19歲英國程序員正在利用AI“抓捕”開掛玩家_風聞

深度學習的AI站在了正常玩家這一邊。

CS：GO乃至幾乎所有線上射擊遊戲的玩家們，都飽受外掛的荼毒。

由於射擊遊戲技術上的特殊性，自瞄、鎖頭等等外掛不僅製作難度不大，官方檢測起來也不容易。而CS：GO一直是外掛重災區，作為一款2012年就上線的遊戲，不僅至今也沒能杜絕鼠標宏、透視等作弊的出現，諸多職業選手也陷入作弊的泥潭中，去年甚至還出現在職業比賽選手現場開掛被發現的尷尬情景。

一位主播開掛時忘了隱藏透視的界面

官方對於外掛的封禁不夠有力，玩家在外掛的技術威力面前幾乎毫無辦法——但是等等，如果這位玩家是一位程序員，能夠創造出可以自我學習的AI神經網絡呢？

一位遊戲ID為二蛋（2Eggs）的英國CS：GO玩家兼程序員創造了一個判斷CS：GO對局中是否存在作弊的AI。

二蛋編寫出的這個AI名為HestiaNet，也就是赫斯提亞網絡。赫斯提亞是希臘神話中家宅的守護神，職責是維護人間的秩序，二哥用這位女神的名字命名AI，就是因為“赫斯提亞具有治癒的能力……我希望HestiaNet能夠治癒遊戲外掛，消除儘可能多的作弊者。對於我們社區中的許多人來説，CS：GO是一個家，而赫斯提亞正是房屋的保護者”。

當然也有可能是這位19歲程序員喜歡這位赫斯提亞

在2018年遊戲開發者大會上，Valve的高級軟件工程師John McDonald介紹了V社正在利用深度學習打擊遊戲中的作弊，並且對外界開發者提供了一些數據接口。二蛋聽完這次演講，就對自己做一個判斷作弊的AI產生了興趣。

這個AI花了二蛋接近一年時間，這個過程並不簡單。據二蛋説，直到今年他才做出令人滿意的AI。在研究CS：GO作弊AI的一年中，二蛋發現了3個關於遊戲以及Steam的未公佈漏洞，提交給V社後還因此獲得了1萬多美元的獎勵。

與V社的官方反作弊部門不同，負責維護HestiaNet的人只有二蛋一個。不過二蛋並不會自己參與到外掛判斷中去，所有過程全部發生在網絡上，HestiaNet自己進行判斷、向V社舉報，並保留被認定為開掛者的Steamid，定期檢測這些ID是否被封，以此增加自己的判斷準確率。

二蛋放出的HestiaNet後台數據

到目前為止，HestiaNet判斷外掛的準確率極高（這可能也和被HestiaNet檢測的賬號本身就被多位玩家舉報為可疑有關）。HestiaNet審核了17659個案例，其中有15356個被判斷為確實開掛，需要被提交給V社官方最後確認——確認的結果是有15104個賬户被封禁，也就是説，只有2%的誤判率。