Этой статьей я хочу открыть большой и интересный раздел геймдева – читерству и борьбе с ним. Не скрою, эта тема мне крайне интересна, поскольку сейчас и раньше я работал над обнаружением читеров в играх, а также предотвращением фродовых транзакций в финтехе.

Видеоигры привлекают сотни миллионов игроков, а индустрия генерирует миллиарды долларов в год. Например, Activision Blizzard сообщала более 75 миллионов игроков в Call of Duty: Modern Warfare (2019) и чистый доход свыше 3,7 млрд USD только за первое полугодие 2020 года. В таких масштабах читерство становится не просто «неэтичным», а серьёзной угрозой экономике, репутации и пользовательскому опыту.

Читерство в онлайн-играх — это аналог допинга в спорте. Оно широко распространено: два крупнейших публичных читерских сообщества существуют с 2000 и 2001 годов и насчитывают более семи миллионов участников — и это лишь малая часть. На форуме UnknownCheats для Call of Duty: Modern Warfare (2019) существует 213 тем и более миллиона просмотров. Игровые сообщества содержат и киберспортивные турниры с призовыми фондами в миллионы долларов — например, World Electronic Sports Games 2016 с призом 1,5 млн USD. Читерство в таких условиях не просто портит игру — оно разрушает саму концепцию честного соревнования.

Как работают читы: классические векторы атаки

Хакерство в играх — это не магия, а системный подход. Как и при взломе любой системы, хакер должен понимать, как работает игра, и использовать эти знания для получения преимущества. Визуализируя это через призму биометрической безопасности, можно выделить несколько основных векторов атаки:

  • Внутренние хаки — внедряют код прямо в процесс игры. Это классический метод, но легко обнаруживается антивирусными и античит-системами.
  • Внешние хаки — не изменяют код игры, а работают через чтение/запись памяти, анализ сетевого трафика или модификацию файлов.
  • Хаки на основе компьютерного зрения (CV) — не читают игровые данные напрямую, а анализируют изображение экрана, используя методы распознавания объектов, цветов или форм.

Наиболее распространённые функции хаков:

  • ESP (Extra-Sensory Perception) — показывают положение врагов, предметов и других объектов вне поля зрения игрока.
  • Aimbots — автоматически наводят прицел на цель, что особенно опасно в шутерах, где точность и реакция — ключевые элементы соревновательности.

Примеры реальных хаков:

  • Charlatano — «stream-proof» аймбот, который имитирует человеческое движение мыши, делая его практически незаметным для зрителей стримов.
  • Neural Network Aimbot — использует нейросеть YOLO для обнаружения целей на экране и эмуляции движения мыши через системные функции — таким образом, он остаётся невидимым для игровых процессов.

Как отвечают разработчики: от пассивных мер до активных систем

Разработчики используют как пассивные, так и активные методы защиты.

Пассивные меры включают:

  • Дизайн игры, при котором читерство технически невозможно (например, в World of Tanks клиент не получает информацию о врагах вне поля зрения).
  • Обфускацию кода и использование DRM/анти-тампер-систем (например, Denuvo), которые шифруют исполняемый код и блокируют отладку.

Однако пассивные меры недостаточны: если один человек создал и распространил хак — его могут использовать миллионы. Поэтому необходимы активные методы.

Активные методы — это обнаружение и наказание:

  • Человеческие наблюдатели — например, CS:GO Overwatch, где сообщество судит записи игр. Но этот метод плохо масштабируется и подвержен ложным срабатываниям.
  • Автоматические античит-системы — такие как BattleEye, Punkbuster, FairFight, EasyAntiCheat и Valve Anti-Cheat (VAC).

Эти системы используют два основных подхода:

  1. Традиционный: поиск сигнатур (известных строк байтов в памяти), проверка драйверов, скриншоты.
  2. Статистический / поведенческий: анализ производительности игрока (например, количество убийств за время), статистики движения мыши, частоты попаданий, а также паттернов прицеливания (например, FairFight отслеживает, целится ли игрок сквозь стены).

Ключевое преимущество поведенческих систем — они работают на серверах, используя те же данные, которые отправляет клиент. Значит, их нельзя обойти, как внутренние хаки. VACNet — пример такой системы: она использует глубокое обучение для классификации игроков по движениям мыши, обучаясь на данных известных хакеров и легитимных игроков.

Новая угроза: читерство на основе машинного обучения

Все описанные выше античит-системы предполагают, что хакерское поведение отличимо от человеческого. Но что, если хакер использует те же самые методы машинного обучения, что и античит, чтобы имитировать человеческое поведение?

Именно эту угрозу исследуют Anssi Kanervisto и Tomi Kinnunen в своей работе. Они демонстрируют, что с помощью генеративных состязательных сетей (GAN) можно обучить систему генерировать движения мыши, которые неотличимы от движений настоящего игрока — ни для автоматических систем, ни для людей.

Их метод, названный GAN-Aimbot, не просто «улучшает точность» — он обходит обнаружение, потому что обучается на реальных данных поведения игроков. Если обычный аймбот «стреляет» в цель резко и точно, GAN-Aimbot двигает мышь с естественной неравномерностью, с небольшими ошибками и даже намеренными промахами — как это делает человек.

Это принципиально новый уровень читерства: не «взломать систему», а «обмануть её восприятие». Такой хак может быть реализован без доступа к памяти игры — через захват экрана и эмуляцию ввода — и поэтому становится невидимым для большинства современных античитов.

Почему это важно для игровой аналитики

Эта работа — не просто академическое упражнение. Она указывает на фундаментальную проблему: античит-системы, основанные на поведении, становятся уязвимыми перед ИИ, обученным имитировать людей.

Для специалистов по игровой аналитике это означает:

  • Нужно переходить от анализа «что игрок сделал» к анализу «как он это сделал».
  • Необходимо развивать системы, способные отличать не просто «человек vs машина», а «человек vs человек, контролируемый ИИ».
  • Важно исследовать не только игровые метрики, но и поведенческие паттерны — корреляции между движениями по осям, временные зависимости шагов, смещения прицела при движении цели.

Если мы хотим сохранить доверие игроков и честность соревнований, нам нужно не просто «запрещать» читы — а учиться понимать и предвидеть следующее поколение угроз.