Các nhà khoa học máy tính phát triển một vũ khí mới chống lại những kẻ gian

Đại học Texas, ngày 15 tháng 11 năm 2020



Các nhà khoa học máy tính của Đại học Texas tại Dallas đã phát minh ra một vũ khí mới chống lại những người chơi trò chơi điện tử gian lận.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển cách tiếp cận của họ để phát hiện những kẻ gian lận bằng cách sử dụng trò chơi bắn súng góc nhìn thứ nhất nổi tiếng Counter-Strike. Nhưng cơ chế này có thể hoạt động đối với bất kỳ trò chơi trực tuyến nhiều người chơi (MMO) nào gửi lưu lượng dữ liệu đến một máy chủ trung tâm.

Nghiên cứu của họ đã được xuất bản trực tuyến trong IEEE Trans Transaction on Dependable and Secure Computing .

Counter-Strike là một loạt trò chơi trong đó người chơi làm việc theo nhóm để chống lại bọn khủng bố bằng cách bảo vệ các vị trí của nhà máy, gỡ bom và giải cứu con tin. Người chơi có thể kiếm tiền trong trò chơi để mua vũ khí mạnh hơn, đây là chìa khóa thành công. Nhiều phần mềm gian lận cho trò chơi có sẵn trực tuyến.

Md Shihabul Islam, một nghiên cứu sinh tiến sĩ khoa học máy tính UT Dallas tại Trường Kỹ thuật và Khoa học Máy tính Erik Jonsson, đồng thời là tác giả chính cho biết: “Đôi khi bạn chơi với những người chơi sử dụng các trò gian lận, nhưng đôi khi điều đó có thể không rõ ràng. Người chơi Counter-Strike nói: "Thật không công bằng với những người chơi khác."

Ngoài việc chơi không công bằng, gian lận cũng có thể có tác động kinh tế khi những người chơi không hài lòng rời đi để chơi các trò chơi khác, Islam nói.

Các sự cố gian lận cũng có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng trong thể thao điện tử, một ngành phát triển nhanh với doanh thu hàng năm gần 1 tỷ đô la. Theo Ủy ban Liêm chính Esports có trụ sở tại Vương quốc Anh, gian lận có thể dẫn đến các biện pháp trừng phạt đối với các đội và người chơi, bao gồm truất quyền thi đấu, tước giải thưởng và cấm tham gia trong tương lai.

Việc phát hiện gian lận trong các trò chơi MMO có thể là một thách thức vì dữ liệu đi từ máy tính của người chơi đến máy chủ trò chơi đã được mã hóa. Nghiên cứu trước đây đã dựa trên các bản ghi trò chơi được giải mã để phát hiện gian lận sau thực tế. Phương pháp tiếp cận của các nhà nghiên cứu UT Dallas loại bỏ nhu cầu về dữ liệu được giải mã và thay vào đó phân tích lưu lượng dữ liệu được mã hóa đến và đi từ máy chủ trong thời gian thực.

Tiến sĩ Latifur Khan, tác giả của nghiên cứu, giáo sư khoa học máy tính và giám đốc Phòng thí nghiệm quản lý và phân tích dữ liệu lớn tại UT Dallas cho biết: “Những người chơi gian lận gửi lưu lượng truy cập theo một cách khác. "Chúng tôi đang cố gắng nắm bắt những đặc điểm đó."

“Sau khi phát hiện, chúng tôi có thể đưa ra cảnh báo và loại bỏ người chơi nếu họ tiếp tục gian lận trong một khoảng thời gian cố định. Mục đích của chúng tôi là đảm bảo rằng các trò chơi như Counter-Strike vẫn vui vẻ và công bằng cho tất cả người chơi. "

Đối với nghiên cứu, 20 sinh viên trong lớp UT Dallas Cyber Security Essentials for Practitioner đã tải xuống Counter-Strike và ba phần mềm gian lận: một aimbot, tự động nhắm mục tiêu vào đối thủ; hack tốc độ, cho phép người chơi di chuyển nhanh hơn; và wallhack, làm cho các bức tường trong suốt để người chơi có thể dễ dàng nhìn thấy đối thủ của họ. Các nhà nghiên cứu đã thiết lập một máy chủ dành riêng cho dự án để hoạt động của sinh viên không làm gián đoạn những người chơi trực tuyến khác.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích lưu lượng truy cập trò chơi đến và đi từ máy chủ chuyên dụng. Dữ liệu truyền theo gói hoặc gói thông tin. Các gói có thể có kích thước khác nhau, tùy thuộc vào nội dung. Các nhà nghiên cứu đã phân tích các đặc điểm, bao gồm số lượng các gói tin đến và đi, kích thước của chúng, thời gian chúng được truyền đi, hướng của chúng và số lượng các gói tin trong một cụm, là một nhóm các gói tin liên tiếp.

Bằng cách theo dõi lưu lượng dữ liệu từ những người chơi là sinh viên, các nhà nghiên cứu đã xác định các mô hình chỉ ra gian lận. Sau đó, họ sử dụng thông tin đó để đào tạo mô hình học máy, một dạng trí tuệ nhân tạo, để dự đoán gian lận dựa trên các mẫu và tính năng trong dữ liệu trò chơi.

Các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh mô hình thống kê của họ, dựa trên một nhóm nhỏ các game thủ, để làm việc cho các quần thể lớn hơn. Một phần của cơ chế phát hiện gian lận liên quan đến việc gửi lưu lượng dữ liệu đến đơn vị xử lý đồ họa, là một máy chủ song song, để làm cho quá trình nhanh hơn và loại bỏ khối lượng công việc khỏi đơn vị xử lý trung tâm của máy chủ chính.

Các nhà nghiên cứu có kế hoạch mở rộng công việc của họ để tạo ra một cách tiếp cận cho các trò chơi không sử dụng kiến trúc máy khách-máy chủ và để làm cho cơ chế phát hiện an toàn hơn. Islam cho biết các công ty trò chơi có thể sử dụng kỹ thuật UT Dallas với dữ liệu của riêng họ để đào tạo phần mềm trò chơi phát hiện gian lận. Nếu phát hiện gian lận, hệ thống có thể thực hiện hành động ngay lập tức.

“Sau khi phát hiện,” Khan nói, “chúng tôi có thể đưa ra cảnh báo và loại bỏ người chơi một cách duyên dáng nếu họ tiếp tục gian lận trong một khoảng thời gian cố định.

“Mục đích của chúng tôi là đảm bảo rằng các trò chơi như Counter-Strike vẫn thú vị và công bằng cho tất cả người chơi.” Tham khảo: asie.vn