論文の概要: A Systematic Review of Technical Defenses Against Software-Based Cheating in Online Multiplayer Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21377v1
- Date: Wed, 24 Dec 2025 16:00:45 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-29 11:51:46.198117
- Title: A Systematic Review of Technical Defenses Against Software-Based Cheating in Online Multiplayer Games
- Title(参考訳): オンラインマルチプレイヤーゲームにおけるソフトベースのチーティングに対する技術的防御の体系的検討
- Authors: Adwa Alangari, Ohoud Alharbi,
- Abstract要約: 本稿では,オンラインマルチプレイヤーゲームにおけるソフトウェアベースの不正行為に対する技術的防御について検討する。
既存のアプローチをサーバ側の検出、クライアント側のアンチタンパー、カーネルレベルのアンチチートドライバ、ハードウェアによるTEEに分類する。
全体的な見直しは、不正行為者による進行中の軍備競争と、頑丈で敵対的な反チートデザインの必要性を強調している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1458853556386799
- License:
- Abstract: This systematic literature review surveys technical defenses against software-based cheating in online multiplayer games. Categorizing existing approach-es into server-side detection, client-side anti-tamper, kernel-level anti-cheat drivers, and hardware-assisted TEEs. Each category is evaluated in terms of detection effectiveness, perfor-mance overhead, privacy im-pact, and scalability. The analy-sis highlights key trade-offs, particularly between the high visibility of kernel-level solutions and their privacy and stability risks, versus the low intrusive-ness but limited insight of server-side methods. Overall, the re-view emphasizes the ongoing arms race with cheaters and the need for robust, adversary-resistant anti-cheat designs.
- Abstract(参考訳): 本稿では,オンラインマルチプレイヤーゲームにおけるソフトウェアベースの不正行為に対する技術的防御について検討する。
既存のアプローチをサーバ側の検出、クライアント側のアンチタンパー、カーネルレベルのアンチチートドライバ、ハードウェアによるTEEに分類する。
各カテゴリは、検出効率、パーフォーマンスオーバーヘッド、プライバシ・イム・ペースト、スケーラビリティの観点から評価される。
分析では、特にカーネルレベルのソリューションの高可視性とプライバシと安定性のリスクの間の重要なトレードオフを強調している。
全体的な見直しは、不正行為者による進行中の軍備競争と、頑丈で敵対的な反チートデザインの必要性を強調している。
関連論文リスト
- Gynopticon: Consensus-Based Cheating Detection System for Competitive Games [0.0]
オンラインゲームはゲーム業界にとって大きな脅威となる。
これまでのほとんどの研究は、MMORPGs(Massively Multiplayer Online Role-Playing Games)に集中している。
GYNOPTICONは,ユーザのコンセンサスを利用して異常行動を識別する,新しい不正検出フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-14T06:28:24Z) - A Systematic Survey of Model Extraction Attacks and Defenses: State-of-the-Art and Perspectives [65.3369988566853]
近年の研究では、敵が対象モデルの機能を複製できることが示されている。
モデル抽出攻撃は知的財産権、プライバシー、システムのセキュリティに脅威をもたらす。
本稿では,攻撃機構,防衛手法,計算環境に応じてMEAを分類する新しい分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-20T19:49:59Z) - SoK: Advances and Open Problems in Web Tracking [71.54586748169943]
Webトラッキングは、パーソナライズされた広告とコンバージョン追跡を可能にする、広範かつ不透明なプラクティスである。
Webトラッキングは、広告業界の変化、ブラウザによるアンチトラッキング対策の導入、新たなプライバシー規制の実施などによって、かつての世代の変革が進んでいる。
このシステム化・オブ・ナレッジ(SoK)は、この幅広い研究を統合することを目的としており、近代的で急速に進化するWebトラッキングのランドスケープを形成するための技術的なメカニズム、対策、および規制の包括的概要を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-16T23:30:54Z) - Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6445117343499]
本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。
敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。
GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-30T13:26:00Z) - Identify As A Human Does: A Pathfinder of Next-Generation Anti-Cheat Framework for First-Person Shooter Games [25.04499987558611]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T09:00:07Z) - Red Team Redemption: A Structured Comparison of Open-Source Tools for Adversary Emulation [2.0404184397649225]
赤チームは敵をシミュレートし、前もって使用した戦術について知らせることなく、防御者に対する洗練された攻撃を行う。
これらのインタラクティブなサイバー演習は、組織のセキュリティ姿勢を評価し改善し、脆弱性を検出し、従業員を訓練するのに非常に有益である。
敵のエミュレーションツールは、部分的に攻撃行為を自動化し、レッドチーム経験が不足している場合でも、高速で連続的で繰り返し可能なセキュリティテストを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T09:00:31Z) - If It Looks Like a Rootkit and Deceives Like a Rootkit: A Critical Examination of Kernel-Level Anti-Cheat Systems [0.0]
本稿では,カーネルレベルのアンチチートシステムが根根の性状を反映する程度を体系的に評価する。
我々の分析は、ルートキットのような振る舞いを示し、システムのプライバシーと整合性を脅かす4つのアンチチートソリューションのうちの2つを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T12:10:03Z) - Robust Vision-Based Cheat Detection in Competitive Gaming [12.124621973070164]
本稿では,フレームバッファの最終状態をキャプチャし,不正オーバーレイを検出するビジョンベースアプローチを提案する。
以上の結果から,機械学習によるロバストで効果的な解凍は実現可能であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T06:06:52Z) - Increasing the Confidence of Deep Neural Networks by Coverage Analysis [71.57324258813674]
本稿では、異なる安全でない入力に対してモデルを強化するために、カバレッジパラダイムに基づく軽量な監視アーキテクチャを提案する。
実験結果から,提案手法は強力な対向例とアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの両方を検出するのに有効であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T16:38:26Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。