本文主要是介绍聚焦GDC 2024 | 网易数智揭晓FPS游戏AI反作弊系统！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2023年，是“ AI 大爆炸”的一年，从抽象晦涩的技术概念，到如今人人生活中不可或缺的生产力工具，“AI”逐渐从实验室走进了我们的现实生活的每个角落。2024 ，在“AI”赋能下，游戏产业的走向也备受关注！
近段时间，游戏圈正在热议的莫过于在美国旧金山举行的 GDC 2024，本届 GDC 大会以“AI”为关键词，会议内容涵盖 AI、VR、AR 等多个主题，作为全球游戏行业最具规模、最有权威、最有影响力的专业峰会，一众国内头部大厂都携重磅产品参会。作为一名老游戏人，当然不能错过这一盛会的精彩内容，跟随全球顶级公司的步伐学习先进的游戏开发经验，探索新的游戏玩法和商业模式！
业界领先的游戏服务提供商网易数智也亮相了本次大会，值得一提的是，其在游戏行业提供涵盖“研发、发行、运营、安全”等全链路解决方案，助力游戏产品在体验、创新、安全和运营等方面实现全面提升。在机器学习峰会上，网易数智向全球游戏开发者们展示了其在游戏 AI 智能体和 AI 反作弊等方面的最新研究成果。上期，跟大家分享了网易数智游戏行业部 CTO 陶建容的精彩演讲内容 ——《为“街球全明星”训练高拟人和高强度的篮球 AI 智能体》（点击蓝字，立即查看精彩回顾），相信大家收获满满！
本期，小智深入访谈了网易数智游戏行业部高级算法工程师杜鑫康，深入探究网易数智在“CS:GO”游戏中基于录像回放数据的机器学习驱动反作弊系统。据了解，这是网易数智与香港大学 HKUS3Lab (Software Security and System Lab)钱晨雄教授、张嘉毅同学共同合作的最新成果，他们给予的极大支持是这次成功不可或缺的一部分！从市场趋势到潜在风险，从应用场景到技术突破，探究游戏反作弊现状及挑战，剖析 AI 技术如何有效识别和精准打击游戏作弊行为，小智与你共同共筑游戏世界的安全防线！
01
FPS 游戏热潮不断
外挂问题持续困扰
玩游戏，讲究的就是“痛快”！没人能抗拒顺风局带来的压力释放感。FPS 游戏，相信大家或多或少都有玩儿过，它作为一种高度竞争和反应速度极高的游戏类型，已成为当今游戏市场主流的游戏品类之一。中国音像与数字出版协会电子竞技工作委员会《 2023 年中国电子竞技产业报告》显示，2023 年移动端电子竞技游戏流水以及客户端热度 TOP 20 的电竞游戏产品均集中在射击类、多人在线战术竞技（ MOBA ）类、体育竞技类以及卡牌类。
根据以上数据，我们可以看出，在中国竞技类游戏中，FPS 游戏市场已居于领先地位。打开 Steam 社区，你会发现 “Counter-Strike 2” 的全球玩家数稳居 FPS 品类 N0.1，“CS:GO”在中国 FPS 品类中热度排行达 NO.3 ！
受到玩家青睐的同时，外挂问题成为 FPS 游戏发展的一大挑战。在此背景下，网易数智游戏行业部高级算法工程师杜鑫康，分享了他们在“CS:GO”游戏中如何利用机器学习技术，通过分析“CS:GO”游戏的 replay 数据来精准识别和打击作弊行为。
透视和自瞄是该类游戏中最常见的两种作弊方式。透视作弊让玩家能够在远距离发现并锁定敌人，而自瞄作弊则能够在玩家射击时自动将瞄准点对准敌人的致命部位，如头部，极大地提高了射击的精确度。此外，层出不穷的作弊手段，如骨骼挂、陀螺挂、飞天挂、自动急停等，正在对游戏竞技场的公正性和玩家的沉浸体验造成严重破坏。
（图示：透视)
谈到当前的作弊手段，大家都不会陌生，外挂制作者会通过一些隐蔽的外挂入侵手段，例如使用虚拟机、内存注入、HOOK 等技术，使外挂难以被反作弊系统检测到，这也导致 FPS 游戏外挂屡禁不止。在 FPS 游戏中，玩家的瞬间判断与反应能力将会直接决定一场游戏的胜负，因此这类游戏对实时性的要求极高。为了提升玩家游戏体验，游戏通常会采用资源预加载技术，然而，这一特性也被外挂制作者所利用，他们通过修改本地游戏数据或注入外部程序来获取不正当的竞争优势，如透视和自瞄等作弊手段。
透视作弊往往通过篡改本地数据包，这些包含角色位置信息的数据包，使作弊者能够在远距离发现敌人位置，从而提前做出反应，这种作弊方式隐蔽性强，难以被普通玩家察觉。自瞄作弊则通过模拟鼠标点击来自动瞄准敌人的关键部位，实现精准射击。这种作弊行为虽然在驱动层面难以检测，但通过分析玩家的行为数据，我们可以发现正常玩家与自瞄玩家的行为存在显著差异，这也为识别和打击作弊行为提供了关键线索。
02
“AI ”重拳出击
维护游戏公平竞技
为维护公平竞争的环境，业界已经采用多种先进技术来检测识别和打击作弊行为。目前，主流的检测外挂方式包括签名检测、行为特征分析和内存扫描等。尽管如此，传统的反作弊方法在实施过程中仍面临诸多挑战。例如，利用机器学习模型，通过 Resnet 网络学习视频中外挂行为特征具有一定的优势，但同时也有一定的局限性，在实际应用中对计算资源的需求极高，且识别精度较低。此外，传统的反作弊方法通常会基于对游戏软件的逆向工程进行分析，但外挂制作者为规避检测，往往会采用各种手段隐藏作弊行为，这使得外挂的完全识别和复现变得极为困难和复杂。
游戏行业亟需探索更为高效和精确的反作弊技术，以应对不断演变的作弊手段。近年来，随着 AI 技术的不断深化和实际应用落地，AI 在反外挂治理中正在逐渐发挥价值，它已经成为打击作弊行为、维护游戏环境的重要“武器”之一。
为什么 AI 能在游戏反外挂中担任主角？杜鑫康称主要原因在于游戏玩家通常无法直接影响服务器端数据，AI 在相对稳定的环境中能够通过分析玩家行为数据来精准识别出异常模式和潜在作弊行为。如今，随着AI模型不断地从新数据中学习和自我完善，其在作弊识别方面的准确度也在稳步提升，因此，这种基于数据迭代和模型优化的方法，使 AI 在检测和预防作弊行为方面变得更加高效和精确！
运用 AI 技术，游戏公司能够从更高维度对游戏数据进行分析，精确识别出篡改和异常行为，不仅有效提高作弊的门槛和成本，还能帮助游戏厂商实时监控和维护游戏生态的健康发展，实现风险预防和控制的双管齐下。网易数智凭借多年的技术积累和丰富的游戏大数据支持，已打磨出一套完善的游戏 AI 反作弊数据解决方案。通过深入分析玩家的 replay 数据，构建出玩家的结构化、时序性数据特征，并分别搭建透视和自瞄外挂的检测系统，这套系统不仅适用于各类在线游戏平台，还能显著提升游戏的公平性和玩家的满意度。
我们以“CS:GO”机器学习驱动反作弊系统为例，网易数智利用 replay 数据进行特征工程，并借助箱状图这样的视觉化工具，能够清晰地划分出正常玩家与作弊玩家在结构化数据指标上的差异。如下图，蓝色代表正常玩家，粉色则标识作弊者，通过比较，作弊玩家在爆头率、击杀率及预瞄准能力等关键指标上与正常玩家显著不同，再通过进一步特征分析，如玩家准心的移动速度、加速度及射击频率等特征，正常玩家的准心移动速度和加速度波动较大，而作弊玩家因为利用外挂提前获取敌人位置，并且多数有压枪功能，使其准心移动显得异常平滑和精准，这种差异为我们识别自瞄作弊行为提供了关键线索。
（图示：左图为自瞄玩家，右图为正常玩家，相比之下，正常玩家的准心移动速度和加速度可能更加杂乱和不规则。）
（图示：左图为自瞄玩家，右图为正常玩家，可以看到准心落在敌人所在球面时，自瞄玩家的准心轨迹会更加平滑，不会出现正常玩家那样准心的大规模角度变化。）
透视作弊者从判别敌人的位置角度、瞄准反应、击杀率等方面都呈现出完全不同的数据，通过分析游戏的全局数据回放，从一个上帝视角观察到作弊玩家的多种异常行为。例如，在一幅图像中，即使目标位于视线外，作弊玩家也能准确瞄准，另一幅图展示了作弊玩家如何在转角遇敌前就调整了视角，实现了即时瞄准。
如上图所示，尽管作弊玩家偶尔会“演”，正常玩家也会有偶尔“超神”表现，但是放大到单回合多次击杀，以及多回合、多场次的瞄准击杀表现来看，透视作弊玩家的平均反应时间（命中时间差）要比正常玩家低，且稳定，而平均击杀率（对枪 KD）则比正常高。
（图示：在上帝视角下观看玩家行为，其异常行为非常突出。）
在打击作弊行为的战斗中，尽管游戏开发者采用了多种措施来识别作弊行为，但区分作弊行为和正常游戏行为之间的界限仍然十分模糊，不能仅依靠单一的异常指标来做出判断。因此，通过精细地构建特征工程，包括玩家的移动模式、射击精度以及与敌人交互的方式，我们通过构建出一种能够从微观行为中识别作弊行为的模型，不仅极大地提升了作弊检测的精确度，同时也大幅提高了处理效率。
接下来，分享该模型的三大挑战：
挑战 1：特征和标签构建
挑战 2：模型设计和训练
挑战 3：工作流设计
1.特征和标签的构建
在构建反作弊检测系统时，特征工程是核心环节。通过深入游戏、分析游戏数据，提取结构化数据、时序数据，构建出一个综合的多维特征模型；在构建特征和标签阶段，数据集来源于运营商提供的 10 万场比赛的重放，覆盖了 67 万名玩家的 1000 万次击杀事件。
为了进一步加强了训练数据集，网易数智还通过测试服模拟作弊行为，收集了 2 万次作弊击杀事件；在数据清洗过程中，采用了 clean lab 的方法，精确清洗了每一次击杀事件是否涉及作弊，特别是对于透视和自瞄等作弊行为的识别。这一过程中，剔除了数据不清晰或与作弊行为不匹配的标签，来保证最终数据集的质量。
2.模型设计
模型设计为该方案的核心环节。网易数智在此过程中综合考量了时序数据、机构化数据，以及宏观和微观层面的特征，通过采用多种神经网络技术对特征进行了深入提取并进行了分类处理，精准识别作弊行为与正常游戏行为的概率，采用了一系列的损失函数和评估指标，并通过加权融合的方式综合考虑了多个神经网络模型对作弊行为和正常游戏行为的分类概率，从而实现了对玩家行为的最终评估。
该模型在准确率和召回率方面均取得了突破性进展，超越了官方常规封禁措施的效果。通过与运营商相同批次数据的对比分析，我们能够实现 30% 至 50% 的作弊检测率提升。具体来说，模型的准确率提升至 89.62%，召回率也达到了近 59% ，这些成果标志着网易数智在作弊玩家检测的精确性和广泛性方面，都已走在了行业的前沿！
3.工作流程设计
最后，让我们回顾并梳理这一整个工作流程。首先，对游戏的 replay 数据进行特征提取，随后，使用特征网络对特征进行学习和分类，依托于模型的分析成果，我们就能够精准识别作弊玩家。
为进一步验证，将宏观和微观的分析结果以及视频片段压缩从 40 分钟至 1 分钟证据（即作弊玩家使用外挂的击杀片段），提交给游戏管理员（GM）进行人工复审。这一关键步骤不仅大幅提升了作弊识别的准确度，也极大提高了整个流程的效率。在模型本身已具备高准确率和强覆盖能力的基础上，结合 GM 的专业复审，系统整体性能实现了质的飞跃！
不仅局限于算法或机器学习领域的优化，网易数智还打造了一套全方位的工作流程，覆盖了从数据采集到模型部署，再到作弊行为的精确识别、证据保全存档，甚至延伸到为法律程序提供支持的每一个关键步骤。据了解，这套工作流程已在多个实际场景中得到应用验证，小智认为，这正是网易数智对技术创新与实践应用融合的持续追求，并体现了其对维护游戏环境公平性的坚定承诺和不懈努力！
游戏安全保卫战将是一场持续的较量，让玩家享受到一个公正、安全、健康的游戏体验，这要求游戏开发商具备强大的对抗能力，预先构筑安全防线，更需要社会各界的广泛协作与共同参与。作为游戏安全服务的领航者，网易数智正全力投入这场维护游戏生态平衡的持久战中。未来，网易数智将不断扩展其游戏 AI 解决方案的边界，加速 AI 技术与游戏产业的深度融合，推动游戏行业向着更加智能、互联的未来发展。
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今天先聊到这里，看到这里的游戏人，期待下次为大家分享更多游戏行业洞察！
好的内容值得你关注、点赞与收藏~❤我来自网易~ 是你最得力的游戏行业战略家，也是最硬核的游戏技术布道师，一起让技术发光~ 欢迎各位游戏人一起探讨交流~
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