Нейросети научились определять читеров в CS:GO. Их КПД зашкаливает!
Максимально эффективной системы борьбы с запрещенным ПО еще не существует, но только технологии смогут приблизить момент ее создания. Студенты из Нью-Мексико создали нейронную сеть, определяющую нарушителей по движениям во время игры в Counter-Strike: Global Offensive.
Разгадка кроется в индивидуальном стиле и движениях, совершаемых игроками во время перемещения или стрельбы. Студенты записали 2400 убийств, выполненных разными категориями игроков — от новичков до полупрофессионалов. Одна половина убийств была совершена стандартным методом, а вторая с использованием стороннего ПО.
Для тестирования и анализа движений были созданы нейросети Multilayer perceptron (MLP) и Learning vector quantization (LVQ). Отличные по структуре, они показали схожий максимальный и медианный результат, но лучшей оказалась MLP с эффективностью в 98%! В обсуждении работы сотрудник Valve пояснил, что их собственный античит VAC в ближайшее время перейдет на аналогичную систему.
