Программа против читеров скачать

DotA 2 | GOSU.AI против читеров в Dota 2.

Мы определяем читеров и готовы поделиться API с сторонними разработчиками. Сейчас наш античит не совершенен, система отслеживает не все возможные читы, мы будем работать в этом направлении, тратить на это свои ресурсы и время. На момент написания данной статьи, мы проанализировали примерно 200к матчей, в которых играли около 1 миллиона уникальных игроков. Мы хотим поделиться нашими статистическими данными и рассказать вам, как работает данная система. Читы в доте, серьезно? Да, и их много, посмотри вот этот обзор. Мы реализовали алгоритм, который отслеживает читы, которые можно идентифицировать, отслеживая движения мыши и клики во время просмотра реплея. С чего мы начали?

Мы проанализировали 187.562 матчей, в которых было 921.964 уникальных игрока. Камерхак. Включив этот чит, игрок получает больший обзор, затрачивает намного меньше времени на клики и передвижения мыши, у него появляется возможность быстрее реагировать на события, происходящие вне экрана. Обратите внимание, широкий монитор не делает вас читером, поскольку разрешенное расширение работает только по ширине. Камерахак – самый распространенный чит, который используется в 12.24% матчей. Примерно 1.1% всех игроков злоупотребляют этим читом, и 76% из них играют с неприемлемым увеличением в каждой игре. Игрок кликает за пределы стандартной камеры, появляется дополнительный клик. Match ID: 3754671634.

Автоматический блок крипов. Автоматическая выкладка предметов. Игрок автоматически выкладывает предметы из инвентаря, чтобы получить дополнительный бонус от нажатия определенных предметов. Match ID: 3730565232. Автоматическая выкладка и подбор некоторых предметов при определенных условиях может дать вашему герою дополнительный бонус.

Например: если вы сбрасываете и подбираете Arcane Boots и при этом у вас есть Soul Ring, то герой получает дополнительно 75 очков маны. Не менее 0,035% (350 из миллиона) игроков совершают эти действия автоматически, без реального движения мыши. Это добавляет несправедливости к 0,328% матчей. Как работает античит. Чтобы обнаружить читеров, мы проанализировали движения мыши, которые игрок выполняет на карте из реплеев. Чтобы проанализировать поведение игрока, мы объединяем статистические данные: расстояние между позицией мыши на экране и место, где было зарегистрировано реальное действие игрока. Мы используем метод машинного обучения, называемый обнаружением аномалий: алгоритм учится на выборке “чистых“ матчей (матчи проверялись вручную на отсутствие чита нашими Dota 2 экспертами), а затем способен обнаруживать “подозрительные” отклонения от нормы. Чтобы классифицировать поведение читов и оценить точность нашего обнаружения, мы попросили 6к игроков пересмотреть случайные «подозрительные» матчи и принять твердое решение решение - использовались ли читы или нет?

Статистики называют эту методику "выборочный контроль". Согласно нашим оценкам, детектор имеет менее 3% ложных срабатываний (ситуации, когда система ошибочно обвиняет игрока в использовании читов). Идеальный алгоритм трудно построить из-за большого количества уникальных ситуаций. Если ваша игра попадет в эти ошибочные 3%, пожалуйста сообщите нам об этой ошибке, отправив отзыв через кнопку "Это не так". Наш алгоритм учится на помеченных реплеях, чем больше отзывов, тем более точный наш античит.