19岁英国程序员正在利用AI“抓捕”开挂玩家_风闻

深度学习的AI站在了正常玩家这一边。

CS：GO乃至几乎所有线上射击游戏的玩家们，都饱受外挂的荼毒。

由于射击游戏技术上的特殊性，自瞄、锁头等等外挂不仅制作难度不大，官方检测起来也不容易。而CS：GO一直是外挂重灾区，作为一款2012年就上线的游戏，不仅至今也没能杜绝鼠标宏、透视等作弊的出现，诸多职业选手也陷入作弊的泥潭中，去年甚至还出现在职业比赛选手现场开挂被发现的尴尬情景。

一位主播开挂时忘了隐藏透视的界面

官方对于外挂的封禁不够有力，玩家在外挂的技术威力面前几乎毫无办法——但是等等，如果这位玩家是一位程序员，能够创造出可以自我学习的AI神经网络呢？

一位游戏ID为二蛋（2Eggs）的英国CS：GO玩家兼程序员创造了一个判断CS：GO对局中是否存在作弊的AI。

二蛋编写出的这个AI名为HestiaNet，也就是赫斯提亚网络。赫斯提亚是希腊神话中家宅的守护神，职责是维护人间的秩序，二哥用这位女神的名字命名AI，就是因为“赫斯提亚具有治愈的能力……我希望HestiaNet能够治愈游戏外挂，消除尽可能多的作弊者。对于我们社区中的许多人来说，CS：GO是一个家，而赫斯提亚正是房屋的保护者”。

当然也有可能是这位19岁程序员喜欢这位赫斯提亚

在2018年游戏开发者大会上，Valve的高级软件工程师John McDonald介绍了V社正在利用深度学习打击游戏中的作弊，并且对外界开发者提供了一些数据接口。二蛋听完这次演讲，就对自己做一个判断作弊的AI产生了兴趣。

这个AI花了二蛋接近一年时间，这个过程并不简单。据二蛋说，直到今年他才做出令人满意的AI。在研究CS：GO作弊AI的一年中，二蛋发现了3个关于游戏以及Steam的未公布漏洞，提交给V社后还因此获得了1万多美元的奖励。

与V社的官方反作弊部门不同，负责维护HestiaNet的人只有二蛋一个。不过二蛋并不会自己参与到外挂判断中去，所有过程全部发生在网络上，HestiaNet自己进行判断、向V社举报，并保留被认定为开挂者的Steamid，定期检测这些ID是否被封，以此增加自己的判断准确率。

二蛋放出的HestiaNet后台数据

到目前为止，HestiaNet判断外挂的准确率极高（这可能也和被HestiaNet检测的账号本身就被多位玩家举报为可疑有关）。HestiaNet审核了17659个案例，其中有15356个被判断为确实开挂，需要被提交给V社官方最后确认——确认的结果是有15104个账户被封禁，也就是说，只有2%的误判率。