Modelo de aprendizaje automático desarrollado para combatir las trampas en los videojuegos

Cualquier jugador de videojuegos sabe lo frustrante que es competir con tramposos, pero muchos no se dan cuenta de los impactos económicos y de otro tipo en el juego y el desarrollador. También parece que no importa qué acciones tome un desarrollador, algunas personas siempre encuentran formas de hacer trampa en un juego. Es por eso que los científicos informáticos de la Universidad de Texas en Dallas han adoptado un enfoque de inteligencia artificial (IA) para combatir a estos jugadores. 

La investigación fue publicada en Transacciones IEEE sobre computación confiable y segura en agosto 3.

Los investigadores utilizaron el popular juego de disparos en primera persona Counter-Strike para desarrollar el nuevo enfoque, pero se puede aplicar a cualquier juego en línea multijugador masivo (MMO) donde un servidor central recibe el tráfico de datos. 

Counter-Strike es uno de los juegos de disparos en primera persona más populares del mercado, lo que significa que los jugadores siempre usan trucos de software. El juego involucra a equipos de jugadores que trabajan juntos para contrarrestar a los terroristas mediante la difusión de bombas, el rescate de rehenes y la seguridad de las ubicaciones de las plantas. Los jugadores pueden comprar armas más poderosas ganando dinero en el juego.

Md Shihabul Islam es estudiante de doctorado en informática de UT Dallas en la Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación Erik Jonsson. Islam, quien también es jugador de Counter-Strike, fue el autor principal del estudio.

“A veces, cuando juegas contra jugadores que usan trampas, puedes darte cuenta, pero a veces puede que no sea evidente”, dijo. “No es justo para los otros jugadores”.

El impacto económico

Muchos jugadores pueden ver las trampas como una forma de arruinar la diversión de los demás, pero hay muchas más implicaciones. Los jugadores a menudo abandonan un juego debido a este comportamiento, lo que puede causar un impacto económico para el desarrollador. 

En los deportes electrónicos, que es una industria en rápido crecimiento que genera alrededor de mil millones de dólares en ingresos anuales, las trampas se castigan mediante sanciones contra equipos y jugadores. Estos pueden incluir la descalificación, la pérdida de ganancias o una prohibición total. 

Desafíos de detectar trampas

Uno de los desafíos importantes que rodean las trampas en los juegos MMO es que a menudo no se detectan. Los datos importantes de la computadora de un jugador al servidor del juego están encriptados, lo que significa que las trampas a menudo solo se detectan después de que se descifran los registros del juego, y es demasiado tarde. Esta es la razón por la que el equipo de UT Dallas desarrolló un enfoque que no involucra el descifrado, pero analiza el tráfico de datos cifrados en tiempo real. 

El Dr. Latifur Khan es profesor de informática y director del Laboratorio de Gestión y Análisis de Big Data en UT Dallas. También es uno de los autores del estudio. 

“Los jugadores que hacen trampa envían tráfico de una manera diferente”, dijo Khan. “Estamos tratando de capturar esas características”.

Análisis del tráfico del juego para detectar patrones

El estudio del equipo involucró a 20 estudiantes que usaron tres trucos de software en el juego, incluido un aimbot, speed hack y wallhack. Luego, los investigadores analizaron el tráfico del juego hacia y desde el servidor, lo que llevó a descubrir ciertos patrones que identificaron el comportamiento de trampa. 

Los investigadores utilizaron los datos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático capaz de predecir las trampas en función de los patrones y características. Después de ajustar el modelo estadístico, podría aplicarse a grupos más grandes. Un aspecto de su enfoque es que el tráfico de datos se envía a una unidad de procesamiento de gráficos, lo que acelera el proceso y disminuye la carga de trabajo de la unidad de procesamiento central en el servidor principal.

Según Islam, otras compañías de juegos podrían usar el nuevo enfoque con sus propios datos, eventualmente entrenando software de juegos para sus juegos. Después de que este software detecte un comportamiento de trampa, podría remediarse de inmediato.

“Después de la detección”, dijo Khan, “podemos dar una advertencia y expulsar elegantemente al jugador si continúa haciendo trampa durante un intervalo de tiempo fijo.

“Nuestro objetivo es garantizar que juegos como Counter-Strike sigan siendo divertidos y justos para todos los jugadores”.