В многопользовательских FPS-играх читерство давно перестало быть просто «несправедливым преимуществом». Оно напрямую влияет на удержание, монетизацию и репутацию проекта. Особенно тревожным становится факт, что современные читы уже не просто «идеально целются» — они имитируют человеческое поведение с помощью GAN, периодически отключаются и даже намеренно промахиваются, чтобы не вызывать подозрений.

Чтобы эффективно противостоять таким угрозам, нужны точные данные, продуманные признаки и гибкие архитектуры моделей. В этой статье мы разберем основные подходы борьбы с читерами методами машинного обучения, основываясь на анализе ключевых научных работ 2011–2024 годов — от базовых подходов до передовых угроз, таких как GAN-Aimbot.

Основные типы читов и почему они опасны

Наиболее распространённые виды читерства в шутерах от первого лица можно свести к трём категориям:

Aimbot — автоматическое наведение на цель. Его подтипы варьируются от агрессивного «мгновенного захвата» до изощрённых имитаций человеческого поведения: периодическое включение (Auto-Switch), плавное наведение (Slow-Aim), намеренные промахи (Auto-Miss) и даже генеративные модели, обученные на реальных данных игроков (GAN-Aimbot).

Triggerbot (или Auto-Fire) — автоматический выстрел при наведении на цель. Часто комбинируется с Aimbot, но может использоваться и отдельно.

Radar / Wallhack — даёт игроку информацию о противниках вне поля зрения или сквозь стены. Такой чит не влияет на движения прицела, но изменяет поведение игрока: уклонение от невидимых угроз, преследование целей за углами и т.д.

Эти типы требуют разных подходов к детекции — и об этом важно помнить при проектировании системы.

Два стратегических подхода: полный матч vs момент убийства

Существует два основных направления в поведенческом античит-анализе.

Full-match ML анализирует всю игровую сессию, агрегируя данные в 30–90-секундные окна. Такой подход подходит для обнаружения всех трёх типов читов, включая Wallhack, за счёт учёта пространственного поведения даже при отсутствии видимости цели. Однако он требователен к инфраструктуре и не подходит для мгновенного бана.

On-kill ML фокусируется только на событиях в радиусе выстрела — обычно от появления цели до её уничтожения. Этот метод лёгковесен, работает в реальном времени и отлично справляется с Aimbot и Triggerbot. Но он беспомощен против Radar и пассивных читеров, которые не проявляют активности в момент боя.

В идеале эти подходы дополняют друг друга: on-kill — для быстрого реагирования, full-match — для глубокой верификации.

Работа Galli et al. (2011): базис поведенческого анализа

Одной из первых систематических попыток построить античит на основе поведения стала работа Luca Galli и коллег на примере Unreal Tournament III. Их подход до сих пор считается эталонным для feature engineering в FPS-играх.

Сервер собирал сырые данные с частотой ~5 Гц: позицию игрока, углы взгляда (Pitch, Yaw, Roll), HP, щит, ускорение, факт стрельбы и информацию о цели (расстояние, точность прицеливания). На основе этого за 30-секундные фреймы вычислялось 45 высокоуровневых признаков, разделённых на логические блоки:

  • Боевая эффективность: FiringOnVisible, AimingScoreOnFiring
  • Динамика цели: avg∆HPTarget, var∆HPTarget — средний и вариативный урон
  • Поведение прицела: 12 признаков по углам (среднее, дисперсия, скорость и ускорение поворота)
  • Пространственные паттерны: avg∆DistInv — изменение дистанции до невидимой цели (мощный индикатор Radar)
  • Движение игрока: avgAccel, varAccel

При обучении пяти моделей (Naive Bayes, SVM, Random Forest, Decision Tree, NN) Naive Bayes и SVM показали точность свыше 97%, причём Naive Bayes не дал ни одного ложного срабатывания. Это подтверждает: качество признаков важнее сложности модели.

Подробнее о работе Galli, признаках вроде avg∆DistInv и их интерпретации мы писали в статье:
→ Как обучить античит на поведении игрока: разбор рабочего подхода на примере Unreal Tournament III

Alayed et al. (2013): гибкость через сегментацию читов

В 2013 году Hashem Alayed и команда построили собственный FPS-движок Trojan Battles, чтобы протестировать античит в контролируемых условиях. Они реализовали пять видов Aimbot: Lock, Auto-Switch, Auto-Miss, Slow-Aim и Auto-Fire — и попробовали четыре стратегии обучения.

Многоклассовая модель (все читы отдельно) дала лишь 80.9% точности из-за сильной путаницы между Lock-подобными читами. Но как только исследователи перешли к группировке читов (Lock-Based vs Auto-Fire) или обучили отдельные бинарные модели на каждый тип, точность подскочила до 98.2% и выше.

Ключевой признак — Mean Aiming Accuracy (средняя точность прицеливания при видимой цели). Он оказался информативнее Hit Accuracy, потому что читы часто идеально смотрят на цель, даже если умышленно промахиваются.

Раздельные модели показали выдающиеся результаты:
- Slow-Aim: 100% TPR, 0% FPR
- Auto-Fire: 100% TPR, 0% FPR
- Lock/AS/AM: 96–99% точности, FPR < 2%

Оптимальный размер окна — 60 секунд. Более короткие окна теряют контекст, более длинные — «размывают» эпизодическое читерство.

Этот эксперимент стал практическим руководством для разработчиков. Мы подробно разобрали архитектуру, признаки и пороговую логику в отдельной статье:
→ Как обнаружить читеров в шутере от первого лица: практический разбор системы на основе поведенческого анализа

Yeung et al. (2006): временная динамика через Dynamic Bayesian Networks

Пока большинство работ фокусировались на статистике по окнам, Yeung с коллегами предложили моделировать прицеливание как марковский процесс. Их Dynamic Bayesian Network (DBN) учитывала, что текущее состояние зависит от предыдущего: меняется ли направление взгляда, движется ли игрок или цель, каково расстояние до врага.

DBN позволила достичь TPR > 90% при FPR ≈ 0%, несмотря на наличие Auto-Switch и Intentional Misses. Это одна из первых работ, показавших, что временные зависимости — критически важный фактор в детекции.

Zhang et al. (2023): ловля «невидимых» читов через движения мыши

Современные читы на основе компьютерного зрения (например, YOLOv5 + эмуляция мыши) не внедряются в память игры и остаются невидимыми для классических античитов. Но их ахиллесова пята — движения мыши**.

Zhang и соавторы собрали временные ряды Mouse X/Y от появления противника до убийства и преобразовали их в градационные изображения (grayscale matrices). На таких данных была обучена CNN (3 свёрточных слоя, 3 пулинга, 3 полносвязных).

Результат — точность от 99.4% до 100% при времени обработки 0.6 мс на запись. Модель легко отличает резкие, линейные движения чита от плавных, колеблющихся движений человека.

Это направление особенно перспективно: оно не требует доступа к памяти, работает в реальном времени и применимо к любой игре с антропоморфными целями.
→ Подробнее: Как ловить «невидимых» читеров: детекция визуальных читов через анализ движений мыши

Kanervisto et al. (2023): когда читерство перестаёт быть аномалией

Самая тревожная работа последних лет — это исследование GAN-Aimbot. Авторы показали, что можно обучить генеративную сеть на данных реальных игроков, чтобы создавать последовательности движений мыши, статистически неотличимые от человеческих.

GAN-Aimbot:
- Коррелирует движения по осям (как человек)
- Реже двигает мышь по вертикали (как человек)
- Делает небольшие перелёты и промахи (как человек)
- Не «прилипает» к цели (в отличие от классических аймботов)

Результаты шокируют:
- EER (Equal Error Rate) ≈ 30–40% — почти случайное угадывание
- Даже при агрегации по 70+ выстрелам (~1 минута игры) детекция остаётся нестабильной
- Опытные игроки и модераторы оценивали GAN-Aimbot как «не подозрительного» — «просто очень хороший игрок»

Это ставит под вопрос саму логику поведенческих античитов: если чит не создаёт аномалии, а становится новой нормой, как его обнаружить?

Мы обсудили эту угрозу, её последствия и возможные ответы в статье:
→ Когда читерство перестаёт быть аномалией

Другие подходы: от статистики до скрытых рангов

Помимо ML, существуют и другие методы:

  • J. Veldthuis предложил дополнять признаки такими метриками, как «время удержания цели» и «ускорение относительно цели» — они хорошо работают в связке с основными фичами.
  • Laetitia Chapel и коллеги показали, что даже без сырых данных можно строить модели на основе результатов матчей и скрытых рангов (расширенная модель Bradley–Terry с параметром «силы читерства»).
  • Xu et al. (2024) подтвердили эффективность подхода Galli, добавив современные техники валидации и feature selection.

Рекомендации для разработчика античита:

  1. Начинайте с 60-секундных окон и признаков вроде Mean Aiming Accuracy, Fire On Aim/Visible, avg∆DistInv.
  2. Не пытайтесь обучить одну модель на все читы. Используйте отдельные бинарные классификаторы или группировку (Lock-Based + Auto-Fire).
  3. Сочетайте full-match и on-kill подходы: первый — для полноты, второй — для скорости.
  4. Готовьтесь к GAN-читам: для них требуется агрегация по десяткам событий, а не по одному выстрелу. И учитывайте историю игрока — резкий скачок точности без периода обучения может быть тревожным сигналом.
  5. Не игнорируйте социальный контекст: активность в чате, реакция на команды, частота входа — всё это может помочь в пограничных случаях.
  6. Используйте простые модели на старте. Как показали Galli и Alayed, Naive Bayes и SVM часто работают лучше нейросетей, если признаки качественные.

Современный античит — это многоуровневая система, сочетающая:
- статистический фильтр (K/D, хедшоты, жалобы),
- on-kill ML для быстрой реакции на агрессивные читы,
- full-match ML для глубокого анализа,
- human-in-the-loop для верификации пограничных случаев.

Самые сильные угрозы сегодня — не бинарники в памяти, а поведенческие имитаторы, которые учатся быть «человечнее человека». Чтобы противостоять им, нужно не просто обнаруживать аномалии, а понимать, откуда берётся поведение: из обучения, из опыта — или из генеративной модели.

Именно поэтому будущее античита — не в сигнатурах, а в онтологии игры: в способности отличать не просто «хорошо» от «слишком хорошо», а естественное развитие от внешней подмены.

Также советуем посмотреть наш Обзор современного читерства и античит-систем в многопользовательских играх