Студент создал систему, которая может банить читеров на всю жизнь

Студент Норвежского университета науки и технологий завершил магистерскую работу, в рамках которой разработал систему для идентификации игроков в CS2 по их поведению. Метод анализирует демо матчей и определяет, принадлежат ли разные аккаунты одному человеку.

Главная идея заключается в том, чтобы банить не конкретный аккаунт, а самого игрока. Сейчас после блокировки читер может просто создать новый профиль и вернуться в игру. Разработчик хочет решить эту проблему с помощью так называемого «отпечатка» игрока.

По его словам, у каждого игрока есть свой уникальный стиль игры, и он может не меняться на протяжении всей жизни.

Система использует только демо, которые CS2 уже записывает во время матчей. Она анализирует два независимых сигнала – движения мыши и нажатия клавиш. На их основе создается уникальный поведенческий профиль конкретного игрока, который можно сравнивать с другими аккаунтами.

По словам автора, в его тестовой выборке из более чем 1000 игроков «отпечаток» мыши правильно определял игрока в каждом случае, хотя иногда разница была минимальной. Анализ клавиатуры показал точность 98%. Объединение двух сигналов позволило системе правильно определить все проверенные совпадения.

Интересно, что во время тестирования метод самостоятельно обнаружил ранее неизвестные смурф-аккаунты. Сначала они были определены как ложные совпадения, однако после проверки списков друзей Steam и игровой активности выяснилось, что аккаунты действительно принадлежали одним и тем же людям. Всего система обнаружила пять новых пар аккаунтов, а в итоге смогла найти все 13 известных смурфов в выборке.

Автор также создал систему, которая может работать с новыми демо в реальном времени. После завершения матча она формирует «отпечатки» всех игроков и сравнивает их с аккаунтами, которые уже есть в базе. Если совпадение выглядит подозрительно, система проводит дополнительную проверку, причем для подтверждения должны независимо совпасть как данные мыши, так и клавиатуры.

Одной из главных проблем стала масштабируемость. Проверка одного демо примерно с тремя миллионами игроков, которые ежемесячно играют в CS2, требует миллиардов сравнений. После оптимизации система может выполнять такие операции на одном 20-гигабайтном сегменте GPU A100, что, по словам автора, достаточно для обработки тысяч новых демо, которые появляются каждый час.

При этом разработчик признает ограничения метода. Количество проверенных пар одних и тех же людей пока невелико, а точность системы на реальной аудитории CS2 еще не тестировалась. Кроме того, новому аккаунту необходимо сыграть несколько матчей, прежде чем система сможет сделать выводы, а совместное использование аккаунта может нарушить принцип работы «отпечатка».

Автор считает, что технологию можно использовать вместе с существующими системами борьбы с читерами. Например, связь с уже заблокированным аккаунтом может стать основанием для переноса бана на другие профили или помещения их в список наблюдения.

Разработчик призвал Valve и другие платформы матчмейкинга протестировать систему на реальной выборке игроков. Его главная цель – сделать так, чтобы после блокировки читер не мог просто создать новый аккаунт и беспрепятственно вернуться в CS2.