउट से तय होते हैं।

लेबल को क्यों खींचा जाता है

crypto जुए में provably fair एक मज़बूत मार्केटिंग शब्द है, और कुछ casinos इसे ढीले तरीके से लगाते हैं, जैसे पूरी साइट के बैनर या फुटर में जो ज़्यादातर थर्ड-पार्टी स्लॉट और लाइव टेबल वाली लॉबी के ऊपर होते हैं। इरादे में यह ज़रूरी नहीं कि बेईमानी हो, लेकिन असर में यह भ्रामक है। एक उपयोगी आदत है "provably fair" को किसी casino की नहीं, अलग-अलग गेम्स की खूबी मानना। हर खेले जाने वाले गेम से पूछें: क्या मैं सीड देख सकता हूं, और क्या मैं नतीजा दोबारा बना सकता हूं? अगर दोनों जवाब हां हैं, तो लेबल उस गेम पर सही बैठता है। अगर नहीं, तो उसकी निष्पक्षता इसके बजाय सर्टिफिकेशन, लाइसेंसिंग और प्रोवाइडर की प्रतिष्ठा पर निर्भर है।

स्रोत

• https://pigmo-doc.gitbook.io/pigmo.com/fairness/implementation
• https://docs.rs/crate/fair/latest/source/src/rng.rs
• https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2104
• https://csrc.nist.gov/pubs/fips/180-4/upd1/final