游戏 AI 反作弊|内附解决方案详情！

我们提出使用在游戏中广泛存在的回放日志数据，重构出玩家当局的表现。在回放

日志数据中，我们构建了玩家的时序行为数据，并基于该时序行为数据，分别搭建

了透视和自瞄外挂检测系统，该方法和系统可广泛应用于各种在线游戏平台，提高

游戏平台的公平性和客户满意度。

玩家时序行为数据包括每一个时刻的位置坐标、摄像机/枪口朝向、武器类型、是否

击杀、是否命中等信息，在此基础之上我们进行二次设计加工，构造每个时刻的准

心移动的速度、加速度和目标相对移动轨迹、相对偏向角、目标是否在视野内等特

征，再往上一层，构造以“开火、命中、击杀、回合、对局、玩家历史对局”渐进地

多层次维度的特征。

透视和自瞄是 FPS 游戏里不同类型的作弊问题，我们从同一个时序行为数据中提取

多个特征，其中我们发现部分特征非常明显且富于表达，呈现出正常玩家与作弊玩

家的巨大差异性。我们将多个特征构成的序列喂入模型进行预训练，得到表征之后

再进行分类监督学习，最后对玩家是否作弊进行预测。该方案采用自监督时序模型

对玩家行为数据进行建模，过程分为三个阶段：

在第一阶段，通过对历史玩家对局数据进行对比构造样本，将上述信息输入到模

型中进行学习，该模型能够自主学习游戏玩家的行为模式和数据特征r

在第二阶段，使用少量有标签的历史玩家数据进行监督学习，从而更好的学习到

数据的潜在表示r

在第三阶段，模型对游戏玩家每场行为数据进行处理，以检测其是否存在透视或

自瞄外挂行为。

基于时序行为数据的透视外挂检测方案

作弊玩家使用透视外挂，获取了正常玩家不具备的视野和整体宏观信息优势，也正

因为如此，他们的行为表现的与正常玩家有所不同，例如能在视野信息未知的情况

下进行走位和瞄准，从而获取对枪时的优势，在目标掩体后暴露瞬间会有超出正常

水平的瞄准击杀表现，落在数据上有诸多特征维度可以进行区分，本文我们选取 2

个最为明显的维度进行展示：关键时刻目标相对偏向角的变化，以及综合多个击杀/

多回合的瞄准击杀表现。

1. 关键时刻目标相对偏向角的变化

作弊玩家使用透视后，一般会有很多有意识或无意识的“预瞄准”现象，使得目标相

对偏向角的变化曲线与正常玩家不同。

可以看到，在关键时刻例如击杀前目标在墙后移动的时候，透视作弊玩家的目标相

对偏向角比正常玩家总体偏低，且变化较为稳定。

2. 综合多个击杀、多回合的瞄准击杀表现

作弊玩家在目标遮挡到“视野暴露”的瞬间，能够在很短的时间内完成瞄准与击杀，

与普通玩家的正常反应时间呈现出较大的差距，该差距在综合多次击杀、多回合表

现的情况下尤为明显。

FPS 游戏反外挂

如上图所示，尽管作弊玩家偶尔会“演”，正常玩家也会有偶尔“超神”表现，但是放大

到单回合多次击杀，以及多回合、多场次的瞄准击杀表现来看，透视作弊玩家的平

均反应时间（命中时间差）要比正常玩家低，且稳定，而平均击杀率（对枪 KD）则

比正常高。

下一期，将分享剩余方案详情~

—— END——

今天先聊到这里，看到这里的游戏人，期待下次为大家分享更多游戏行业洞察！

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