Аналитика игр: исследование метрик, оптимизация геймплея и проектирование игровых систем
Мужчина в строгом черном деловом костюме и темных очках находится внутри современного дата-центра с рядами серверных стоек, подсвеченных синими и зелеными огоньками. У него шесть рук, которые двигаются плавно и динамично, как у божества. Он в замедленном

Тело гомункула или как я GigaAgent разворачивал на локальном компьютере

Pavel_Pyryaev

Разворачиваем GigaAgent локально в Docker, избежав ошибок установки и запуска.

Сбер представил общественности OpenSource фреймворк для построения агентов на базе LangChain https://github.com/ai-forever/giga_agent/blob/main/README.md. Как только я об этом узнал, мне сильно захотелось его попробовать у себя развернуть, т.к. есть жгучее желание сделать агента - игрового аналитика - гомункула GameDeleev’а :) …

Читать подробнее →
Схема метода опорных векторов (SVM): два класса данных (синие кружки и красные квадраты) разделены прямой линией с максимальным зазором; жирные точки у границы — опорные векторы, определяющие решающую поверхность.

Как обнаружить читеров в шутере от первого лица: практический разбор системы на основе поведенческого анализа

Pavel_Pyryaev

Статья подготовлена по материалам исследования Hashem Alayed et al., представленного на IEEE Conference on Computational Intelligence in Games (CIG), 2013

В 2013 году команда исследователей под руководством Hashem Alayed предложила воспроизводимую, приватную и высокоточную систему обнаружения читерства в онлайн-шутерах от первого лица (FPS). В отличие от большинства коммерческих античитов, …

Читать подробнее →
Компьютерный курсор с хаотичными движениями поверх скриншота из CS:GO на карте Dust2 — визуализация работы читерского инструмента на основе компьютерного зрения.

Как ловить «невидимых» читеров: детекция визуальных читов через анализ движений мыши

Pavel_Pyryaev

В последние годы в игровой индустрии всё чаще появляются новые типы читерских инструментов, которые не вмешиваются в код или память игры, а работают внешне — через захват экрана и компьютерное зрение. Такие читы особенно опасны: они обходят традиционные античит-системы, но при этом дают игроку почти нечеловеческое преимущество в шутерах …

Читать подробнее →
Экран игрока в Unreal Tournament III с активными читами: радар, автоматическое прицеливание и индикатор угрозы — пример поведения, которое система античита должна выявлять.

Как обучить античит на поведении игрока: разбор рабочего подхода на примере Unreal Tournament III

Pavel_Pyryaev

Читерство в шутерах от первого лица остаётся одной из самых болезненных проблем для онлайн-сервисов. Стандартные подходы — сигнатурный анализ, контроль целостности клиентов, ручной мониторинг — либо легко обходятся, либо требуют огромных трудозатрат. В то же время методы машинного обучения, особенно при грамотном feature engineering’е, способны автоматизировать выявление аномалий с высокой …

Читать подробнее →
Вид от первого лица из игры CS:GO на карте de_dust2: экран читера с включенным аимботом, автоматически наводящим прицел на голову вражеского игрока. Вокруг противника — красные ESP-рамки, полоска здоровья и отображение дистанции.

Когда читерство перестаёт быть аномалией

Pavel_Pyryaev

Читерство в многопользовательских шутерах давно перестало быть вопросом модификации памяти или использования внешних утилит. Современные античит-системы, основанные на анализе поведения — движения мыши, частоты попаданий, корреляции между действиями и реакцией — уже давно отошли от поиска сигнатур. Они строят модели на предположении, что читер ведёт себя иначе: слишком точно, слишком …

Читать подробнее →
Вид от первого лица из игры CS:GO на карте de_dust2: экран читера с включенным аимботом, автоматически наводящим прицел на голову вражеского игрока. Вокруг противника — красные ESP-рамки, полоска здоровья и отображение дистанции. Фон: пыльная улица с каме

Обзор современного читерства и античит-систем в многопользовательских играх

Pavel_Pyryaev

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 …

Читать подробнее →
Мощный персонаж из Aion в сияющих доспешах и эфирных крыльях стоит на фоне яркого заката на краю утёса, взирая на фантастический мир Атреи.

Прогнозирование оттока с максимизацией прибыли: как не «спасать» тех, кого не нужно спасать

Pavel_Pyryaev

Обзор исследования NCSOFT и Корейского университета (IEEE Transactions on Games, 2020)

Одна из самых устойчивых иллюзий в игровой аналитике — что хороший прогноз оттока должен быть точным. Но что, если точность — не цель, а ловушка? Именно об этом — новаторская работа исследователей NCSOFT и Корейского университета, опубликованная …

Читать подробнее →
Эволюция игровой аналитики: от ранних MMOG до современных AAA-проектов и киберспорта

От MUD до машинного обучения: как data science изменила геймдев изнутри

Pavel_Pyryaev

Как MMOG, соцсети, киберспорт и AAA-студии по-очереди превратили игровые данные из побочного артефакта в главный актив разработки.


Почему история игрового data science — это история самой индустрии

Игровой data science редко появляется из ниоткуда. Он не родился в кабинетах учёных и не был навязан извне. Он вырос

Читать подробнее →
Визуализация игровых данных: графики и диаграммы, показывающие поток поведенческой телеметрии от игровых событий к бизнес-метрикам.

Что такое игровые данные: от телеметрии до метрик

Pavel_Pyryaev

Почему «данные» — это не просто цифры

Еще несколько десятилетий назад в игровой индустрии основное внимание уделялось графике, инструментам разработки и принципам дизайна. Никто не предполагал, что данные, генерируемые в процессе игры, станут отдельной областью исследований и ключевым элементом принятия решений. Сегодня всё изменилось. С появлением социальных онлайн-игр и …

Читать подробнее →
Карта сайта

GameAnalyst Pro 2025