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游戏 AI 反作弊|基于时序行为数据的自瞄外挂检测方案，附方案详情！_ai自瞄外挂
作者：小小林熬夜学编程 | 2024-04-25 07:07:53
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ai自瞄外挂
游戏AI反作弊，上次跟大家分享了基于时序行为数据的透视外挂检测方案，本次跟大家分享
基于时序行为数据的自瞄外挂检测方案，大家记得点赞收藏！
基于时序行为数据的自瞄外挂检测方案
我们分析发现，使用自瞄外挂的作弊玩家在准星移动速度、加速度、准星落点等多
维度特征上与正常玩家表现有明显差异。这是因为自瞄外挂能够快速锁定敌人，使
得玩家的瞄准更加精准和迅速，而正常玩家则需要花费更多的时间和精力进行瞄
准。具体来说，自瞄外挂使用者的准星移动速度和加速度更快，准星在敌人球面的
落点更加集中。这些特征的显著差异导致自瞄外挂使用者的表现与正常玩家不同。
1. 准心移动速度与其加速
通过下图，蓝色曲线为准心移动速度红色曲线为其加速度，红色坐标点为玩家开枪
时刻，自瞄程序通常会使准心的移动速度和加速度变得非常平滑，因为它们会获取
目标的位置并自动调整准心的移动速度和加速度。左图为自瞄玩家，右图为正常玩
家，相比之下，正常玩家的准心移动速度和加速度可能更加杂乱和不规则。我们可
以看出自瞄玩家在开枪后依然可以保持较小的速度与加速度变化（丝滑压枪效
果）。
2. 准心在敌人球面的落点
因为自瞄提前获取了玩家的某个部位坐标，再模拟鼠标信号发送信号，以下是准心
在敌人球面的落点图，左图为自瞄玩家，右图为正常玩家，可以看到准心落在敌人
所在球面时，自瞄玩家的准心轨迹会更加平滑，不会出现正常玩家那样准心的大规
模角度变化。
时序模型网络架构
如上，将我们通过业务经验、专家经验构造的透视和自瞄的时序特征进行提取之
后，结合原始特征，按照“命中、击杀”的时间顺序组合形成序列，喂入到自监督时
序模型进行预训练，再经过 LSTM 序列分类网络进行监督学习。
应用效果
我们在某知名 FPS 游戏上部署了该系统，系统将模型推理服务部署在服务器上，客
户端通过埋点日志和实时推流的方式上传解析后的回放数据，服务端实时接收玩家
每个回合、每局的时序行为数据（视网络条件而定），并进行特征处理和结果推
理，同时会结合玩家历史对局信息做出综合决策，决策结果存盘并经过复核之后，
游戏对作弊玩家进行处理。
我们从国内外网站上收集了 10w 场的回放数据，解析出 67w 玩家总共 1000w 次
击杀样本，在业务方线上 3 千场比赛数据中，高召回方案可覆盖自瞄玩家总数的
82.94%，高精度方案可获得 95.38% 的准确度。
通过对 FPS 游戏主流外挂以及传统解决方案的分析，我们不难看出这是矛与盾对决
的巅峰之战，利用人工智能等先进技术才能够更准确地检测外挂行为。
在面对复杂的外挂形势，网易智企游戏 AI 经过多年的技术沉淀积累，以足够多的游
戏大数据做基础支持，打磨出完善的 FPS 游戏反作弊数据解决方案。
方案仅通过使用在游戏中广泛存在的回放日志数据，重构出玩家当局的表现，构建
玩家的时序行为数据，并基于该时序行为数据，分别搭建透视和自瞄外挂检测系
统。该方法和系统可广泛应用于各种在线游戏平台，提高游戏平台的公平性和客户
满意度。
未来，游戏开发者和平台运营商需要不断更新和完善反外挂系统。在反外挂技术方
面，需要继续研究和开发更加高效、准确的算法和模型，以应对不断变化的外挂形
式和攻击手段。同时，需要加强对游戏平台的监管和管理，建立健全的监管机制，
加强对玩家行为的监测和识别，及时发现和处理违规行为，维护游戏的公平性和品
牌形象。此外，游戏开发者和平台运营商还需要与玩家建立更紧密的联系，了解玩
家的需求和反馈，及时解决玩家的问题和困惑，提高玩家的满意度和忠诚度。最
终，通过不断更新和完善反外挂系统，加强对游戏平台的监管和管理，以及与玩家
的密切联系，可以有效地保护游戏的公平性和品牌形象，提高游戏平台的用户体验
和市场竞争力。
—— END——
今天先聊到这里，看到这里的游戏人，期待下次为大家分享更多游戏行业洞察！
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