Нейросети научились отлавливать читеров в Counter-Strike:GO
Искусственный интеллект, созданный студентами, определяет аим-боты с точностью 98%
Поделиться Поделиться Отправить Твитнуть Поделиться13:36
Трио студентов New Mexico Tech — университета из Нью-Мексико, специализирующегося не только на горном деле, но и высоких технологиях, — опубликовали любопытную научную работу. Они хотели проверить, смогут ли нейросети эффективно определять читеров в Counter-Strike:GO. Для этого они обучили два искусственных интеллекта выявлять стрелков, что используют аим-боты. Эти программы, напомним, сами наводят прицел на врагов: всю победу жуликов, их нечеловеческую реакцию обеспечивает хакерский софт. Студенты New Mexico Techдобились поставленной задачи: одна из двух нейросетей выявляет читера с точностью 98%.
В чем новизна этого подхода? Текущие, устаревшие меры защиты, анализируют игровой клиент пользователя, ищут там следы нелегальных программ. То есть тех, что дают нечестное преимущество: просмотр сквозь стены или автонаведение, например. Научная работа описывает два обученные ИИ, под названием Multilayer perceptron(MLP) и Learning vector quantization (LQV). Они анализируют не содержимое компьютера, а движение курсора. Программы пытаются разобраться, движет ли камеру человеческая рука или аимбот. MLP добилась в этом наибольших успехов, ее точность составляет 98%. Ее собрат LQV точен на 97%: но, учитывая время его подготовки, авторы научной работы тоже называют этот ИИ успешным. Если использовать для анализа сразу обе нейросети, повышается шанс гарантированно выявить читера.
Возникает вопрос: почему публика узнает об успехах New Mexico Tech, а не авторов Counter-Strike:GO? Научную работу прокомментировал сотрудник Valve. Он написал, что их новая программа-античит VACnet, работает схожим образом. То есть она тоже анализирует действия пользователя, а не софт с его ПК. VACnet уже обкатывают некоторое время: софт, например, отбирает дела для сообщества Overwatch. Эта группа игроков в Counter-Strike:GO, которые выносят вердикт по просмотренным демо-записям. Иными словами, волонтеры, помогающие Valve, тесно с ней работающие.