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使用机器学习在第一人称射击游戏中作弊

导读 奖金高达数百万的电子竞技赛事越来越受欢迎。然而,作弊行为在电子游戏中变得司空见惯。最近发表在 arXiv org 上的一篇论文探讨了机器学

奖金高达数百万的电子竞技赛事越来越受欢迎。然而,作弊行为在电子游戏中变得司空见惯。最近发表在 arXiv.org 上的一篇论文探讨了机器学习作弊的可能性。

为了加深对这种威胁的理解,研究人员提出了一种概念验证机器学习方法,用于训练使用生成对抗网络 (GAN) 和人类游戏数据来模仿人类行为的黑客行为。

研究人员从多个人类参与者那里收集了游戏数据,并比较了这些黑客对玩家表现的改善程度。使用神经网络实现自动作弊检测系统,以研究不同黑客的可检测性。自动系统和人类法官检测的结果证实,所提出的方法既是一种功能作弊,也是逃避检测。

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