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वीडियो-गेम धोखाधड़ी से निपटने के लिए मशीन-लर्निंग मॉडल विकसित किया गया

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कोई भी वीडियो गेम खेलने वाला जानता है कि धोखेबाजों के साथ प्रतिस्पर्धा करना कितना निराशाजनक है, लेकिन कई लोगों को गेम और डेवलपर पर पड़ने वाले आर्थिक और अन्य प्रभावों का एहसास नहीं होता है। ऐसा भी लगता है कि डेवलपर चाहे जो भी कदम उठाए, कुछ लोग हमेशा गेम को धोखा देने के तरीके ढूंढ ही लेते हैं। यही कारण है कि डलास में टेक्सास विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने इन खिलाड़ियों से निपटने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) दृष्टिकोण अपनाया है। 

में शोध प्रकाशित हुआ था भरोसेमंद और सुरक्षित कंप्यूटिंग पर आईईईई लेनदेन अगस्त 3 पर।

शोधकर्ताओं ने नए दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए लोकप्रिय प्रथम-व्यक्ति शूटर गेम काउंटर-स्ट्राइक का उपयोग किया, लेकिन इसे किसी भी व्यापक मल्टीप्लेयर ऑनलाइन (एमएमओ) गेम पर लागू किया जा सकता है जहां एक केंद्रीय सर्वर डेटा ट्रैफ़िक प्राप्त करता है। 

काउंटर-स्ट्राइक बाज़ार में सबसे लोकप्रिय प्रथम-व्यक्ति शूटर गेम में से एक है, जिसका अर्थ है कि खिलाड़ी हमेशा सॉफ़्टवेयर चीट्स का उपयोग करते हैं। खेल में खिलाड़ियों की टीमें शामिल हैं जो बम प्रसार, बंधक बचाव और संयंत्र स्थानों को सुरक्षित करने के माध्यम से आतंकवादियों का मुकाबला करने के लिए मिलकर काम करती हैं। खिलाड़ी इन-गेम मुद्रा अर्जित करके अधिक शक्तिशाली हथियार खरीद सकते हैं।

एमडी शिहाबुल इस्लाम एरिक जोंसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड कंप्यूटर साइंस में यूटी डलास कंप्यूटर साइंस डॉक्टरेट छात्र हैं। इस्लाम, जो स्वयं एक काउंटर-स्ट्राइक खिलाड़ी हैं, अध्ययन के प्रमुख लेखक थे।

उन्होंने कहा, "कभी-कभी जब आप धोखेबाज खिलाड़ियों के खिलाफ खेल रहे होते हैं तो आप बता सकते हैं, लेकिन कभी-कभी यह स्पष्ट नहीं हो सकता है।" "यह अन्य खिलाड़ियों के लिए उचित नहीं है।"

आर्थिक प्रभाव

कई खिलाड़ी धोखाधड़ी को केवल दूसरों का मज़ा बर्बाद करने का एक तरीका मान सकते हैं, लेकिन इसके और भी कई निहितार्थ हैं। खिलाड़ी अक्सर इस व्यवहार के कारण गेम छोड़ देते हैं, जिससे डेवलपर पर आर्थिक प्रभाव पड़ सकता है। 

ईस्पोर्ट्स में, जो एक तेजी से बढ़ता हुआ उद्योग है जो लगभग 1 बिलियन डॉलर का वार्षिक राजस्व लाता है, टीमों और खिलाड़ियों के खिलाफ प्रतिबंधों के माध्यम से धोखाधड़ी की सजा दी जाती है। इनमें अयोग्यता, जीत जब्त करना या पूर्ण प्रतिबंध शामिल हो सकता है। 

धोखाधड़ी का पता लगाने की चुनौतियाँ

MMO गेम्स में धोखाधड़ी से जुड़ी महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक यह है कि इसका अक्सर पता नहीं चल पाता है। किसी खिलाड़ी के कंप्यूटर से गेम सर्वर तक महत्वपूर्ण डेटा एन्क्रिप्ट किया गया है, जिसका अर्थ है कि धोखाधड़ी का पता अक्सर गेम लॉग डिक्रिप्ट होने के बाद ही लगाया जाता है, और तब तक बहुत देर हो चुकी होती है। यही कारण है कि यूटी डलास की टीम ने एक दृष्टिकोण विकसित किया जिसमें डिक्रिप्शन शामिल नहीं है, लेकिन यह वास्तविक समय में एन्क्रिप्टेड डेटा ट्रैफ़िक का विश्लेषण करता है। 

डॉ. लतीफुर खान कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और यूटी डलास में बिग डेटा एनालिटिक्स एंड मैनेजमेंट लैब के निदेशक हैं। वह अध्ययन के लेखकों में से एक भी हैं। 

खान ने कहा, "धोखा देने वाले खिलाड़ी अलग तरीके से ट्रैफिक भेजते हैं।" "हम उन विशेषताओं को पकड़ने की कोशिश कर रहे हैं।"

पैटर्न का पता लगाने के लिए गेम ट्रैफ़िक का विश्लेषण करना

टीम के अध्ययन में गेम में तीन सॉफ्टवेयर चीट्स का उपयोग करने वाले 20 छात्र शामिल थे, जिनमें एक एंबोट, स्पीड हैक और वॉलहैक शामिल थे। इसके बाद शोधकर्ताओं ने सर्वर से आने-जाने वाले गेम ट्रैफिक का विश्लेषण किया, जिससे कुछ ऐसे पैटर्न का पता चला, जो धोखाधड़ी के व्यवहार की पहचान करते थे। 

शोधकर्ताओं ने पैटर्न और सुविधाओं के आधार पर धोखाधड़ी की भविष्यवाणी करने में सक्षम मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग किया। सांख्यिकीय मॉडल को समायोजित करने के बाद इसे बड़े समूहों पर लागू किया जा सकता है। उनके दृष्टिकोण का एक पहलू यह है कि डेटा ट्रैफ़िक को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट में भेजा जाता है, जो प्रक्रिया को तेज करता है और मुख्य सर्वर में केंद्रीय प्रोसेसिंग यूनिट के कार्यभार को कम करता है।

इस्लाम के अनुसार, अन्य गेमिंग कंपनियां अपने स्वयं के डेटा के साथ नए दृष्टिकोण का उपयोग कर सकती हैं, अंततः अपने गेम के लिए गेमिंग सॉफ़्टवेयर का प्रशिक्षण ले सकती हैं। यह सॉफ़्टवेयर धोखाधड़ी के व्यवहार का पता लगाने के बाद, इसे तुरंत ठीक किया जा सकता है।

खान ने कहा, "पता लगने के बाद, अगर खिलाड़ी एक निश्चित समय अंतराल के दौरान धोखाधड़ी जारी रखता है तो हम उसे चेतावनी दे सकते हैं और शालीनतापूर्वक बाहर निकाल सकते हैं।"

"हमारा उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि काउंटर-स्ट्राइक जैसे गेम सभी खिलाड़ियों के लिए मज़ेदार और निष्पक्ष रहें।"

 

एलेक्स मैकफ़ारलैंड एक एआई पत्रकार और लेखक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम विकास की खोज कर रहे हैं। उन्होंने दुनिया भर में कई एआई स्टार्टअप और प्रकाशनों के साथ सहयोग किया है।