Valve は不正行為に対処するために機械学習を実験しているようですカウンターストライク: グローバルオフェンス[公式サイト]。この洞察の断片は、Valve の一人称シューティング ゲームのスピンボットに関する Reddit スレッドから得られました。
要点は、Valve が不正行為者を発見するために常に再訓練できる人工知能システムを使用して調査を行っており、チート作成/チート検出の軍拡競争で優位に立つことを目指しているということです。
チャットはスピンボットの検出に焦点を当てていました...私もあなたの意見に同意しますが、私は完全に信頼しているわけではありませんCS:GOCS:GO を十分にプレイしていないため、ボットとハッキングを使用していますが、スピンボットは他のチートを容易にするか、攻撃を避けるために使用されていると思います。プレイヤー モデルは高速で回転しているため、360 度の視野があり、エイムボットと組み合わせてキルを行うことも、自分自身が攻撃を受けないようにするために使用してみることもできます。プレイヤー自身の画面は正常に見えるので、プレイ中に乗り物酔いすることはありませんが、他の人や観客には通常それが見えます。特にハッカーが次のように隠そうともしない場合は次のとおりです。
とおりスレッド:
「悪いニュースです。ハードコードされたスピンボッティングの検出は、チート開発者との軍拡競争につながります。チートの検出に使用しているヒューリスティックのエッジを彼らが見つけることができれば、問題は再発します。代わりに、あなたは、 「機械学習アプローチを採用し、不正行為者と通常/高度なスキルを持つプレイヤーの違いを検出できる分類器をトレーニング (そして継続的に再トレーニング) したいと考えています。」
この応答は、以前にスレッドにコメントし、モデレーターによって検証済みとしてマークされていますサブレディット用。もちろん、検証プロセスを知らないと、それが合法であると疑いの余地なく断言することはできませんが、これはさまざまな立場で Valve が過去に述べたことと一致するようです。たとえば、ゲイブ・ニューウェルとの最近のQ&A「私たちの中には、現在誇大宣伝されている AI の研究について考えている人もいます。単純に言えば、私たちは機械学習が適切に機能する分野と思われるデータと計算能力を大量に持っています。」
Valve Anti-Cheat のコメントでは、スピンボットの検出に実際に必要なリソースが部分的に理由として、これが単なる簡単な修正ではない理由が説明されています。
「プレイヤーデータの解析、トレーニング、分類のプロセスでは、ハードウェアに大きな負荷がかかります。つまり、その作業を行うサーバー以外のマシンが必要になります。また、誰がこの種のチートを使用するか事前にわからないため、 、10人のプレイヤー全員の視点から、試合の進行を監視する必要があります。
「毎日 100 万回を超える CS:GO の試合が行われているため、後れを取らないようにするには、すべてのプレイヤーの視点からすべての試合のすべてのデモを解析して処理できるシステムが必要になります。これは、現時点ではデータセンター対応のデータセンターが必要であることを意味します。数千の CPU コアに電力を供給します。
「良いニュースは、私たちがこの作業を開始したということです。システムの初期バージョンはすでに展開されており、オーバーウォッチにケースを提出しています。結果が有望であるため、私たちはこの作業を継続し、システムを拡張するつもりです」時間。"
オーバーウォッチこのシナリオでは、CS:GO コミュニティの信頼できるメンバーがゲーム内での問題行為の報告を確認し、禁止を適用するシステムが使用されます。それは、チート/有害な行為を検出する人間の腕です。 Blizzard が同名のゲームを発売して以来、私は Overwatch のもう 1 つの要素を忘れがちになり、なぜ Valve が不正なプレイヤーをライバルのゲームに集めているのか疑問に思うことがあります。つまり、それも一つのアプローチになると思います。おそらく、最初に機械学習のアイデアを試してみるのが最善でしょう。
