Как MLSAC находит читеров с помощью нейросетей

Шаг 1: плагин следит за боем

Во время боя плагин MLSAC каждый тик записывает, как игрок поворачивает камеру, где прицел относительно цели, когда и как он кликает, попадают ли удары, как он двигается и есть ли между ним и целью блок. Компенсация задержки нужна, чтобы плагин видел цель там, где её на самом деле видел игрок.

Шаг 2: нейросеть оценивает короткие окна

Бой нарезается на короткие окна по несколько секунд, и каждое окно отправляется в облако MLSAC. Нейросеть, обученная на многих часах реальной честной игры и игры с читами, возвращает вероятность того, что окно принадлежит читеру.

Одного окна никогда не хватает, чтобы наказать игрока. Оценка пополняет буфер детекции: он растёт на уверенных окнах и медленно убывает при чистой игре.

Шаг 3: буфер, флаги и что дальше

Когда буфер заполняется, игрок получает флаг. Что значит каждый флаг, владелец сервера решает на сайте: алерт персоналу, кик, бан или подавление — меньше урона, больше получаемого урона, лаги или помехи с инвентарём. Подавление может начинаться и раньше, когда буфер проходит выбранные пороги.

Почему машинное обучение

Современные боевые читы настроены так, чтобы не выходить за жёсткие лимиты: бьют на обычной дистанции, добавляют случайные промахи и сглаживают наводку. Модель, которая видела, как настоящие игроки двигают мышью и кликают, всё равно замечает разницу и становится лучше с каждой новой записью читов и честных игроков.