नए एआई-पावर्ड एंटी-चीट्स के साथ गेमिंग का भविष्य

ऑनलाइन गेमिंग विकसित हो गया है, और हम शायद उस निर्णायक बिंदु पर हैं जहां गेमिंग के भविष्य में गेम डेवलपमेंट, गेमप्ले और ऐड-ऑन टूल्स में एआई शामिल होगा। बहुत से लोग अपना समय वैकल्पिक दुनिया जैसे वीआर शो, गेम आदि में बिताते हैं। गेमिंग बाजार $546.99 बिलियन का है और 13.9% की दर से बढ़ रहा है।

हालाँकि, इससे उत्पन्न होने वाला एक और जोंक उद्योग एआई-संचालित गेम हैक्स बाजार है, जो उद्योग में मुख्यधारा की कंपनियों के लाभ शेयर को कम करते हुए भी बढ़ रहा है क्योंकि कई खिलाड़ी मल्टीप्लेयर के साथ ऑनलाइन खेलना छोड़ देते हैं। ऑनलाइन गेम को धोखा देने वाले और हैकर्स $$ में एक समस्या रहे हैं, और यह बदलने वाला है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने साइबर सुरक्षा, प्रोग्रामिंग, सॉफ्टवेयर विकास और यहां तक कि अफ्रीकी भाषाओं में क्रांति जैसे विभिन्न क्षेत्रों में जबरदस्त क्षमताएं दिखाई हैं। अब वे गेमिंग में हैं, लेकिन सकारात्मक और नकारात्मक प्रभाव इस पर निर्भर करते हैं कि कुछ खिलाड़ी उनका उपयोग कैसे करते हैं। यह लेख गेमिंग उद्योग की समस्याओं पर प्रकाश डालता है क्योंकि वे एआई प्रभाव और भविष्य से संबंधित हैं।

गेमिंग में एआई धोखा देती है

तीन में से एक ऑनलाइन गेमर्स चीट कोड का उपयोग करते हैं। इससे उन्हें ऑनलाइन मल्टीप्लेयर गेम खेलने में उच्चतम उपलब्धियाँ प्राप्त करने का अनुचित लाभ मिलता है। वे प्रथम-व्यक्ति शूटर (एफपीएस) और बड़े पैमाने पर मल्टीप्लेयर ऑनलाइन (एमएमओ) गेम में सबसे आम हैं। एआई चीट्स का उपयोग कॉल ऑफ ड्यूटी, पबजी के बैटलग्राउंड, जीटीए 5, डेस्टिनी 2, काउंटर-स्ट्राइक और कई अन्य खेलों में किया जाता है।

चीट कोड ऐसे प्रोग्राम हैं जो कुछ खिलाड़ियों को 'गॉड मोड', सहनशक्ति, दुश्मन के स्थानों की पहचान आदि जैसी कुछ विशेषताओं के माध्यम से बढ़त दिलाने के लिए विकसित किए गए हैं। वे हर सिस्टम और कंसोल पर हैं। किसी भी गेम में 33% (पहले बताए गए आंकड़ों के आधार पर) खिलाड़ी धोखेबाज़ होते हैं, कई ईमानदार गेमर्स के लिए गेमिंग अनुभव का मज़ा और रोमांच बर्बाद हो जाता है।

हालाँकि कोई औपचारिक डेटा नहीं है, लेकिन मुझे पता है कि एआई गेम धोखा उद्योग का मूल्य सैकड़ों मिलियन डॉलर है, जो अरबों में पहुँच जाता है। यहां कुछ संख्याएं हैं. 2021 में , एक गिरोह को चीनी पुलिस और Tencent द्वारा पकड़ा गया था, जिसमें ग्राहकों से सदस्यता शुल्क के रूप में 76 मिलियन डॉलर का राजस्व वसूला गया था। एक और ओल्ड स्कूल गेमर्स की रिपोर्ट उन्होंने कहा कि वे धोखेबाज़ डेवलपर्स को जानते हैं जो प्रति माह $2 मिलियन से अधिक कमाते हैं, और प्रति वर्ष $24 मिलियन तक जमा करते हैं। अधिक धोखेबाज डेवलपर्स की कल्पना करें, जो मेरे दावे को सही ठहराएगा।

एआई-पावर्ड गेम चीट्स के प्रकार

कभी-कभी, डेवलपर्स डिबगिंग या गेम और उसके अनुभव को बेहतर बनाने के तरीकों की पहचान करने के लिए जानबूझकर गेम में चीट कोड डालते हैं। हालाँकि, तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर डेवलपर और गेमर्स दुर्भावनापूर्ण कोड लेकर आते हैं जो खिलाड़ियों को उचित लाभ देते हैं और गेम कंपनियों का शोषण करते हैं।

इन कोडों के काम करने का प्राथमिक तरीका रिमोट प्ले और गेम के बीच मध्यस्थ के रूप में काम करना है। जब तक आप इंटरनेट से जुड़े रहते हैं, यह आपके गेम की लाइव स्ट्रीम का लाभ उठाता है। यह आपको फीडबैक देने के लिए कंसोल पर माउस और कीबोर्ड ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है जिसका उपयोग आप अपने लाभ के लिए कर सकते हैं।

खिलाड़ी एआई-सहायता प्राप्त उद्देश्य से भी धोखाधड़ी करते हैं। इसे 'एमबॉट्स' कहा जाता है, जो दुश्मनों को पढ़ने और ढूंढने के लिए एआई का उपयोग करता है और डेटा को धोखेबाज़ के सिस्टम पर वापस भेजता है, चाहे वह एंड्रॉइड, पीसी, गेम पास इत्यादि हो। यह कार्य करते समय कंप्यूटर-उन्नत परिशुद्धता के साथ खिलाड़ी पर दुश्मन को निशाना बनाता है रिमोट कंट्रोल के रूप में.

उन्नत एआई गेम धोखा देती है

“एक नए प्रकार के एंबोट ने वारज़ोन और एपेक्स लीजेंड्स जैसे खेलों में तूफान ला दिया है। यह एक जटिल खेल की दुनिया में दुश्मन खिलाड़ियों की पहचान करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है और फिर खिलाड़ी को एक विशिष्ट स्थान पर गोली चलाने का संकेत देता है।

“खिलाड़ी अपने गेम कंसोल से वीडियो फ़ीड को संसाधित करने के लिए एक पीसी का उपयोग करते हैं, और फिर ऑटोमेशन और मशीन लर्निंग स्क्रिप्ट चलाते हैं; नियंत्रक के संकेतों का अनुकरण करने के लिए, वे हार्डवेयर डिवाइस के माध्यम से कंसोल के नियंत्रक को पीसी से भी जोड़ेंगे।

खिलाड़ी लक्ष्य सहायता की सीमा निर्धारित कर सकते हैं, और यहां तक कि दुश्मन के शरीर पर विशिष्ट लक्ष्य क्षेत्रों का चयन करने के लिए सिस्टम को इनपुट भी कर सकते हैं - हेडशॉट्स शामिल हैं। एआई बिजनेस

जबकि कुछ बुनियादी धोखाधड़ी का पता एंटी-चीट प्रोग्राम द्वारा लगाया जा सकता है, अधिकांश का पता नहीं लगाया जा सकता है (कम से कम, हाल तक नहीं)। इन उन्नत धोखेबाजों के पास कोई कैप्चर कार्ड नहीं है, कोई विशेष उपकरण नहीं है, ये पूरी तरह से अज्ञात हैं और आसानी से पहुंच योग्य हैं। वे आक्षेप लगाने, निष्कर्ष निकालने और कार्रवाई की अनुशंसा करने के लिए लाइव प्ले का उपयोग करते हैं।

उपरोक्त एआई बिजनेस से संदर्भित सिस्टम विश्लेषण करते हैं कि क्या कोई दुश्मन खिलाड़ी की स्थिति से दिखाई दे रहा है और उन पर गोली चलाने के लिए "ट्रिगरबॉट" (एक अन्य खुफिया कार्यक्रम) का उपयोग करता है। ईएसपी जैसे कुछ उन्नत सिस्टम स्क्रीन पर प्लेयर और ऑब्जेक्ट के बीच अंतर करने के लिए ऑब्जेक्ट विश्लेषण और छवि पहचान का उपयोग करते हैं। इस प्रोग्राम को किसी ऑब्जेक्ट और प्लेयर के बीच पहचान करने में सक्षम बनाने के लिए कई छवि बनावटों के साथ प्रशिक्षित किया गया है।

ऐसे स्वचालित या सहायता प्राप्त प्ले चीट होते हैं, जिससे एक चीटर का सिस्टम अपरिचित क्षेत्रों के मानचित्र जानने के लिए खिलाड़ियों की गतिविधियों की गतिशीलता को सीखता है और यहां तक कि एक मानव विशेषज्ञ गेमर कैसे गेम खेलेगा और उसी पैटर्न का अनुकरण करने के लिए भी अनुकूलित होता है।

वर्तमान एआई एंटी-चीट समाधान

कई लोगों ने वादा किया और असफल रहे, और कुछ खिलाड़ी वर्तमान में बेहतर समाधान की संभावना के बारे में उत्साहित नहीं हैं। कब ** BATTLEYE **इसके एंटी-चीट की घोषणा की, लॉन्च होने तक यह सब आशाजनक लग रहा था, और इसमें कई गलत सकारात्मकताएं थीं और बैटलफील्ड 5 से आगे इसका उपयोग नहीं किया गया था।

वाल्व एंटी-चीट (वीएसी) एक और चीज़ थी जिसने इतना प्रभावित नहीं किया। इसे ऑनलाइन मल्टीप्लेयर गेम के भीतर निष्पक्ष और प्रतिस्पर्धी माहौल बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया था। वाल्व कॉर्पोरेशन द्वारा विकसित, VAC धोखाधड़ी, हैकिंग और अन्य अनधिकृत गतिविधियों की पहचान करने और उन्हें रोकने के लिए उन्नत एल्गोरिदम और डिटेक्शन तंत्र का उपयोग करता है जो गेमप्ले की अखंडता को कमजोर कर सकते हैं। धोखाधड़ी करने वाले सॉफ़्टवेयर, संशोधित गेम फ़ाइलों और संदिग्ध व्यवहार के लिए सक्रिय रूप से स्कैन करके, वीएसी एक समान अवसर बनाने में मदद करता है जहां खिलाड़ी अनुचित लाभ के बजाय कौशल और रणनीति के आधार पर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। समस्या यह थी कि गलत सकारात्मक बातें थीं और खिलाड़ियों के लिए देरी के कारण थे।

फेसआईटी एंटी-चीट: फेसआईटी एंटी-चीट का उपयोग फेसआईटी प्रतिस्पर्धी गेमिंग प्लेटफॉर्म में किया जाता है। यह प्रतिस्पर्धी मैचों के लिए धोखाधड़ी-मुक्त वातावरण सुनिश्चित करने के लिए क्लाइंट-साइड और सर्वर-साइड चेक को जोड़ती है। कुछ उपयोगकर्ताओं ने हास्यास्पद अंतराल समय या ऐप लॉन्च होने में विफलता की शिकायत की।

ईएसईए एंटी-चीट: ईएसईए (ई-स्पोर्ट्स एंटरटेनमेंट एसोसिएशन) काउंटर-स्ट्राइक: ग्लोबल ऑफेंसिव के लिए सदस्यता-आधारित एंटी-चीट समाधान प्रदान करता है। यह प्रतिस्पर्धी गेमप्ले की अखंडता की रक्षा करने पर केंद्रित है। अफसोस की बात है कि खिलाड़ी नए खाते बनाने में सक्षम हो सकते हैं और अपने खेलने के तरीके में अधिक सावधान रह सकते हैं।

स्रोत: भाप

गेमिंग के भविष्य में एक परफेक्ट एंटी-चीट कैसा दिखेगा?

एक आदर्श उपकरण (यदि कभी कोई होगा) सिर्फ एक सॉफ्टवेयर नहीं होगा बल्कि एक एआई उपकरण होगा जो गेम खेलने का अध्ययन कर सकता है, सटीकता की निगरानी कर सकता है और एक पंजीकृत उपयोगकर्ता की दक्षता के साथ ऑनलाइन बिताए गए समय के अनुपात का आकलन कर सकता है। कई अन्य चीजों के बीच.

इसे लगातार सीखने और विकसित होने वाला उपकरण होना चाहिए जो धोखेबाज़ों द्वारा पेश की जाने वाली प्रत्येक नई चाल का पता लगाता है। बहुत लंबे समय से, लोग इसकी तलाश कर रहे हैं, और यहीं पर एनीब्रेन ने गेमिंग फ़ोयर में कदम रखा है।

एनीब्रेन :

पिछले कुछ महीनों में मेरे शोध में, केवल एनीब्रेन के पास ऑनलाइन चीट गेमिंग की समस्या से निपटने की सबसे अच्छी संभावनाएं हैं। यह अभी भी परीक्षण चरण में है, और बहुत सारे काम जारी हैं।

यह एक एआई टूल भी है जो खिलाड़ी के गेमप्ले में कई मापदंडों का विश्लेषण करके उन अनियमितताओं का पता लगाता है जिन्हें मानव आंखें देखने में असमर्थ हो सकती हैं।

यह मानता है:

1. दुश्मनों को निशाना बनाने के लिए एंबोट का उपयोग

2. बाधाओं के आसपास दुश्मनों को मार गिराने में खिलाड़ियों की सटीकता

3. खिलाड़ी का व्यवहार (शूटिंग से पहले दुश्मनों को चारों ओर देखना, प्रतिक्रिया समय पर निशाना लगाना, स्क्रीन पर बंद क्षेत्रों में हलचल)।

   
   

ऐसा प्रतीत होता है कि वे मुझे मिले एक शोध पत्र के लगभग सभी बक्सों पर सही का निशान लगाते हैं यहां धोखा पहचान प्रणालियों के लिए डेटा कैप्चर के बारे में बताया गया है . लेख में माउस व्यवहार, कीस्ट्रोक डायनेमिक्स और कंसोल लॉग पर जोर दिया गया है।

गेमिंग के भविष्य में एनीब्रेन क्या योगदान दे रहा है?

अपने वर्तमान संचालन और संभावनाओं में, एनीब्रेन रचनाकारों के पास दिलचस्प योजनाएं हैं। समाधान एक मशीन लर्निंग प्रोग्राम है, इसलिए यह खिलाड़ियों के खेलने के तरीके में देखे गए डेटा के आधार पर लगातार सीख रहा है।

1. किसी गेम में खिलाड़ियों की समीक्षा करते समय, एनीब्रेन का प्रोग्राम यह पता लगाने के लिए लक्ष्यों के दृश्य को पिक्सेलित करता है कि लक्ष्य सहायक हैं या नहीं।

   
   

2. अपने एमएल मॉडल के कारण, यह दोहराए जाने वाले खेल पर सटीकता प्राप्त करता है। दोहराए जाने वाले खेल का निरीक्षण करना महत्वपूर्ण है क्योंकि कभी-कभी कोई खिलाड़ी अच्छा या सिर्फ भाग्यशाली हो सकता है, और जिस तरह से वे सिर्फ एक बार किसी लक्ष्य को मार गिराते हैं, उसके लिए उन पर परमाणु हमला करना अनुचित होगा।

   
   

3. वास्तविक समय में इन सभी मापदंडों के साथ किसी धोखाधड़ी का पता लगाने में प्रोग्राम को 5 मिनट से अधिक का समय लगता है।

4. वे खिलाड़ियों के लिए बायोमेट्रिक प्रोफ़ाइल लागू करने की उम्मीद कर रहे हैं, और मेरा मानना है कि यह गेमर्स के बीच खाते की अखंडता की रक्षा और धोखाधड़ी को सीमित करने के लिए सुरक्षा का भविष्य है!

   
   

5. एक बायोमेट्रिक प्रोफ़ाइल सिस्टम को यह समझने के लिए दो घंटे का बेसलाइन देगी कि एक पंजीकृत खिलाड़ी कैसे खेलता है। यह लगभग चाल पहचान की तरह है (बेहतर डेटा एकत्र करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करना, जो कि किसी के चलने या दौड़ने के अनूठे तरीके को ट्रैक करने का कार्य है, भले ही आप उनका चेहरा न देख सकें)। एक बार पता चलने पर, यह खिलाड़ी पर स्थायी प्रतिबंध लगा देता है, और उनके पास उसी बायोमेट्रिक जानकारी के साथ खेल जारी रखने के लिए दूसरा खाता बनाने का अवसर नहीं होता है।

ऑनलाइन गेमिंग धोखाधड़ी की समस्या और नए एआई एंटी-चीट के साथ गेमिंग के उज्ज्वल भविष्य पर वीडियो देखें।

कुछ लोग सोचते हैं कि यह व्यर्थ है, लेकिन मेरा मानना है कि भविष्य उज्ज्वल और महान है, जैसा कि इस उपयोगकर्ता पर मुझे मिला reddit . डेटा और गति के असंख्य स्रोतों का लाभ उठाने वाले एआई के साथ, सीखने की अवस्था तेजी से बढ़ेगी।

निष्कर्ष:

यह ऑनलाइन गेमिंग में एक नए युग की शुरुआत है। जिन लोगों ने ऑनलाइन गेम छोड़ दिया है वे फिर से अपने खेल खेलना शुरू कर सकते हैं। जल्द ही, एनीब्रेन जैसी और भी कंपनियां होंगी जो प्रभावी कार्यक्रमों को प्रशिक्षित करने के लिए गहरी एमएल क्षमताओं का लाभ उठाएंगी जो मल्टीप्लेयर गेम में धोखेबाजों को पकड़ लेंगी। बेशक, कुछ गेमर्स धोखा देने की कोशिश करते रहेंगे, लेकिन स्वचालित एंटी-चीट प्रोग्राम भी उन्हें सीखते और पकड़ते नहीं थकेंगे। यह एक नया दिन है, और गेमिंग में एआई का भविष्य उज्ज्वल है!