Modello di apprendimento automatico sviluppato per combattere gli imbrogli nei videogiochi
Qualsiasi giocatore di videogiochi sa quanto sia frustrante competere con gli imbroglioni, ma molti non si rendono conto dell’impatto economico e di altro tipo sul gioco e sullo sviluppatore. Sembra anche che, indipendentemente dalle azioni intraprese da uno sviluppatore, alcune persone trovano sempre modi per imbrogliare un gioco. Questo è il motivo per cui gli 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 sparatutto in prima persona Counter-Strike per sviluppare il nuovo approccio, ma può essere applicato a qualsiasi gioco MMO (massively multiplayer online) in cui un server centrale riceve traffico di dati.
Counter-Strike è uno dei giochi sparatutto in prima persona più popolari sul mercato, il che significa che i giocatori usano sempre cheat software. Il gioco coinvolge squadre di giocatori che lavorano insieme per contrastare i terroristi attraverso la diffusione di bombe, il salvataggio di ostaggi e la sicurezza delle posizioni degli impianti. I giocatori possono acquistare armi più potenti guadagnando valuta di gioco.
Md Shihabul Islam è uno studente di dottorato in informatica della UT Dallas presso la Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science. Islam, che è lui stesso un giocatore di Counter-Strike, è stato l’autore principale dello studio.
“A volte quando giochi contro giocatori che usano cheat puoi dirlo, ma a volte potrebbe non essere evidente”, ha detto. “Non è giusto nei confronti degli altri giocatori.”
L’impatto economico
Molti giocatori potrebbero vedere l’imbroglio solo come un modo per rovinare il divertimento agli altri, ma ci sono molte altre implicazioni. I giocatori spesso lasciano un gioco a causa di questo comportamento, che può causare un impatto economico per lo sviluppatore.
Negli eSport, un settore in rapida crescita che genera circa 1 miliardo di dollari di entrate annuali, gli imbrogli sono puniti con sanzioni contro squadre e giocatori. Questi possono includere la squalifica, la perdita di vincite o un divieto totale.
Sfide di rilevamento dei tradimenti
Una delle sfide significative che circondano gli imbrogli nei giochi MMO è che spesso non vengono rilevati. I dati importanti dal computer di un giocatore al server di gioco vengono crittografati, il che significa che gli imbrogli vengono spesso rilevati solo dopo che i registri di gioco sono stati decrittografati ed è troppo tardi. Questo è il motivo per cui il team di UT Dallas ha sviluppato un approccio che non prevede la decrittazione, ma analizza il traffico di dati crittografato in tempo reale.
Il Dr. Latifur Khan è un professore di informatica e direttore del Big Data Analytics and Management Lab presso l’UT Dallas. È anche uno degli autori dello studio.
“I giocatori che imbrogliano inviano il traffico in un modo diverso”, ha detto Khan. “Stiamo cercando di catturare quelle caratteristiche.”
Analisi del traffico di gioco per rilevare i modelli
Lo studio del team ha coinvolto 20 studenti che hanno utilizzato tre trucchi software nel gioco, tra cui un aimbot, un hack di velocità e un wallhack. I ricercatori hanno quindi analizzato il traffico di gioco da e verso il server, il che ha portato alla scoperta di alcuni modelli che identificavano il comportamento fraudolento.
I ricercatori hanno utilizzato i dati per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere gli imbrogli in base ai modelli e alle caratteristiche. Dopo aver regolato il modello statistico, potrebbe essere applicato a gruppi più grandi. Un aspetto del loro approccio è che il traffico dati viene inviato a un’unità di elaborazione grafica, il che accelera il processo e riduce il carico di lavoro dell’unità di elaborazione centrale nel server principale.
Secondo l’Islam, altre società di gioco potrebbero utilizzare il nuovo approccio con i propri dati, eventualmente addestrando software di gioco per i loro giochi. Dopo che questo software ha rilevato un comportamento fraudolento, è possibile rimediare immediatamente.
“Dopo il rilevamento”, ha detto Khan, “possiamo dare un avvertimento e cacciare via con grazia il giocatore se continua a imbrogliare durante un intervallo di tempo fisso.
“Il nostro obiettivo è garantire che giochi come Counter-Strike rimangano divertenti ed equi per tutti i giocatori”.
