Los científicos informáticos de la Universidad de Texas en Dallas han ideado una nueva arma contra los jugadores de videojuegos que hacen trampa.
Los investigadores desarrollaron su enfoque para detectar tramposos utilizando el popular juego de disparos en primera persona Counter-Strike. Pero el mecanismo puede funcionar para cualquier juego multijugador masivo en línea MMO que envíe tráfico de datos a un servidor central.
Su investigación se publicó en línea el 3 de agosto de Transacciones IEEE sobre computación confiable y segura .
Counter-Strike es una serie de juegos en los que los jugadores trabajan en equipos para contrarrestar a los terroristas asegurando la ubicación de las plantas, desactivando bombas y rescatando rehenes. Los jugadores pueden ganar dinero en el juego para comprar armas más poderosas, que es la clave del éxito.Hay varios trucos de software para el juego disponibles en línea.
"A veces, cuando juegas contra jugadores que usan trampas, puedes notarlo, pero a veces puede que no sea evidente", dijo Md Shihabul Islam, estudiante de doctorado en ciencias de la computación de UT Dallas en la Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación Erik Jonsson yautor principal del estudio, que juega a Counter-Strike por diversión. "No es justo para los otros jugadores".
Además del juego limpio, las trampas también pueden tener un impacto económico cuando los jugadores insatisfechos se van para jugar a otros juegos, dijo Islam.
Los incidentes de trampa también pueden tener graves consecuencias en los deportes electrónicos, una industria de rápido crecimiento con ingresos anuales cercanos a los mil millones de dólares. Las trampas pueden resultar en sanciones contra equipos y jugadores, incluida la descalificación, la pérdida del dinero del premio y la prohibición de participar en el futuro, segúna la Comisión de Integridad de Esports con sede en el Reino Unido.
La detección de trampas en juegos MMO puede ser un desafío porque los datos que van desde la computadora de un jugador al servidor del juego están encriptados. Investigaciones anteriores se han basado en registros de juegos descifrados para detectar trampas después de los hechos. El enfoque de los investigadores de UT Dallas elimina la necesidadpara datos descifrados y, en su lugar, analiza el tráfico de datos cifrados hacia y desde el servidor en tiempo real.
"Los jugadores que hacen trampa envían tráfico de una manera diferente", dijo el Dr. Latifur Khan, autor del estudio, profesor de ciencias de la computación y director del Laboratorio de análisis y administración de Big Data en UT Dallas.capturar esas características. "
Para el estudio, 20 estudiantes de la clase Cyber Security Essentials for Practitioners de UT Dallas descargaron Counter-Strike y tres trucos de software: un aimbot, que apunta automáticamente a un oponente; un truco de velocidad, que permite al jugador moverse más rápido; y unwallhack, que hace que las paredes sean transparentes para que los jugadores puedan ver fácilmente a su oponente. Los investigadores configuraron un servidor dedicado al proyecto para que la actividad de los estudiantes no interrumpiera a otros jugadores en línea.
Los investigadores analizaron el tráfico del juego hacia y desde el servidor dedicado. Los datos viajan en paquetes o conjuntos de información. Los paquetes pueden ser de diferentes tamaños, según el contenido. Los investigadores analizaron las características, incluida la cantidad de paquetes entrantes y salientes,su tamaño, la hora en que se transmitieron, su dirección y el número de paquetes en una ráfaga, que es un grupo de paquetes consecutivos.
Al monitorear el tráfico de datos de los estudiantes jugadores, los investigadores identificaron patrones que indicaban trampas. Luego usaron esa información para entrenar un modelo de aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, para predecir las trampas basándose en patrones y características en los datos del juego..
Los investigadores ajustaron su modelo estadístico, basado en un pequeño conjunto de jugadores, para trabajar con poblaciones más grandes. Parte del mecanismo de detección de trampas implica enviar el tráfico de datos a una unidad de procesamiento de gráficos, que es un servidor paralelo, para hacerprocesar más rápido y eliminar la carga de trabajo de la unidad central de procesamiento del servidor principal.
Los investigadores planean extender su trabajo para crear un enfoque para los juegos que no usan una arquitectura cliente-servidor y hacer que el mecanismo de detección sea más seguro. Islam dijo que las compañías de juegos podrían usar la técnica de UT Dallas con sus propios datos para entrenar juegossoftware para detectar trampas. Si se detectan trampas, el sistema podría tomar medidas inmediatas.
"Después de la detección", dijo Khan, "podemos dar una advertencia y expulsar al jugador con gracia si continúa haciendo trampa durante un intervalo de tiempo fijo.
"Nuestro objetivo es garantizar que juegos como Counter-Strike sigan siendo divertidos y justos para todos los jugadores".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Dallas . Original escrito por Kim Horner. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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