Informatiker starten eine Gegenoffensive gegen Betrüger von Videospielen

Informatiker starten eine Gegenoffensive gegen Betrüger von Videospielen

Das Cheat-Erkennungssystem könnte betrügerische Spieler anmutig rausschmeißen Informatiker an der Universität von Texas in Dallas haben eine neue Waffe gegen das Betrügen von Videospielern entwickelt. Die Forscher entwickelten ihren Ansatz zur Erkennung von Betrügern mithilfe des beliebten Ego-Shooter-Spiels Counter-Strike. Der Mechanismus kann jedoch für jedes Massively Multiplayer Online Game (MMO) verwendet werden, das Datenverkehr an einen zentralen Server sendet.

Seine Forschung wurde im August online veröffentlicht. 3 in IEEE-Transaktionen zu zuverlässigem und sicherem Computing. Counter-Strike ist eine Reihe von Spielen, in denen Spieler als Team gegen Terroristen vorgehen, indem sie den Standort von Pflanzen sichern, Bomben entschärfen und Geiseln retten. Spieler können im Spiel Geld verdienen, um stärkere Waffen zu kaufen, was der Schlüssel zum Erfolg ist. Verschiedene Software-Cheats für das Spiel sind online verfügbar. “Manchmal, wenn Sie Cheat-Spieler spielen, können Sie sagen, aber manchmal ist es nicht offensichtlich”, sagte Md Shihabul Islam, ein Doktorand der Informatik an der School of Engineering and Computer Science in UT Dallas. Computing Erik Jonsson und Hauptautor. aus dem Studio, der zum Spaß Counter-Strike spielt. “Es ist nicht fair gegenüber den anderen Spielern.” Neben Fairplay kann Betrug auch wirtschaftliche Auswirkungen haben, wenn unzufriedene Spieler andere Spiele spielen, sagte der Islam. Betrugsfälle können auch schwerwiegende Folgen für den E-Sport haben, eine schnell wachsende Branche mit einem Jahresumsatz von fast einer Milliarde Dollar. Betrug kann laut der in Großbritannien ansässigen Esports Integrity Commission zu Strafen gegen Teams und Spieler führen, einschließlich Disqualifikation, Verlust von Preisgeldern und einem Verbot der zukünftigen Teilnahme. Das Erkennen von Betrug in MMO-Spielen kann eine Herausforderung sein, da die Daten, die vom Computer des Spielers zum Spieleserver übertragen werden, verschlüsselt sind. Frühere Forschungen haben sich auf entschlüsselte Spielprotokolle gestützt, um Betrug nachträglich zu erkennen. Der Ansatz der UT Dallas-Forscher macht entschlüsselte Daten überflüssig und analysiert stattdessen den verschlüsselten Datenverkehr zum und vom Server in Echtzeit. “Spieler, die betrügen, senden den Verkehr auf andere Weise”, sagte Dr. Latifur Khan, Studienautor, Professor für Informatik und Direktor des Big Data Analysis and Management Laboratory an der UT Dallas. “Wir versuchen, diese Eigenschaften zu erfassen.” Für die Studie haben 20 Schüler der Klasse Cyber ​​Security Essentials for Practitioners von UT Dallas Counter-Strike und drei Software-Cheats heruntergeladen: einen Aimbot, der automatisch einen Gegner angreift; ein Geschwindigkeitstrick, mit dem sich der Spieler schneller bewegen kann; und ein Wallhack, der die Wände transparent macht, so dass die Spieler ihren Gegner leicht sehen können. Die Forscher richteten einen Server ein, der dem Projekt gewidmet ist, damit die Schüleraktivitäten andere Spieler online nicht unterbrechen. Die Forscher analysierten den Datenverkehr des Spiels zum und vom dedizierten Server. Daten werden in Paketen oder Informationssätzen übertragen. Pakete können je nach Inhalt unterschiedlich groß sein. Die Forscher untersuchten Merkmale wie die Anzahl der eingehenden und ausgehenden Pakete, ihre Größe, die Zeit, zu der sie übertragen wurden, ihre Adresse und die Anzahl der Pakete in einem Burst, bei dem es sich um eine Gruppe aufeinanderfolgender Pakete handelt. Durch die Überwachung des Datenverkehrs von studentischen Spielern identifizierten die Forscher Muster, die auf Betrug hindeuteten. Sie verwendeten diese Informationen dann, um ein Modell des maschinellen Lernens, eine Form der künstlichen Intelligenz, zu trainieren, um Cheats basierend auf Mustern und Eigenschaften in den Spieldaten vorherzusagen. Die Forscher passten ihr statistisches Modell, basierend auf einer kleinen Gruppe von Spielern, an, um mit größeren Populationen zu arbeiten. Ein Teil des Cheat-Erkennungsmechanismus besteht darin, Datenverkehr an eine Grafikverarbeitungseinheit zu senden, die ein paralleler Server ist, um den Prozess zu beschleunigen und die Arbeitslast von der zentralen Verarbeitungseinheit des Hauptservers zu entfernen. Die Forscher planen, ihre Arbeit zu erweitern, um einen Ansatz für Spiele zu entwickeln, die keine Client-Server-Architektur verwenden, und um den Erkennungsmechanismus sicherer zu machen. Laut Islam könnten Spielefirmen die UT Dallas-Technik mit ihren eigenen Daten verwenden, um Spielesoftware zu trainieren, um Betrug zu erkennen. Wenn Betrug erkannt wird, kann das System sofort Maßnahmen ergreifen