Для своей анти-чит-программы Valve теперь полагается на нейронные сети, которые обучаются с помощью глубокого обучения(Deep Learning). На GDC производитель представил свою систему защиты для Counter-Strike.
Это постоянная битва, которую ведут производители против читеров в онлайн-играх. Valve, один из крупнейших операторов онлайн-игр, таких как Dota 2 и Counter-Strike: Global Offensive, теперь выкатывает тяжёлую артиллерию для обнаружения Aim Bots и Speedhacks и банит читеров на своих серверах. Потому что традиционно Counter-Strike - это находка для читеров. Большие части кода в Global Offensive перекачевали из Half-Life 2 и сейчас им уже 14 лет.
Valve объеденяет свои действия под термином VAC (Valve Anti Cheat). Он включает в себя с одной стороны защищенные серверы VAC, на которых читеры банятся, а также систему доверия в Matchmaking. Под термином «Rainbow of Trust» Valve классифицирует различные профили игроков и рассчитывает их надежность. Важнейшим критерием является то, как часто игрок был забанен ранее. Чем хуже его предыдущая карьера, тем ниже его уровень доверия. Valve теперь группирует игроков в игры, которые соответствуют одному и тому же уровню доверия. Поэтому читеры должны играть с читерами, а честные игроки среди честных игроков.
До прошлого года Valve полагались на систему "Overwatch", где игрки просматривая повторы пытались выявить читеров. Игроки были случайно выбраны для просмотра повторов игр Counter-Strike. После восьми раундов они должны решить, является ли игрок за которым они наблюдали читером. Когда почти все наблюдатели согласились, что игрок читер - будь то Aimbot или Wallhack - его банили на всех серверах с VAC. Для такого жесткого наказания Valve установили относительно высокий порог: 99,8 процента наблюдателей должны были проголосовать, что игрок использовал читы. Если процент был ниже, то игрока не банили.
С течением времени Valve собрали огромные объемы данных из записанных демок, которые начиная с прошлого года стали использовать для обучения нейронной сети под названием VACnet для автоматического обнаружения читеров. Они использовали два серверных шкафа, каждый из которых был оснащен 64-мя Blade-серверами, в каждом из которых были 54 ядер и 128 ГБ оперативной памяти. В общей сложности почти 7.000 процессоров тренировали нейронную сеть данными из примерно 700.000 Counter-Strike демок и обращали внимание, например, на то, насколько быстро и точно игрок нацелился незадолго до и после выстрела. Обучение повторялось ежедневно со свежими данными и продолжалось около шести часов каждый.
Затем обученная нейронная сеть провела тестирование около 600.000 игр Counter-Strike 5v5 в день, каждый отдельный тест занял около 4 минут.
Valve очень довольны полученными результатами. Люди в Overwatch выявили только от 15 до 30 процентов читеров, чтобы они могли быть наказаны. А нейронная сеть VACnet смогла выявить 80-95 процентов читеров.
В будущем Valve хочет обобщить этот процесс дальше, чтобы распознать другие читы, и банить читеров в других режимах и даже играх, таких как Dota 2.
Отвечая на возражение, что производители читов могут так же в будущем обучать свои Aim боты посредством нейронных сетей, руководитель проекта Джон Макдональд(John McDonald) сказал, что у Valve больше ресурсов, как в серверных вычислениях, так и в наборах данных: «Выигрывает всегда тот, у кого больше данных для тренировки нейронной сети - и это мы ».
источник: heise online
