Ученые разработали новое оружие против читеров в Counter-Strike

Ученые из UT Dallas разработали новый подход к обнаружению читеров с помощью популярного шутера от первого лица Counter-Strike. Этот механизм может работать в любой многопользовательской онлайн-игре (MMO), которая отправляет трафик данных на центральный сервер.

Counter-Strike — это серия игр, в которых игроки работают в командах, чтобы противостоять террористам, обеспечивая безопасность заводов, обезвреживая бомбы и спасая заложников. Игроки могут зарабатывать внутриигровую валюту, чтобы покупать более мощное оружие, что является ключом к успеху. Различные коды программного обеспечения для игры доступны в интернете.

По словам Шихабула Ислама, докторанта факультета информатики Университета Эрика Йонссона в Университете штата Калифорния в Далласе, помимо честной игры, читинг также может иметь экономические последствия, когда недовольные игроки уходят играть в другие игры. Инциденты с мошенничеством также могут иметь серьезные последствия в киберспорте, быстрорастущей отрасли с годовым доходом около 1 миллиарда долларов. Согласно данным Комиссии по честности киберспорта в Великобритании, мошенничество может привести к санкциям против команд и игроков, включая дисквалификацию, конфискацию призовых и запрет на участие в будущем.

Обнаружение читерства в играх MMO может быть сложной задачей, поскольку данные, которые передаются с компьютера игрока на игровой сервер, зашифрованы. Предыдущие исследования полагались на расшифрованные игровые журналы для обнаружения мошенничества постфактум. Подход исследователей UT Dallas устраняет необходимость в дешифрованных данных и вместо этого анализирует трафик зашифрованных данных на сервер и с сервера в режиме реального времени.

«Игроки, которые обманывают, отправляют трафик другим способом», — сказал доктор Латифур Хан, автор исследования, профессор компьютерных наук и директор Лаборатории аналитики и управления BigData в UT Dallas. 

Для исследования 20 студентов из Университета штата Даллас «Основы кибербезопасности для практиков» загрузили Counter-Strike и три программных чит-кода: прицел-бот, который автоматически нацеливается на противника; хак скорости, позволяющий игроку двигаться быстрее; и wallhack, который делает стены прозрачными, чтобы игроки могли легко видеть своего противника. Исследователи создали сервер, посвященный проекту, чтобы деятельность студентов не мешала другим онлайн-игрокам.

Исследователи проанализировали игровой трафик на выделенный сервер и обратно. Данные передаются пакетами или связками информации. Пакеты могут быть разного размера в зависимости от содержимого. Исследователи проанализировали особенности, в том числе количество входящих и исходящих пакетов, их размер, время их передачи, их направление и количество пакетов в пачке.

Наблюдая за трафиком данных от игроков-студентов, исследователи выявили закономерности, указывающие на мошенничество. Затем они использовали эту информацию для обучения модели искусственного интеллекта, и спрогнозировали мошенничество на основе шаблонов и особенностей игровых данных.

Исследователи скорректировали свою статистическую модель, основанную на небольшом наборе игроков, для работы с большими группами. Часть механизма обнаружения обмана включает отправку трафика данных на графический процессор, который является параллельным сервером, чтобы ускорить процесс и снять нагрузку с центрального процессора главного сервера.

Исследователи планируют расширить свою работу, чтобы создать подход для игр, не использующих архитектуру клиент-сервер, и сделать механизм обнаружения более безопасным. Ислам сказал, что игровые компании могут использовать метод UT Dallas со своими собственными данными для обучения игрового программного обеспечения обнаружению мошенничества. При обнаружении читеров система может немедленно принять меры.

«После обнаружения, мы можем сделать предупреждение и аккуратно выгнать игрока, если он продолжит читерство в течение определенного промежутка времени. Наша цель — сделать так, чтобы такие игры, как Counter-Strike, оставались интересными и справедливыми для всех игроков», — сказал Хан.