WARDOGS、1億8700万時間の分析を経て18万5000アカウントをBAN　シーズン3は11月12日開始

シーズン3開始に合わせて不正対策を強化

『WARDOGS』を開発するBULKHEADは、シーズン3を11月12日に開始する予定です。同社は機械学習とAIを用いた不正対策を稼働させ、ゲームプレイ計1億8700万時間を分析し、18万5000アカウントをBANしたと公表しました。不正行為を完全になくすことはできないとも述べています。

BULKHEADは、シーズン1から不正利用やゲーム内経済の悪用に関するデータを収集してきました。シーズン開始後のユニークプレイヤーが約400万人に達したため、当初は翌年以降に予定していた追加対策を前倒ししました。

ゲームに対応していない形で干渉するプログラムは不正行為に含まれ、照準や反動の補助、連射速度の操作などが対象です。BULKHEADは、チートを使う側がツールを調整する過程も分析し、モデルの学習と個別の証拠確認に利用したと説明しています。

不正検出に使う行動データ

ゲームの不正検出では、プレイヤーの操作やゲーム内の状況から、通常とは異なるパターンを捉える方法があります。2021年の研究では、キー入力やマウス操作など、プレイヤーとコンピューターの相互作用を時系列データとして扱いました。

時系列データは、時間に沿った複数の値の並びです。同研究では、各時点の複数の値を組み合わせたデータから、プレイが正当か不正かを畳み込みニューラルネットワークで分類する手法を検討しました。

実験では、『Counter-Strike: Global Offensive』の実際の操作データ490時間分と118人のプレイヤーを使い、エイムボットとトリガーボットを評価しました。これはWARDOGSの検出方式を示すものではなく、機械学習による検出で操作の時間的なパターンを分析した研究例です。

誤検知や変化するチートへの対応

チートの検出では、疑わしい挙動を正当なプレイと取り違える可能性や、手法の変化に追いつくことが課題です。別の研究では、ゲーム画面を描画するフレームバッファの最終画像を捉え、不正な画面上の重ね表示を検出する方法が提案されました。

この研究では、2種類のFPSと3つのチートソフトを使って検出器を学習・評価し、出力の信頼度を分析する手順も採用しました。信頼度の分析は、検出結果の確かさやモデルを再学習する時期を判断する要素として扱われました。

研究では、敵対的な操作への耐性を高める方法も検討されています。これらはWARDOGSが採用した仕組みではなく、検出モデルの信頼性や新しい回避手法への対応を考えるための研究例です。BULKHEADは、今後も不正行為の報告、検出、BANを繰り返すとしています。

新マップや進行変更も実施

シーズン3では、市街地戦を想定した新マップ「Sabatulo」と、強力な武器・防具・車両を制限する「Limited Mode」が追加されます。Limited Modeで得た現金と経験値は通常モードでも使えますが、制限対象の全リストはまだ確定していません。

装備のアンロック方式は、複数の役割で使えるアイテムを、それぞれに関連する進行トラックから取得する形に変わります。必要な装備を得るために、遊びたくない役割を進める必要が減ります。より大きな進行システムの改修は2027年に予定されています。

シーズン期間は約3か月となり、次のワイプまでに目標へ取り組む時間を確保する計画です。シーズン3のパッチノートのプレビューは、開始前の週に公開予定です。