Аспирант Норвежского университета естественных и технических наук разработал метод идентификации геймеров по паттернам использования мыши и клавиатуры в рамках своей диссертации. Пользователь u/Magga_ поделился результатами своего исследования в сабреддите r/GlobalOffensive, где он отслеживал сигналы мыши и клавиатуры от более чем тысячи игроков, а затем сопоставлял их. Используя эту технику, он смог идентифицировать уникальных пользователей и сопоставить их с конкретными учетными записями, даже теми, которые использовали несколько дополнительных аккаунтов. u/Magga_ заявил, что его метод позволил на 100% определять уникальных игроков по данным о мыши, в то время как идентификация по клавиатуре позволяла выбрать правильного игрока в 98% случаев. Поскольку обе метрики измеряют совершенно разные движения, их комбинация обеспечивает высокую точность обнаружения. Существуют опасения, что у не связанных друг с другом людей может быть одинаковый стиль игры, особенно учитывая, что в Counter-Strike 2 пиковое количество игроков по-прежнему превышает 1,2 миллиона, что может привести к ложным срабатываниям. Однако u/Magga_ отметил, что, хотя у совершенно незнакомых людей могут быть схожие сигналы от мыши или клавиатуры, статистическая вероятность того, что два человека будут иметь схожие привычки использования мыши *и* клавиатуры, очень мала. «Среди пар незнакомцев корреляция между схожестью их привычек использования мыши и схожестью их привычек использования клавиатуры составляет всего 0,11, где 0 означает отсутствие связи, а 1 — полную взаимосвязь», — написал исследователь. Интересно, что в процессе тестирования своего метода он столкнулся с препятствием: некоторое время система выдавала ряд «ложных срабатываний». Но после более глубокого анализа u/Magga_ обнаружил, что эти учетные записи на самом деле связаны друг с другом, выявив неизвестные пары аккаунтов и даже связав четыре разных аккаунта с одним человеком. Он даже утверждал, что этот метод идентификации аккаунтов и сопоставления их с конкретными игроками является не концепцией, а рабочей системой. Она предназначена для приема демо-записей и непрерывной привязки аккаунтов, позволяя создавать справочную систему с каждым загруженным матчем. Несмотря на огромное количество матчей и игроков, которыми она должна управлять, система рассчитана на работу на одном слайде объемом 20 ГБ графического процессора Nvidia A100. Тем не менее, автор отметил, что объем протестированных данных невелик, и он хочет увидеть систему в действии на реальной численности игроков CS2. Другим ограничением, которое он отметил, является то, что общие учетные записи нарушат работу системы. Хотя эта система может быть хорошей идеей, чтобы помочь разработчикам игр находить читеров и предотвращать их порчу онлайн-игрового опыта, она также поднимает вопросы конфиденциальности и этичного использования. Некоторые игроки критиковали инвазивные меры борьбы с читами, что привело к тому, что Riot отказалась от своего спорного требования постоянной загрузки античита при старте системы на защищенных ПК с Windows 11. Также были жалобы, когда Valorant вывела из строя читерское оборудование стоимостью 6000 долларов США, причем некоторые утверждали, что это был слишком большой шаг со стороны разработчика. Исследователь понимал последствия своей технологии борьбы с читами, но заявил, что решение о том, как ее внедрять, остается за разработчиком игры. «Читерство один раз в детстве не должно лишать вас игры на всю жизнь, поэтому я думаю, что бан, переданный через связь, должен истекать через определенный период», — сказал u/Magga_. «Где провести эту черту — это реальный вопрос, но это выбор политики, а не ограничение метода».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jowi Morales
