VACnet : quand Valve fait appel à l'I.A. pour choper les tricheurs dans Counter-Strike


VACnet : quand Valve fait appel à l'I.A. pour choper les tricheurs dans Counter-Strike

Face à la recrudescence des tricheurs dans Counter-Strike : Global Offensive, Valve fait désormais appel à l'I.A. qui est capable d'apprendre le comportement des joueurs malhonnêtes. Jusqu'à présent, la société de Gabe Newell utilisait deux systèmes distincts pour les contenir. Le premier (et le plus vieux) s'appelle VAC (Valve Anti-Cheat), un logiciel qui scanne en permanence la RAM de votre PC à la recherche d'éventuelles "signatures" correspondant avec des systèmes de cheat connus. Malheureusement, ce procédé possède deux faille majeures. Tout d'abord, l'analyse est basée sur un ensemble de données qui n'est pas forcément mis à jour très régulièrement, ce qui rend les logiciels les plus récents indétectables. L’autre souci vient du fait que les softs de triche les plus élaborés sont désormais délocalisés. En effet, ils peuvent très bien tourner sur des serveurs externes (en cloud) ou sur des périphériques externes (comme un smartphone branché sur un PC), et sont donc invisibles.

 

Counter-Strike : Global OffensivePour tenter de remédier à ces limites, Valve a alors instauré l'overwatch (rien à voir avec le FPS de chez Blizzard Entertainment). Ce système est basé sur le bon vouloir de la communauté qui va faire la police elle-même. Chaque joueur peut signaler une triche ou un joueur lui semblant suspect via un menu in-game dans Counter-Strike : Global Offensive, ou via un formulaire sur le profil Steam du suspect. Au bout d'un certain nombre de signalements, des replays des joueurs incriminés seront envoyés à d'autres membres de la communauté (choisis pour leur activité, leur ancienneté, et leur compte Steam garni de jeux) qui devront déterminer leur culpabilité ou leur innocence. Si suffisamment de joueurs condamnent ces suspects, un ban VAC leur sera alors imposé.

 

Selon Valve, entre 80 et 95% des cas soumis par VACnet à l'overwatch sont positifs, preuve de l'efficacité de ce nouveau système.

 

Counter-Strike : Global OffensiveLe problème de ce système est qu'il compte sur les joueurs pour détecter les comportements irréguliers, ce qui n'est pas très fiable. Certains effectuent des signalements par frustration, d'autres sans forcément savoir ce qu'ils font. Le résultat est qu’entre 15 et 30% des suspects envoyés devant l'overwatch sont finalement déclarés coupables. Valve a donc cherché un moyen d'améliorer la détection, et semble avoir trouvé une solution avec VACnet.

 

Counter-Strike : Global OffensiveVACnet est le nom d'une I.A. deep learning qui va étudier le comportement des joueurs prenant part à des matchs compétitifs, avant de les signaler à son tour à l'overwatch. Actuellement, cette I.A. est très performante sur les aimbots (visée automatique) et les autotriggers (tir automatique) car elle analyse les quelques secondes qui entourent un tir. Si le curseur subit une accélération anormale (viseur qui "saute" sur la tête des ennemis), ou que le tir est déclenché en permanence au moment idéal (autotrigger), elle va conclure à une forte probabilité de triche. Mieux, en fonction du verdict des joueurs qui composent l'overwatch, VACnet va apprendre de ses erreurs et ainsi améliorer sa détection.

L'inconvénient de cette I.A. deep learning est bien sûr son coût, car l'entreprise de Gabe Newell a dû acheter plus de 3 000 processeurs afin de la faire fonctionner.

 

Counter-Strike : Global OffensiveSelon Valve, entre 80 et 95% des cas soumis par VACnet à l'overwatch sont positifs, preuve de l'efficacité de ce nouveau système. L'inconvénient de cette I.A. deep learning est bien sûr son coût, car l'entreprise de Gabe Newell a dû acheter plus de 3 000 processeurs afin de la faire fonctionner. La firme de Seattle précise que seuls 1700 sont actuellement utilisés, mais qu'il faut faire face à la probable croissance du nombre de joueurs. Cette marge pourrait aussi s'avérer rémunératrice, puisqu'on imagine aisément que Valve pourrait commercialiser VACnet en tant que service auprès d'autres éditeurs et développeurs si l'I.A. s'avère très efficace.


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