Як пошук читерів в іграх допомагає зберігати бойові дрони та фінансові системи

Любителі онлайн-розваг завжди знають, що знайдеться той, у кого кращі рефлекси, гостріші очі, ширше мислення. Але з’явилися гравці, навички які занадто гарні, щоб бути правдою. Напружену боротьбу з брехунами завершив штучний інтелект, який також виявився корисним для військових та банкірів.

Нечесні гравці стали особливо помітними в популярній грі Counter Strike. Вони використовували програмні обмани, які дозволяли їм бачити крізь стіни або поліпшували приціл. Однак у 2006 році почали проводитися онлайнові змагання в цій грі з грошовими призами, і з брехунами потрібно було боротися.

У цьому організаторам турнірів з Counter Strike допомогли Девід Ексел і Білл Фіцджеральд – математики, які у 2006 році тільки відкрили компанію Featurespace для розробки штучного інтелекту.

Їхнє програмне забезпечення було дуже добре в одному: у виявленні несподіваних змін у даних у реальному часі. Використовуючи ці аномалії, штучний інтелект отримує її ймовірну причину. Часто це виявляються люди, які роблять те, чого не повинні.

Гравці, які обманювали у відеоіграх, були першими тестами. «Наша технологія дозволила ігровим компаніями бути впевненими в тому, що люди грали проти людей, а не роботів», – говорить Ексел.

Як працює штучна пильність

Пильність програмного забезпечення Featurespace виявилася корисною також в інших сферах. Наприклад, вона покращує безпеку онлайнового банкінгу, електронної комерції та страхових компаній.

Автоматичне виявлення аномалій у реальному часі не є новим. Сьогодні за таким принципом працюють фільтри поштового спаму та антивіруси. Але для того, щоб вони виявляли аномалії, їх потрібно регулярно оновлювати. Рішення Featurespace дозволяє виявити раніше непомічені види діяльності.

Комерційний директор Featurespace Мет Міллс та Дейв Ексел представляють свій продукт на FinovateEurope 2016

Свій штучний інтелект Featurespace назвали індивідуальним ідентифікатором зміни в реальному часі (adaptive real-time individual change identifier) або Aric. В його основі лежать роботи церковника і математика Томаса Баєса, який жив у XVIII столітті. Баєс розробив алгоритм, який вираховує ймовірність події у майбутньому на основі даних з минулого. Під час Другої Світової війни британський математик Алан Тюрінг використав цей алгоритм, щоб шукати в океані підводні лодки нацистів, ґрунтуючись на їхній минулій діяльності.

При спостереженні за кадрами з гри Aric помітив незвичайний стрибок у точності деяких гравців. Було зрозуміло, що вони завантажили роботів з ідеальним прицілом, щоб ті грали в гру для них. Aric також зауважив, що деякі гравці надзвичайно швидко напали на своїх опонентів. Програма повідомила, що такі гравці використовували відомий чит, який зробив стіни в грі прозорими.

Комерційне застосування пильності

Розробка Featurespace сьогодні також допомагає британським військовим втрачати менше дронів. Проаналізувавши аномалії в даних управління польотами, Aric виявив раніше невідомі помилки, які викликали крах дронів.

Перше велике комерційне застосування продукту Featurespace зробила британська гральна фірма Betfair. Вона використовує Aric для виявлення безвідповідальних витрат на ставки. Це ознака того, що хтось може програвати чужі гроші. «Якщо ви можете передбачити, які гравці виглядають так, ніби вони стають наркоманами, ви можете спробувати втрутитися до того, як вони завдадуть збитку», – говорить президент Featurespace Мартіна Кінг.

За матеріалами: BBC