Makine Öğrenimi Modeli Video Oyun Hilelerini Önlemek İçin Geliştirildi

Her video oyun oyuncusu, hile yapanlarla rekabet etmenin nasıl can sıkıcı olduğunu bilir, ancak birçok kişi oyun ve geliştirici üzerindeki ekonomik ve diğer etkileri farkında değildir. Ayrıca, geliştiricinin aldığı önlemler ne olursa olsun, bazı bireylerin her zaman oyunu hile yapma yollarını bulduğu görünüyor. Bu nedenle, Texas Üniversitesi’nde bulunan Dallas’taki bilgisayar bilimcileri bu oyuncularla mücadele etmek için yapay zeka (AI) yaklaşımı benimsemişlerdir.

Araştırma IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing dergisinde 3 Ağustos’ta yayımlandı.

Araştırmacılar, yeni yaklaşımı geliştirmek için popüler ilk şahıs nişancı oyunu Counter-Strike’i kullandılar, ancak bu yaklaşım herhangi bir merkezi sunucu veri trafiği alan büyük ölçekli çok oyunculu çevrimiçi (MMO) oyunlara uygulanabilir.

Counter-Strike, piyasada en popüler ilk şahıs nişancı oyunlarından biri olduğundan, oyuncular her zaman yazılım hileleri kullanıyorlar. Oyun, oyuncuların birlikte teröristlere karşı bomba imha, rehine kurtarma ve tesisleri güvence altına alma gibi görevleri yerine getirmelerini içerir. Oyuncular, oyun içi para kazanarak daha güçlü silahlar satın alabilirler.

Md Shihabul Islam, Erik Jonsson Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri Okulu’nda bilgisayar bilimi doktorası yapan bir UT Dallas öğrencisidir. İslam, aynı zamanda bir Counter-Strike oyuncusudur ve çalışmanın baş yazarıdır.

“Bazen hile kullanan oyunculara karşı oynarken anlayabilirsiniz, ancak bazen belirgin olmayabilir” dedi. “Bu, diğer oyuncular için adil değil.”

Ekonomik Etki

Çok sayıda oyuncu, hile yapmayı sadece diğerlerinin eğlencesini bozmak olarak görür, ancak daha birçok ima vardır. Oyuncular, bu davranış nedeniyle oyunu terk eder, bu da geliştirici için ekonomik bir etkiye neden olabilir.

E-spor, yaklaşık 1 milyar dolarlık yıllık geliri olan hızla büyüyen bir endüstridir ve burada hile cezalandırılır. Takımlar ve oyunculara karşı yaptırımlar uygulanır. Bunlar, diskalifiye, kazanılan paraların el konulması veya tamamen yasaklanma olabilir.

Hile Tespitinin Zorlukları

MMO oyunlarındaki hilelerin etrafındaki önemli bir zorluk, genellikle tespit edilememesidir. Bir oyuncunun bilgisayarından oyun sunucusuna gönderilen önemli veriler şifrelenmiştir, bu nedenle hile genellikle oyun günlükleri şifresini çözdükten ve çok geç kaldıktan sonra tespit edilir. Bu nedenle, UT Dallas’taki ekip, şifre çözmeden, ancak şifreli veri trafiğini gerçek zamanlı olarak analiz eden bir yaklaşım geliştirdi.

Dr. Latifur Khan, UT Dallas’ta bilgisayar bilimi profesörü ve Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Laboratuvarı müdürüdür. Ayrıca çalışmanın yazarlarından biridir.

“Hile yapan oyuncular trafik gönderme şekli farklıdır” dedi Khan. “Bu özellikleri yakalamaya çalışıyoruz.”

Oyun Trafiklerini Analiz Etme ve Desenleri Tespit Etme

Ekibin çalışması, 20 öğrencinin oyun içinde üç yazılım hilesi kullandığını içeriyordu: bir nişan alma hilesi, hız hilesi ve duvar hilesi. Araştırmacılar, sonra oyun sunucusuna gelen ve oradan giden oyun trafiğini analiz ettiler ve hile davranışını tanımlayan belirli kalıplar keşfettiler.

Araştırmacılar, bu verileri, kalıpları ve özellikleri temel alan hileleri öngören bir makine öğrenimi algoritmasını eğitmek için kullandılar. İstatistiksel modeli ayarladıktan sonra, daha büyük gruplara uygulanabilir. Yaklaşımlarının bir yönü, veri trafiğinin bir grafik işlem birimi (GPU) ile gönderilmesidir, bu da süreci hızlandırır ve ana sunucudaki merkezi işlem biriminin (CPU) iş yükünü azaltır.

İslam’a göre, diğer oyun şirketleri bu yeni yaklaşımı kendi verileriyle kullanabilir ve sonunda oyun yazılımlarını eğitebilir. Bu yazılımlar hile davranışını tespit ettikten sonra, hemen düzeltilmesi mümkün olur.

“Tespit ettikten sonra” dedi Khan, “uyarı verebilir ve sabit bir zaman aralığında hile yapmaya devam ederse oyuncuyu kibarca oyundan çıkarabiliriz.

“Amacımız, Counter-Strike gibi oyunların tüm oyuncular için eğlenceli ve adil kalmasını sağlamaktır.”