Modello di apprendimento automatico sviluppato per combattere le truffe nei videogiochi

Qualsiasi giocatore di videogiochi sa quanto sia frustrante competere con i truffatori, ma molti non si rendono conto dell’impatto economico e di altri tipi sui giochi e sugli sviluppatori. Sembra anche che, nonostante le azioni intraprese dagli sviluppatori, alcuni individui trovino sempre modi per truffare i giochi. È per questo che gli scienziati informatici dell’Università del Texas a Dallas hanno adottato un approccio di intelligenza artificiale (AI) per combattere questi giocatori.

La ricerca è stata pubblicata su IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing il 3 agosto.

I ricercatori hanno utilizzato il popolare gioco di sparation in prima persona Counter-Strike per sviluppare il nuovo approccio, ma può essere applicato a qualsiasi gioco online multiplayer di massa (MMO) in cui un server centrale riceve traffico di dati.

Counter-Strike è uno dei giochi di sparation in prima persona più popolari sul mercato, il che significa che i giocatori utilizzano sempre software di truffa. Il gioco consiste in squadre di giocatori che lavorano insieme per contrastare i terroristi attraverso la diffusione di bombe, il salvataggio di ostaggi e la sicurezza di posizioni di impianto. I giocatori possono acquistare armi più potenti guadagnando valuta all’interno del gioco.

Md Shihabul Islam è uno studente di dottorato in informatica alla UT Dallas presso la Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science. Islam, che è anche un giocatore di Counter-Strike, è stato l’autore principale dello studio.

“A volte, quando giochi contro giocatori che utilizzano truffe, puoi capirlo, ma a volte potrebbe non essere evidente”, ha detto. “Non è giusto per gli altri giocatori.”

L’impatto economico

Molti giocatori potrebbero considerare le truffe come un modo per rovinare il divertimento degli altri, ma ci sono molte altre implicazioni. I giocatori spesso lasciano un gioco a causa di questo comportamento, il che può causare un impatto economico per lo sviluppatore.

Negli esports, che è un’industria in rapida crescita con entrate annuali di circa 1 miliardo di dollari, le truffe sono punite attraverso sanzioni contro squadre e giocatori. Ciò può includere la disqualificazione, la perdita di vincite o un divieto totale.

Le sfide della rilevazione delle truffe

Una delle sfide più significative legate alle truffe nei giochi MMO è che spesso passano inosservate. I dati importanti dal computer di un giocatore al server del gioco sono crittografati, il che significa che le truffe vengono spesso rilevate solo dopo che i log del gioco sono stati decriptati, e a quel punto è troppo tardi. È per questo che il team di UT Dallas ha sviluppato un approccio che non richiede la decrittazione, ma analizza il traffico di dati crittografati in tempo reale.

Il dottor Latifur Khan è un professore di informatica e direttore del Big Data Analytics and Management Lab alla UT Dallas. È anche uno degli autori dello studio.

“I giocatori che truffano inviano traffico in un modo diverso”, ha detto Khan. “Stiamo cercando di catturare quelle caratteristiche.”

Analisi del traffico di gioco per rilevare modelli

Lo studio del team ha coinvolto 20 studenti che utilizzavano tre software di truffa nel gioco, tra cui un aimbot, un speed hack e un wallhack. I ricercatori hanno quindi analizzato il traffico di gioco verso e dal server, il che ha portato alla scoperta di determinati modelli che identificavano il comportamento di truffa.

I ricercatori hanno utilizzato i dati per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere le truffe in base ai modelli e alle caratteristiche. Dopo aver aggiustato il modello statistico, è stato possibile applicarlo a gruppi più grandi. Un aspetto del loro approccio è che il traffico di dati viene inviato a una unità di elaborazione grafica, il che accelera il processo e riduce il carico di lavoro dell’unità di elaborazione centrale nel server principale.

Secondo Islam, altre società di giochi potrebbero utilizzare il nuovo approccio con i propri dati, addestrando eventualmente il software di gioco per i propri giochi. Dopo che il software rileva il comportamento di truffa, potrebbe essere risolto immediatamente.

“Dopo la rilevazione”, ha detto Khan, “possiamo dare un avvertimento e gentilmente espellere il giocatore se continua con la truffa durante un intervallo di tempo fisso.

“Il nostro obiettivo è garantire che i giochi come Counter-Strike rimangano divertenti e leali per tutti i giocatori.”