3D
Human Computer Interaction
競技ゲームにおける堅牢な視覚ベースのチート検出
Author
Venue
『ACMコンピュータグラフィックスおよびインタラクティブ技術会議論文集 2021』
Abstract
ゲームパブリッシャーや不正防止企業は、オンラインゲームにおけるチートの阻止に苦戦している。我々は、フレームバッファの最終状態をキャプチャし、不正なオーバーレイを検出する、視覚ベースの新しいアプローチを提案する。この目的のために、2つのFPSゲームと3つのチートソフトウェアを用いて収集した新規データセットを用いて、DNN検出器を学習・評価した。また、局所的または全体的なスケールで動作する異なるDNNアーキテクチャの長所と短所について検討した。 信頼性の低い検出を回避し、ネットワークの再学習が必要なタイミングを判断するために、出力信頼度分析を採用した。アブレーション研究では、Interval Bound Propagationを用いて潜在的な敵対的攻撃にも耐性を持つ検出器を構築する方法を示し、信頼度分析との相互作用について検討した。我々の結果は、機械学習による堅牢かつ効果的なチート対策が実用的に実現可能であり、オンラインゲームにおけるフェアプレイを保証するために活用できることを示している。
