Студент створив систему відстеження гравців CS2 для виявлення читерів

Крістофер Б. Дідріксен із Норвезького університету науки й технологій розробив систему, яка може допомагати виявляти повторних читерів у Counter-Strike 2 за їхньою манерою керування грою. Він присвятив цьому дослідженню магістерську роботу, яку завершив із найвищою оцінкою A.

Система аналізує окремі сигнали від миші та клавіатури у записах змагальних матчів, або «демо». За цими даними вона формує своєрідний поведінковий профіль гравця, що, за висновками дослідження, може залишатися стабільним на різних картах, сесіях і налаштуваннях.

Точність клавіатурного профілю — 98%

У наборі даних із понад 1000 гравців біометрія рухів миші щоразу визначала потрібного гравця, хоча часто з невеликою перевагою. Аналіз клавіатурних дій показав точність 98%, а поєднання обох сигналів дало змогу зіставляти різні облікові записи з однією людиною.

Профіль залишався стабільним навіть між матчами, зіграними з інтервалом у кілька місяців, а також після зміни чутливості від 800 до 640 eDPI. Дідріксен стверджує, що система виявила не заявлені раніше акаунти-смурфи й достатньо швидка, щоб перевіряти кожен новий матч проти всіх щомісячних гравців CS2.

Доповнення до наявних систем Valve

Дослідник пропонує використовувати відстеження рухів поруч із Valve Anti-Cheat і Trust Factor. Такий підхід має відповідати на запитання, чи належать різні акаунти тій самій людині — проблему, яку, за його оцінкою, нинішні системи не розв’язують повністю.

Метод не є безпомилковим. Спільне використання акаунта може спотворити поведінковий профіль, а сама система фактично не залишає заблокованому читеру можливості почати грати чесно з нового акаунта.

Гравці Reddit долучилися до дослідження на початку року, а деякі з них розкрили власні смурф-акаунти. Дідріксен назвав ці дані одними з найцінніших для роботи.