Valve は、VAC、Overwatch、VACnet を使用して CS:GO のチーターに対して対策を講じています。
我々は持っていた2017年にすでに報告されている: Valve は人工知能の開発に取り組んでいます。カウンターストライク: グローバルオフェンス、Valve Anti-Cheat (VAC) と一緒に使用され、チーターを禁止することを目的としています。 Game Developers Conference 2018 (GDC) の一環として、Valve 従業員でアンチチートの専門家である John McDonald 氏が、VACnet と呼ばれる AI に関する新しい詳細を発表しました (PCゲーマー経由）。
もっと：Team Fortress の不正行為者、不正な禁止措置の申し立てをめぐってドラマが始まる
ディープラーニング gegen チーター
VACnetはディープラーニング技術に基づいており、AIはゆっくりと独自にパターンを認識することを学習します。たとえば、エレクトロニック・アーツは最近、SEEDプロジェクトとはあなた自身バトルフィールド 1同様の原理に従って動作する教育 AI が紹介されています。
学習プロセスは食事を通じて起こりますオーバーウォッチからのデータ。これはブリザードの人気シューターを意味するのではなく、提出されたチート容疑の訴訟を裁定する同名のプレイヤー法廷を意味します。
オーバーウォッチのケースのデータは常に同じです。8 ラウンドのウィンドウから最大 140 ショットがチェックされます。発砲の直前と直後に、プレイヤーのマウスは X 軸と Y 軸に対してどのように動きますか?そして、プレイヤー仲裁裁判所は、現在 VACnet に提示されているこのデータを提示する際にどのように判断するのでしょうか?
オーバーウォッチのジャッジは過去の試合を見て、チートが使用されていないかどうかを確認します。
成功はすでに測定可能です
オーバーウォッチによって提供されるデータと判断から、VACnet はパターンを認識し、チートをチェックする方法を学習します。 VACnet が学んだことを基に、VACnet 自体が試合を監視し、独立してオーバーウォッチの訴訟を提出するため、プレイヤーは VACnet が宿題を終えたかどうかを確認します。このサイクルで VACnet はさらに学習する必要があります。
そして、これまでのところ、Valve は非常に成功しているようです。プレイヤーによって提出されたオーバーウォッチ訴訟は、事件の 15 ～ 30 パーセントでのみ有罪判決につながりますが、VACnet の提出内容は次のとおりです。80 パーセントと 95 パーセントの成功率その後の判決で。そして、その数は増え続けるはずです。オーバーウォッチは消滅しないので、プレイヤーは引き続き VACnet にデータを供給し、テクノロジーを少しずつ改良し続けるでしょう。 Overwatch と VACnet が 2vs2 ゲーム モード Wingman に導入されたとき、最初から成功率は 99% でした。
Counter-Strike - シューターの作成に関するミニ ドキュメンタリー
サーバーファームが必要です
VACnet はオーバーウォッチの事件をチェックするだけでなく、自ら事件を提出します。ただし、これを行うには、AI がプレーヤーの試合をチェックする必要があります。具体的には、CS:GO 5v5 マッチメイキングで毎日行われる 600,000 試合すべてです。
コンピューティング能力を提供するために、Valve はそれぞれ 16 ブレードを備えた 4 つのサーバー シャーシを購入し、ブレードごとに 54 のコンピューティング コアと 128 ギガバイトの RAM を搭載しました。約半分の約 1,700 CPU には VACnet が必要です。彼らは残りの半分を後の拡張のために予備として残しておきたいと考えています。マクドナルド氏によると、VACnetなどのディープラーニング技術は実験で非常に成功していることが証明されており、すでに使用されているという。ドータ2そしてでSteam での詐欺行為との戦い使用済み。また、他の開発者と積極的に協力してディープ ラーニング ソリューションを他の Steam ゲームに組み込んでいますが、具体的なパートナーの名前は明らかにされていません。
マクドナルド氏によると、最初のマイルストーンはすでに VACnet で達成されています。開発前の 2016 年には、CS:GO コミュニティは不正行為疑惑のための単一のエコー チェンバーでした。現在では、プレイヤーがゲーム内で不正行為者に遭遇する可能性は低くなり、不正行為に関する行為も少なくなりました。ソーシャルネットワーク上の詐欺師が主なトピックです。ただし、AI はまだ非常に限定的であり、現在はエイムボットに焦点を当てています。ウォールハッキングや、専門家が多額の費用をかけて手作りした非常に巧妙な「プライベート」ハッキングは、依然として検出が困難です。
プロの現場における魔女狩り:Fnatic プレイヤーの Flusha は不正行為者でしたか?
Counter-Strike: Global Offensive - アナウンストレーラー内のチャンピオンシップトーナメント「Faceit Major 2018」
