論文の概要: Identify As A Human Does: A Pathfinder of Next-Generation Anti-Cheat Framework for First-Person Shooter Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14830v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 09:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:50:08.818510
• Title: Identify As A Human Does: A Pathfinder of Next-Generation Anti-Cheat Framework for First-Person Shooter Games
• Title（参考訳）: Identify as a human do: a Pathfinder of Next-Generation Anti-Cheat Framework for First-Person Shooter Games
• Authors: Jiayi Zhang, Chenxin Sun, Yue Gu, Qingyu Zhang, Jiayi Lin, Xiaojiang Du, Chenxiong Qian,
• Abstract要約: オンラインゲームでのティーティングは、ゲーム体験の完全性に重大な脅威をもたらす。 本稿では,人気ゲームCS:GOのためのサーバサイドFPSアンチチートフレームワークHAWKを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.04499987558611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The gaming industry has experienced substantial growth, but cheating in online games poses a significant threat to the integrity of the gaming experience. Cheating, particularly in first-person shooter (FPS) games, can lead to substantial losses for the game industry. Existing anti-cheat solutions have limitations, such as client-side hardware constraints, security risks, server-side unreliable methods, and both-sides suffer from a lack of comprehensive real-world datasets. To address these limitations, the paper proposes HAWK, a server-side FPS anti-cheat framework for the popular game CS:GO. HAWK utilizes machine learning techniques to mimic human experts' identification process, leverages novel multi-view features, and it is equipped with a well-defined workflow. The authors evaluate HAWK with the first large and real-world datasets containing multiple cheat types and cheating sophistication, and it exhibits promising efficiency and acceptable overheads, shorter ban times compared to the in-use anti-cheat, a significant reduction in manual labor, and the ability to capture cheaters who evaded official inspections.
• Abstract（参考訳）: ゲーム業界は相当な成長を遂げているが、オンラインゲームにおける不正行為は、ゲーム体験の完全性に重大な脅威をもたらす。 特にファースト・パーソン・シューティング(FPS)ゲームでは、ゲーム業界にかなりの損失をもたらす可能性がある。 既存のアンチチートソリューションには、クライアント側のハードウェア制約、セキュリティリスク、サーバ側の信頼性の低いメソッドなど、制限がある。 これらの制約に対処するため,本研究では,人気ゲームCS:GO用のサーバサイドFPSアンチチートフレームワークであるHAWKを提案する。 HAWKは機械学習技術を用いて人間の専門家の識別プロセスを模倣し、新しいマルチビュー機能を活用し、明確に定義されたワークフローを備えている。 著者らはHAWKを,複数の不正タイプを含む最初の大規模および実世界のデータセットで評価し,有望な効率性と許容可能なオーバーヘッド,使用中のアンチチートよりも短い禁止時間,手作業の大幅な削減,公式検査を回避した不正者を捕獲する能力を示す。

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