Makine Öğrenimi Modeli Video Oyun Hilelerini Önlemek için Geliştirildi

Her video oyunu oyuncusu, hile yapanlarla rekabet etmenin nasıl bir şey olduğunu bilir, ancak birçok kişi oyun ve geliştirici üzerindeki ekonomik ve diğer etkileri anlamaz. Ayrıca, geliştiricinin aldığı her türlü eyleme rağmen, bazı bireylerin her zaman oyunu hile yapma yollarını bulduğu görünüyor. Bu nedenle, Texas Üniversitesi Dallas’taki bilgisayar bilimcileri bu oyuncularla mücadele etmek için yapay zeka (AI) yaklaşımı benimsemiştir.

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

Araştırmacılar, yeni yaklaşımı geliştirmek için popüler bir birinci şahıs nişancı oyunu olan Counter-Strike’i kullandılar, ancak bu yaklaşım herhangi bir büyük ölçekli çok oyunculu çevrimiçi (MMO) oyuna uygulanabilir.

Counter-Strike, piyasada en popüler birinci şahıs nişancı oyunlarından biri olduğundan, oyuncular her zaman yazılım hileleri kullanıyorlar. Oyun, bomba difüzyonunu, rehine kurtarmayı ve tesisleri güvence altına almayı içeren takımların birlikte çalışmasını içerir. Oyuncular, oyun içi para kazanılarak daha güçlü silahlar satın alınabilir.

Md Shihabul Islam, UT Dallas’ta bilgisayar bilimi doktorası yapan bir öğrencidir. İslam, aynı zamanda bir Counter-Strike oyuncusudur ve çalışmanın baş yazarıdır.

“Bazen hile kullanan oyunculara karşı oynarken bunu anlarsınız, ancak bazen bunun öyle olmadığı durumlarda da olabilir” dedi. “Bu, diğer oyuncular için adil değil.”

Ekonomik Etki

Çok sayıda oyuncu, hile yapmanın sadece diğer oyuncuların eğlencesini bozmak anlamına geldiğini düşünüyor, ancak bunun daha birçok etkisi var. Oyuncular, bu davranış nedeniyle oyunu terk ediyor, bu da geliştirici için ekonomik bir etkiye neden olabiliyor.

E-Spor, yaklaşık 1 milyar dolarlık yıllık geliri olan hızla büyüyen bir endüstridir ve burada hile cezalandırılıyor. Bu cezalar, takımların ve oyuncuların diskalifiye edilmesi, kazançlarının el konulması veya tamamen yasaklanması şeklinde olabilir.

Hile Tespitinin Zorlukları

MMO oyunlarındaki hilelerin etrafındaki önemli bir zorluk, bunların 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 edilebilir. Bu nedenle, UT Dallas’taki ekip, şifrelemeyi içeren bir yaklaşım geliştirdi, ancak şifreli veri trafiğini gerçek zamanlı olarak analiz ediyor.

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 şekilleri farklı” dedi Khan. “Biz bu özelliklerini yakalamaya çalışıyoruz.”

Oyun Trafiklerini Analiz Etme ve Kalıpları Tespit Etme

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

Araştırmacılar, verileri bir makine öğrenimi algoritması eğitmek için kullandılar ve bu algoritma kalıplara ve özelliklere dayanarak hile yapma davranışını öngörme yeteneğine sahipti. İstatistiksel modeli ayarladıktan sonra, daha büyük gruplara uygulanabilirdi. Yaklaşımlarının bir yönü, veri trafiğinin bir grafik işlem birimi aracılığıyla gönderilmesiydi, bu da süreci hızlandırıyor ve ana sunucunun merkezi işlem biriminin iş yükünü azaltıyordu.

İslam’a göre, diğer oyun şirketleri bu yeni yaklaşımı kendi verilerini kullanarak uygulayabilir ve sonunda kendi oyunları için oyun yazılımlarını eğitebilirler. Bu yazılımlar hile davranışını tespit ettikten sonra, hemen düzeltilmesi mümkün olabilir.

“Tespit sonrası” dedi Khan, “uyarı verebilir ve sabit bir zaman aralığında hile yapmaya devam ederlerse oyuncuyu kibarca dışarı atabiliriz.

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