用人工智能剿灭“挂逼”：Valve动用深度学习技术来识别CSGO的外挂作弊

外挂作弊向来是FPS第一人称射击游戏的顽疾，极大地破坏了游戏的平衡性，毁掉用户体验甚至一个伟大的产品，从FPS上古神作CS反恐精英到近来火遍全球的吃鸡游戏都深受其害。有效打击不断升级的外挂作弊，向来是包括暴雪、腾讯、Valve这样的游戏开发运营商最为重视的问题之一。

近日Valve公司在游戏开发者大会上介绍(演讲视频)了如何使用深度学习打击CSGO外挂作弊的方法，被看做是人工智能打击外挂作弊的“game changer”事件。

Valve使用的深度学习系统VACnet不是新版的VAC（Valve已经使用多年的反作弊系统），而是VAC的人工智能增强系统，配合Valve的游戏回放系统Overwatch，分析玩家的游戏内行为数据，掌握外挂作弊者的行为模式，并通过玩家数据分析识别新的外挂作弊模式。

对CSGO的游戏数据进行深度学习处理并非易事，CSGO每天都有60万局5v5对战，在四分钟内评估处理所有玩家数据需要至少1700颗CPU！为了搭建可以及时处理数百万玩家的CSGO数据的VACnet深度学习系统，Vavle花费数百万美元采购硬件，采购了64台刀片服务器，每台服务器配置54个处理器内核和128GB内存，这也是目前全球针对单一游戏性能最强悍的反外挂作弊系统。

目前一些“精妙”的作弊行为判定依然是个难题，但是对于类似“自瞄”、“锁头”这种非常容易定义和判定的外挂作弊，VACnet对外挂的识别率越来越高，其举报的准确性和判定率（80-95%）已经远远高于人类玩家的举报判定率。

Valve对CSGO外挂的打击卓有成效，在外挂做出适应性调整之前，第一波打击的准确性接近100%。在Reddit等论坛上，玩家对CSGO外挂作弊行为的抱怨也越来越少，让这款2014年诞生的老游戏又焕发了第二春。

由于在CSGO反外挂作战中的出色表现，Valve计划将VACnet向平台内其他游戏推广，例如Dota2以及非Valve的游戏。