ESP-AI 检测外挂行为特征1

• 鼠标移动轨迹：人类操作鼠标通常有缓慢的起始和停止过程，移动轨迹不规则；而 AI 外挂的鼠标移动往往是直线或呈规律性。通过监测玩家鼠标移动数据，可据此识别出可能的外挂行为。

• 反应时间：AI 外挂反应迅速，几乎是即时操作；人类玩家则存在 100 - 300 毫秒的反应延迟。在游戏中，对玩家面对突发情况的反应时间进行统计分析，能发现反应异常迅速的可疑玩家。

• 操作精度：AI 外挂在瞄准或点击等操作上精度极高，比如在射击类游戏中能维持极高的命中率，不受疲劳、紧张等因素影响；人类玩家的操作精度会因各种因素而波动。

基于 ESP-AI 的玩家行为建模2

AI 可以通过大量的游戏数据进行学习，构建正常玩家行为的模型。它能分析玩家在游戏中的各种行为模式，包括走位、攻击频率、技能释放时机等多方面的特征。当有玩家的行为模式与正常模型出现较大偏差时，就可能被判定为使用了外挂。例如，正常玩家在面对不同场景时的决策和操作会有一定的随机性和多样性，而使用外挂的玩家行为可能会显得过于规律或不符合正常游戏逻辑。

时序行为数据检测3

以ESP-AI反外挂游戏 AI 反作弊解决方案为例，其使用游戏中的回放日志数据，构建玩家的时序行为数据，并基于此搭建透视和自瞄外挂检测系统。对于透视外挂，作弊玩家使用后会有很多 “预瞄准” 现象，使得目标相对偏向角的变化曲线与正常玩家不同，在关键时刻，如击杀前目标在墙后移动时，透视作弊玩家的目标相对偏向角比正常玩家总体偏低且变化较为稳定。同时，作弊玩家在目标遮挡到 “视野暴露” 瞬间，能在很短时间内完成瞄准与击杀，综合多次击杀、多回合表现来看，其平均反应时间比正常玩家低且稳定，平均击杀率则比正常玩家高。对于自瞄外挂，使用者的准星移动速度、加速度、准星落点等多维度特征与正常玩家表现有明显差异，自瞄外挂使用者的准星移动速度和加速度更快，准星在敌人球面的落点更加集中，开枪后也能保持较小的速度与加速度变化，呈现出 “丝滑压枪效果”。通过提取这些时序特征，结合原始特征，按照 “命中、击杀” 的时间顺序组合形成序列，喂入到自监督时序模型进行预训练，再经过 LSTM 序列分类网络进行监督学习，从而对玩家是否作弊进行预测。

AI 的持续学习与进化6

游戏外挂的技术也在不断发展和变化，为了有效克制外挂，AI 反外挂系统需要具备持续学习和进化的能力。AI 算法可以根据新出现的外挂行为特征和数据，不断更新和优化检测模型，以适应外挂的变化。例如，当出现新类型的 AI 外挂时，反外挂系统通过收集相关数据进行分析和学习，调整模型的参数和判断规则，从而能够及时识别和打击新型外挂。

结合多维度数据与 AI 分析2

除了玩家的游戏行为数据，还可以结合其他多维度数据进行分析，如玩家的设备信息、网络数据等。AI 可以综合这些不同来源的数据，更全面地判断玩家是否存在外挂行为。例如，如果一个玩家的游戏行为出现异常，同时其设备上又检测到一些可疑的进程或网络连接，那么就可以进一步增加对该玩家使用外挂的怀疑度，从而进行更深入的调查和检测。