隐私说明与个人信息保护政策
赏金女王 Queen of Bounty(以下简称"本游戏"或"我们")深知个人信息对您的重要性,并会尽全力保护您的个人信息安全可靠。本隐私说明旨在向您阐明我们如何收集、使用、存储、共享及保护您的个人信息,以及您所享有的相关权利。请您在使用本游戏及附属服务前,仔细阅读并充分理解本政策的全部内容。
一、信息收集范围与类型
在您使用本游戏服务的过程中,我们可能会收集以下几类信息,收集范围严格限定于为您提供服务所必需的最小化信息:
- 账号注册信息:当您创建游戏账号时,我们需要收集您的手机号码或电子邮箱地址、您自行设定的用户名及密码。手机号/邮箱用于账号验证与找回,密码经过不可逆加密算法处理(bcrypt,迭代次数为10),即使是我们的数据库管理员也无法查看您的原始密码。
- 设备与日志信息:为保障游戏运行安全与反作弊检测,我们会自动收集您的设备型号、操作系统版本、唯一设备标识符(如IMEI/Android ID,仅在您授权后获取)、IP地址、Mac地址、游戏客户端版本号以及操作日志(包括登录时间、下线时间、游戏内行为路径)。日志信息保存期限为6个月,到期后自动匿名化处理。
- 支付信息:当您进行游戏内充值时,支付流程由我们合作的持牌第三方支付机构(如支付宝、微信支付)完成。我们仅接收支付结果通知(如交易单号、支付金额、支付状态),不收集、不存储您的银行卡号、支付密码等敏感金融信息。
- 客服沟通记录:当您联系我们客服时,我们可能收集您的联系方式、您主动提供的截图或文件,以及沟通时间与内容,用于处理您的问题并提升服务质量。此类记录将保存12个月。
我们特别提示:本游戏面向年满18周岁的成年人。若您未满18周岁,请勿注册或使用本游戏服务。我们不会故意收集未成年人的个人信息,若发现误收集了此类信息,我们将在核实后立即删除。
二、信息使用目的与方式
我们收集上述信息的目的严格限定于以下场景,绝不会超出必要范围对您的信息进行二次利用:
- 提供核心游戏服务:使用您的账号信息验证身份,加载您的角色存档、悬赏进度、道具背包等游戏数据,以实现游戏内正常的登录、存档、同步功能。
- 安全保障与风控:利用设备信息与日志数据进行反作弊检测、账号异常登录预警、打击恶意破坏游戏公平性的行为。我们的风控系统每日分析约800万条行为日志,以识别脚本外挂与盗号风险。
- 服务优化与研发:对匿名化处理后的行为数据进行统计分析,以了解玩家偏好、优化服务器架构、改进游戏平衡性。例如,我们通过分析玩家在不同悬赏地图的停留时长,对地图内的怪物刷新密度进行动态调整。
- 合规与法律义务:根据法律法规要求,配合政府主管部门的监管检查,保留必要的网络日志以备审计。
我们承诺:绝不将您的个人信息用于与上述目的无关的用途,绝不向任何第三方出售您的个人信息。若未来需将信息用于本政策未载明的其他用途,我们将再次征得您的明示同意。
三、Cookie 与追踪技术说明
本游戏的官方网站及客户端会使用Cookie及同类技术(如LocalStorage、Web Beacon)来提升您的访问体验。具体使用场景如下:
必要型Cookie:用于维持您的登录状态(Session),记住您的语言偏好与界面设置。此类Cookie无法禁用,否则您将无法正常登录游戏。其有效期为您关闭浏览器时自动清除(会话型Cookie)或最长不超过30天(持久型Cookie)。
分析型Cookie:我们使用自研的轻量级分析脚本(非第三方统计工具)来收集匿名访问数据,包括页面访问次数、访问来源、停留时长等,以帮助我们优化官网布局与下载流程。该数据不包含任何个人身份信息,且聚合后无法反推至个人。
广告追踪限制:本游戏目前不接入任何第三方广告联盟,因此不存在跨站追踪Cookie(如DoubleClick或Google AdSense)。您可以在浏览器设置中管理或清除Cookie,但请注意,禁用必要型Cookie将导致官网部分功能(如自动登录)无法正常使用。客户端内的数据存储遵循同样的原则,卸载游戏时所有本地缓存将被完整清除。
四、第三方数据共享政策
我们高度重视您的隐私,仅在以下列举的特定且必要的情形下,向第三方共享您的有限信息,并会通过协议约束其数据安全责任:
| 第三方类型 | 共享信息范围 | 使用目的 | 数据安全措施 |
|---|---|---|---|
| 支付服务机构 | 订单编号、支付金额 | 完成交易结算 | PCI-DSS认证,信息传输全程TLS 1.3加密 |
| 云服务提供商 | 服务器日志(不含个人身份字段) | 数据存储与容灾备份 | 签署数据保护协议(DPA),承诺不访问业务数据 |
| 短信/邮件服务商 | 手机号码/电子邮箱 | 发送验证码、账号安全通知 | 禁止转存,发送后立即删除缓存 |
| 政府监管机构 | 依法要求的日志记录 | 配合网络安全审查 | 法律强制要求下的最小化披露 |
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