Античит VACnet использует тысячи процессоров для обнаружения читеров

Сотрудник Valve раскрыл некоторые подробности нового самообучающегося античита

В рамках конференции Game Developers Conference 2018 сотрудник Valve Джон Макдональд рассказал о VACnet – новом инструменте борьбы с читерами в Counter-Strike: Global Offensive. Дополнение к античиту VAC представляет собой нейросеть, которая анализирует поведение игроков непосредственно во время игры.

VACnet собирает данные о 600 тысячах матчей ежедневно, на базе которых проводит самообучение в обнаружении нечестных игроков. На текущем этапе развития, нейронная сеть может определять самых отчаянных нарушителей, так называемых "рейджеров", которые ранее получали бан лишь спустя некоторый период разбирательств через "Патруль". Со слов спикера Valve, система обработки жалоб "Патруль" эффективна в борьбе с читерами лишь на 15-30%, тогда как VACnet позволяет довести эту долю до 80-90%.

Интересной новостью стало то, что VACnet уже внедрён в игру для режима "Напарники". Valve не стали анонсировать это событие, что позволило поймать множество недобросовестных игроков, которые пользовались отсутствием "Патруля" в матчах "2 на 2".

Впрочем, Джон Макдональд в своём докладе на Game Developers Conference 2018 отметил, что для качественной работы VACnet потребуется ещё много времени анализа и самообучения нейросети. Для ускорения этого процесса Valve задействовала 64 блейд-сервера, в каждый из которых входит по 54 ЦП и 128GB ОЗУ. Инвестиции в аппаратное обеспечение составили около 120 миллионов долларов США, что примерно равно сумме выручки компании с продаж копий CS:GO за 2017 год. Вероятно, это самая большая "античит-ферма" созданная для одной игры.

Впервые о разработке античита с машинным обучением стало известно в феврале 2017 года. Представитель Valve на форуме Reddit рассказал об альфа-тесте нового решения борьбы с читерами, для работы которого будет задействован искусственный интеллект.

Комментарии: