Uczenie maszynowe VACNet: jak działa sztuczna inteligencja zapobiegająca oszustwom?
Badamy, jak VACNet behawioralnie wykrywa użytkowników aimbota i ESP w CS2 za pomocą uczenia maszynowego, różnic VAC i środków zaradczych PX8.2.
Co to jest VACNet? System Valve oparty na sztucznej inteligencji
VACNet to warstwa wykrywania oparta na uczeniu maszynowym, którą Valve uruchomiła dla CS:GO w 2018 roku i aktywnie działa również w CS2. W przeciwieństwie do klasycznego modułu VAC nie skanuje sygnatur plików ani pamięci; zamiast tego wykorzystuje sieć neuronową wytrenowaną na milionach profesjonalnych i amatorskich nagrań meczów. Sieć ta porównuje sposób, w jaki gracz celuje, reaguje i śledzi cel, z referencyjnym zestawem ludzkich zachowań. W przypadku wykrycia odchylenia może ono zostać automatycznie skierowane do kolejki recenzji Overwatch lub bezpośrednio do procesu banowania. System jest stale udoskonalany, co oznacza, że wzorce zachowań, które w zeszłym miesiącu uznano za bezpieczne, mogą stać się podejrzane po kilku aktualizacjach.
Analiza behawioralna: jak przetwarzane są dane dotyczące zaangażowania?
Głównymi danymi, na których koncentruje się VACNet, są wektory ruchu myszy i ich rozkład w czasie. System; Rejestruje takie parametry, jak kąt ruchu, czas namierzenia celu, liczba mikrokorekcji i czas reakcji z dokładnością do jednej tysięcznej sekundy. Ludzka ręka w naturalny sposób wykonuje nadmierną korekcję podczas namierzania celu, a czas reakcji różni się w zależności od gracza, a nawet od meczu. Na koncie korzystającym z Aimbota zmienność ta jest zredukowana prawie do zera; zmiana kąta zbiega się w krzywą liniową. VACNet oznacza tę zgodność jako anomalię statystyczną i na przestrzeni czasu porównuje całą historię meczów gracza z tym profilem.
Różnica w stosunku do skanowania podpisu: wykrywanie wyniku, a nie kodu
Tradycyjny VAC szuka sygnatur lub znanych skrótów plików pozostawionych w pamięci przez oszukujące oprogramowanie; aby twórcy oszustw mogli uniknąć wykrycia, szyfrując kod lub czyniąc go polimorficznym. VACNet natomiast działa na zupełnie innej zasadzie: nie zajmuje się samym kodem, a jedynie ocenia wynik rozgrywki. Monitorowane są takie wyniki, jak losowe odwrócenie się gracza zza ściany w odpowiednim momencie lub stała częstotliwość strzałów w głowę utrzymująca się na statystycznie niemożliwym poziomie. Zaletą tego podejścia jest to, że może ono działać niezależnie od tego, jak dobrze zamaskowana jest sztuczka; Wadą jest to, że prawdziwi profesjonalni gracze, którzy grają agresywnie, mogą od czasu do czasu zostać przypadkowo oznaczeni.
Jak architektura PX8.2 wypada na tle VACNet?
Wewnętrzna architektura CSCodep PX8.2 została specjalnie zaprojektowana pod kątem modelu analizy behawioralnej VACNet. Moduł aimbota nie wykorzystuje krzywej o stałym kącie; Wytwarza mikroodchylenia przypominające ludzką dłoń, zmienne opóźnienie reakcji i losowe kroki korekcji przy każdym strzale. Szybkość celowania i czas namierzania są dostosowywane tak, aby odpowiadały historycznym danym gracza. Dzięki takiemu projektowi CSCodep pozostawał niewykryty przez VAC i VACNet przez ponad 3 lata. Wewnętrzna zasada działania minimalizuje również powierzchnię dostępu zewnętrznych narzędzi skanujących, ponieważ działa ona zintegrowana z własnym obszarem pamięci gry, a nie jako proces strony trzeciej.
Ograniczenia VACNet i co to oznacza dla użytkowników
VACNet nie jest doskonały; Może dawać fałszywe wyniki, a nauczenie się nowych wzorców zachowań zajmuje trochę czasu. Nie oznacza to jednak, że system jest słaby; Wręcz przeciwnie, model, który jest przeszkolony co sezon, jest znacznie trudniejszy do ominięcia niż statyczne systemy oparte na sygnaturach. Głównym ryzykiem dla graczy korzystających z cheatów są produkty, które nie są aktualizowane lub działają z ograniczonymi ustawieniami celowania. Wybór dostawcy, który jest stale testowany i ma znaną historię wykrywania VAC, to najbardziej niezawodny sposób na utrzymanie profilu behawioralnego konta w normalnych granicach. Zespół CSCodep co tydzień monitoruje aktualizacje VACNet i odpowiednio aktualizuje parametry PX8.2.