Modèle d’apprentissage automatique développé pour lutter contre la triche dans les jeux vidéo

Tout joueur de jeux vidéo sait à quel point il est frustrant de concourir avec des tricheurs, mais beaucoup ne réalisent pas les impacts économiques et autres sur le jeu et le développeur. Il semble également que quoi que fasse un développeur, certaines personnes trouvent toujours des moyens de tricher. C’est pourquoi des informaticiens de l’Université du Texas à Dallas ont adopté une approche d’intelligence artificielle (IA) pour lutter contre ces joueurs.

La recherche a été publiée dans IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing le 3 août.

Les chercheurs ont utilisé le jeu de tir à la première personne populaire Counter-Strike pour développer la nouvelle approche, mais elle peut être appliquée à tout jeu en ligne massivement multijoueur (MMO) où un serveur central reçoit des données de trafic.

Counter-Strike est l’un des jeux de tir à la première personne les plus populaires sur le marché, ce qui signifie que les joueurs utilisent toujours des logiciels de triche. Le jeu consiste en des équipes de joueurs qui travaillent ensemble pour contrer les terroristes par la diffusion de bombes, la résolution d’otages et la sécurisation des emplacements d’usines. Les joueurs peuvent acheter des armes plus puissantes en gagnant de la monnaie dans le jeu.

Md Shihabul Islam est un étudiant doctorant en informatique à l’École d’ingénierie et de sciences informatiques Erik Jonsson de l’UT Dallas. Islam, qui est lui-même un joueur de Counter-Strike, était l’auteur principal de l’étude.

“Parfois, lorsque vous jouez contre des joueurs qui utilisent des triches, vous pouvez le dire, mais parfois, ce n’est pas évident”, a-t-il déclaré. “Ce n’est pas juste pour les autres joueurs.”

L’impact économique

Beaucoup de joueurs peuvent considérer la triche comme un moyen de gâcher le plaisir des autres, mais il y a beaucoup d’autres implications. Les joueurs quittent souvent un jeu en raison de ce comportement, ce qui peut avoir un impact économique sur le développeur.

Dans les esports, qui est une industrie en pleine croissance avec des revenus annuels d’environ 1 milliard de dollars, la triche est punie par des sanctions contre les équipes et les joueurs. Celles-ci peuvent inclure la disqualification, la perte de gains ou une interdiction totale.

Les défis de la détection de la triche

L’un des défis importants entourant la triche dans les jeux en ligne massivement multijoueurs est qu’elle passe souvent inaperçue. Les données importantes d’un ordinateur de joueur au serveur de jeu sont chiffrées, ce qui signifie que la triche n’est souvent détectée qu’après que les journaux de jeu ont été déchiffrés, et il est trop tard. C’est pourquoi l’équipe de l’UT Dallas a développé une approche qui n’implique pas de déchiffrement, mais qui analyse les données de trafic chiffrées en temps réel.

Le Dr Latifur Khan est un professeur d’informatique et directeur du laboratoire d’analyse et de gestion de données massives à l’UT Dallas. Il est également l’un des auteurs de l’étude.

“Les joueurs qui trichent envoient des données de trafic d’une manière différente”, a déclaré Khan. “Nous essayons de capturer ces caractéristiques.”

Analyser le trafic de jeu pour détecter les modèles

L’étude de l’équipe a impliqué 20 étudiants utilisant trois logiciels de triche dans le jeu, notamment un aimbot, un hack de vitesse et un wallhack. Les chercheurs ont ensuite analysé les données de trafic de jeu vers et depuis le serveur, ce qui a conduit à la découverte de certains modèles qui identifiaient le comportement de triche.

Les chercheurs ont utilisé les données pour former un algorithme d’apprentissage automatique capable de prédire la triche en fonction des modèles et des caractéristiques. Après avoir ajusté le modèle statistique, il pouvait être appliqué à des groupes plus importants. Un aspect de leur approche est que les données de trafic sont envoyées à une unité de traitement graphique, ce qui accélère le processus et réduit la charge de travail de l’unité centrale de traitement dans le serveur principal.

Selon Islam, d’autres sociétés de jeux pourraient utiliser la nouvelle approche avec leurs propres données, formant éventuellement des logiciels de jeu pour leurs jeux. Une fois que ce logiciel détecte un comportement de triche, il pourrait être remédié immédiatement.

“Après la détection”, a déclaré Khan, “nous pouvons donner un avertissement et expulser gracieusement le joueur s’il continue à tricher pendant un intervalle de temps fixe.

“Notre objectif est de nous assurer que les jeux comme Counter-Strike restent amusants et équitables pour tous les joueurs.”