用人工智能剿灭“挂逼”:Valve动用深度学习技术来识别CSGO的外挂作弊

人工智能打击游戏外挂作弊

外挂作弊向来是FPS第一人称射击游戏的顽疾,极大地破坏了游戏的平衡性,毁掉用户体验甚至一个伟大的产品,从FPS上古神作CS反恐精英到近来火遍全球的吃鸡游戏都深受其害。有效打击不断升级的外挂作弊,向来是包括暴雪、腾讯、Valve这样的游戏开发运营商最为重视的问题之一。

近日Valve公司在游戏开发者大会上介绍(演讲视频)了如何使用深度学习打击CSGO外挂作弊的方法,被看做是人工智能打击外挂作弊的“game changer”事件。

Valve使用的深度学习系统VACnet不是新版的VAC(Valve已经使用多年的反作弊系统),而是VAC的人工智能增强系统,配合Valve的游戏回放系统Overwatch,分析玩家的游戏内行为数据,掌握外挂作弊者的行为模式,并通过玩家数据分析识别新的外挂作弊模式。

对CSGO的游戏数据进行深度学习处理并非易事,CSGO每天都有60万局5v5对战,在四分钟内评估处理所有玩家数据需要至少1700颗CPU!为了搭建可以及时处理数百万玩家的CSGO数据的VACnet深度学习系统,Vavle花费数百万美元采购硬件,采购了64台刀片服务器,每台服务器配置54个处理器内核和128GB内存,这也是目前全球针对单一游戏性能最强悍的反外挂作弊系统。

目前一些“精妙”的作弊行为判定依然是个难题,但是对于类似“自瞄”、“锁头”这种非常容易定义和判定的外挂作弊,VACnet对外挂的识别率越来越高,其举报的准确性和判定率(80-95%)已经远远高于人类玩家的举报判定率。

Valve对CSGO外挂的打击卓有成效,在外挂做出适应性调整之前,第一波打击的准确性接近100%。在Reddit等论坛上,玩家对CSGO外挂作弊行为的抱怨也越来越少,让这款2014年诞生的老游戏又焕发了第二春。

由于在CSGO反外挂作战中的出色表现,Valve计划将VACnet向平台内其他游戏推广,例如Dota2以及非Valve的游戏。

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