نموذج تعلم الآلة تم تطويره لمكافحة الغش في ألعاب الفيديو

يعرف أي لاعب لألعاب الفيديو مدى الإحباط الذي يسببه المنافسة مع الغشاشين، ولكن العديد منهم لا يدركون الآثار الاقتصادية وغيرها على اللعبة والمطور. ويبدو أن الإجراءات التي يتخذها المطور لا تمنع بعض الأفراد من الغش دائمًا. هذا هو السبب في أن علماء الحاسوب في جامعة تكساس في دالاس اتخذوا نهجًا ذكاءً اصطناعيًا لمكافحة هذه الألعاب.

نشرت الأبحاث في معاملات IEEE على الحوسبة الموثوقة والأمنية في 3 أغسطس.

استخدم الباحثون لعبة إطلاق النار من منظور الشخص الأول الشهيرة كاونتر سترايك لتطوير النهج الجديد، ولكن يمكن تطبيقه على أي لعبة أونلاين متعددة اللاعبين حيث يستقبل خادم مركزي حركة مرور البيانات.

كاونتر سترايك هي واحدة من أكثر ألعاب إطلاق النار من منظور الشخص الأول شعبية في السوق، مما يعني أن اللاعبين دائمًا ما يستخدمون برامج الغش. تتضمن اللعبة فرقًا من اللاعبين يعملون معًا لمواجهة الإرهابيين من خلال تفكيك القنابل وإنقاذ الرهائن وتأمين مواقع التأسيس. يمكن للاعبين شراء أسلحة أكثر قوة من خلال كسب العملات داخل اللعبة.

مد شهاب الإسلام هو طالب دكتوراه في علوم الحاسوب في مدرسة إريك جونسون للهندسة وعلوم الحاسوب. وهو لاعب كاونتر سترايك نفسه، وكان المؤلف الرئيسي للدراسة.

“أحيانًا عندما تلعب ضد لاعبين يستخدمون الغش، يمكنك معرفة ذلك، ولكن أحيانًا قد لا يكون ذلك واضحًا”، قال. “ليس من العدل للآخرين.”

التأثير الاقتصادي

يرى العديد من اللاعبين الغش كطريقة لتدمير متعة الآخرين، ولكن هناك عواقب أخرى. غالبًا ما يغادر اللاعبون اللعبة بسبب هذا السلوك، مما يمكن أن يؤثر على المطور اقتصاديًا.

في رياضات الألعاب الإلكترونية، وهي صناعة تتوسع بسرعة وتحقق إيرادات سنوية تبلغ حوالي مليار دولار، يعاقب الغش من خلال العقوبات على الفرق واللاعبين. يمكن أن تشمل هذه العقوبات الإقصاء، أو فقدان المكافآت، أو الحظر التام.

تحديات كشف الغش

أحد التحديات الكبيرة المحيطة بالغش في ألعاب الأونلاين المتعددة اللاعبين هو أن الغش غالبًا ما يبقى غير مكتشف. يتم تشفير البيانات المهمة من كمبيوتر اللاعب إلى خادم اللعبة، مما يعني أن الغش يتم اكتشافه عادة فقط بعد فك تشفير سجلات اللعبة، ويكون ذلك متأخرًا. هذا هو السبب في أن فريق جامعة تكساس في دالاس طور نهجًا لا يتضمن فك التشفير، ولكنه يتحليل حركة مرور البيانات المشفرة في الوقت الفعلي.

الدكتور لطيفور خان هو أستاذ علوم الحاسوب ومدير مختبر تحليل وإدارة البيانات الكبيرة في جامعة تكساس في دالاس. وهو أيضًا أحد مؤلفي الدراسة.

“اللاعبون الذين يغشون يرسلون حركة مرور بطريقة مختلفة”، قال خان. “نحاول التقاط تلك الخصائص.”

تحليل حركة مرور اللعبة لاكتشاف الأنماط

شملت دراسة الفريق 20 طالبًا يستخدمون ثلاث برامج غش في اللعبة، بما في ذلك أيم بوت وسرعة اختراق وجدار اختراق. ثم قام الباحثون بتحليل حركة مرور اللعبة إلى الخادم ومنه، مما أدى إلى اكتشاف أنماط معينة حددت سلوك الغش.

استخدم الباحثون البيانات لتدريب خوارزمية تعلم الآلة قادرة على التنبؤ بالغش بناءً على الأنماط والسمات. بعد تعديل النموذج الإحصائي، يمكن تطبيقه على مجموعات أكبر. أحد جوانب نهجهم هو أن حركة مرور البيانات تُرسل إلى وحدة معالجة الرسومات، مما يسرع العملية ويقلل من عبء عمل وحدة المعالجة المركزية في الخادم الرئيسي.

وفقًا لإسلام، يمكن لشركات الألعاب الأخرى استخدام النهج الجديد مع بياناتها الخاصة، وبالتالي تدريب برامج الألعاب الخاصة بهم. بعد أن يكتشف هذا البرنامج سلوك الغش، يمكن علاجه على الفور.

“بعد الكشف”، قال خان، “يمكننا إصدار تحذير وطرد اللاعب بكل لطف إذا استمر في الغش خلال فترة زمنية محددة.

“هدفنا هو ضمان أن تظل ألعاب مثل كاونتر سترايك ممتعة وعادلة لجميع اللاعبين.”