Античит VACnet использует тысячи процессоров для обнаружения читеров |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-03-27 19:14 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. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|