トラフィックからオンラインゲームのチートを高精度で検出する機械学習モデル

テキサス大学ダラス校のコンピュータ科学者らは、チートをするビデオゲームプレイヤーに対する新しい武器を考案した。研究者らは、人気のある一人称視点シューティングゲーム「Counter-Strike」を使って、不正行為者を検出するアプローチを開発した。このメカニズムは中央サーバーにデータトラフィックを送信する多人数参加型オンライン(MMO)ゲームであれば、どのようなゲームでも機能することができる。

トラフィックからオンラインゲームのチートを高精度で検出する機械学習モデル

テキサス大学ダラス校のコンピュータ科学者らは、チートをするビデオゲームプレイヤーに対する新しい武器を考案した。研究者らは、人気のある一人称視点シューティングゲーム「Counter-Strike」を使って、不正行為者を検出するアプローチを開発した。このメカニズムは中央サーバーにデータトラフィックを送信する多人数参加型オンライン(MMO)ゲームであれば、どのようなゲームでも機能することができる。

彼らの研究は、IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing誌に8月3日にオンラインで発表された。

Counter-Strikeは一連のゲームで、プレイヤーはチームに分かれて工場の場所を確保したり、爆弾を爆発させたり、人質を救出したりしてテロリストに対抗する。プレイヤーはゲーム内通貨を獲得して、より強力な武器を購入することができ、これが成功の鍵となる。このゲームのための様々なソフトウェアチートがオンラインで公開されている。

テキサス大学ダラス校のErik Jonsson School of Engineering and Computer Scienceのコンピュータサイエンス博士課程の学生で、この研究の主執筆者でもあるMd Shihabul Islamは、Counter-Strikeのプレイヤーでもある。

不正行為は、不満を持ったプレイヤーが他のゲームをプレイするために去っていった場合、経済的損失を与える可能性があるとIslamは述べている。

不正行為は、年間収入が10億ドルに迫る急成長産業であるeスポーツにおいても深刻な影響を及ぼす可能性がある。イギリスに本部を置くEsports Integrity Commissionによると、不正行為はチームやプレイヤーに対して、失格、賞金没収、今後の参加禁止などの制裁を受ける可能性があるとのことだ。

MMOゲームにおける不正行為の検出は、プレイヤーのコンピュータからゲームサーバーに送られるデータが暗号化されているため、難しいものとなる。これまでの研究では、事後的に不正行為を検出するために復号化されたゲームログに頼っていた。テキサス大学ダラス校の研究者のアプローチでは、暗号化されたデータの代わりに、サーバーとの間の暗号化されたデータのトラフィックをリアルタイムで分析する。

研究のために、テキサス大学ダラス校のクラス「Cyber Security Essentials for Practitioners」の20人の学生がCounter-Strikeと3つのソフトウェアチートをダウンロードした。相手を自動的にターゲットにするAimbot、プレイヤーがより速く動けるようにするSpeed Hack、壁を透明にするWallhackだ。研究者たちは、学生たちの活動が他のオンラインプレイヤーを混乱させないように、プロジェクト専用のサーバーを設置した。

研究者たちは、専用サーバーとの間のゲームのトラフィックを分析した。データは情報のパケットで移動する。パケットのサイズは、内容によって異なる。研究者たちは、受信パケットと送信パケットの数、サイズ、送信された時間、方向、バースト(連続したパケットのグループ)内のパケット数などの特徴を分析した。

学生プレイヤーからのデータトラフィックを監視することで、研究者は不正行為を示すパターンを特定した。そして、その情報を使って、人工知能の一種である機械学習モデルを訓練し、ゲームデータのパターンと特徴に基づいて不正行為を予測した。Islamらは、限られたラベル付きデータの制約を克服するためのスケーラブルな伝達学習アプローチを採用し、その結果、MMOでの経験的評価では、他の競合手法と比較してチート予測が大幅に改善されていることが示されている。

研究者たちは、少数のゲーマーのセットに基づいて作成した統計モデルを、より大規模な集団でも機能するように調整した。チート検出メカニズムの一部は、並列サーバーであるグラフィック処理ユニットにデータトラフィックを送ることで、処理を高速化し、メインサーバーの中央処理ユニットの負荷を軽減することを可能にしている。

研究者たちは、クライアント・サーバー・アーキテクチャを使用しないゲームのためのアプローチを作成し、検出メカニズムをより安全なものにするために、研究を拡張する予定だ。Islamによると、ゲーム会社はテキサス大学ダラス校の技術を自社のデータを使って、不正行為を検出するためのゲームソフトウェアを訓練することができるという。不正行為が検出された場合、システムは即座に対策を講じることができる。

「検知後、一定の時間間隔で不正行為を続けているプレイヤーには警告を与え、潔く追い出すことができる」とKhanは述べている。

「私たちの目的は、Counter-Strikeのようなゲームが全てのプレイヤーにとって楽しく公平であり続けるようにすることだ」。

Photo by Stem List on Unsplash

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