Школа‎ > ‎Статьи‎ > ‎

Поймать читера



Признаюсь, что тема читерства меня совсем мало волновала и лежала где-то на переферии интересов. И вдруг, мелькнула идея... И вот что получилось.


ПОЙМАТЬ ЧИТЕРА (инструкция) 

Оставим в стороне философские вопросы типа: нужно ли ловить читеров и кому? Постараемся ответить на вопрос: а можно ли поймать? Ответ таков: было бы желание. Приготовьте ручку, листок бумаги, запустите любую способную проводить анализ программу и откройте матч игрока, которого Вы желаете проверить. Все готово? Тогда начнем!
 

Метод аутплэев проверки читерства в домашних условиях за чашечкой кофе 

Выберем произвольно два уровня анализа. Назовем их – низкий уровень и высокий уровень. А теперь просмотрим все ходы игрока на совпадение с ходами, рекомендованными этими двумя уровнями. 

Если лучшие ходы по мнению низкого и высокого уровней анализа совпадают, то в этом случае ход игрока нам будет не важен. Пропускаем эту позицию и переходим к следующей.

Наконец, попалась позиция, где низкий уровень анализа считает лучшим один ход (например, 14: 24/23 13/9), а высокий уровень – другой ход (например, 14: 13/9 6/5). Посмотрим, как сходил здесь игрок. Возможны три варианта: 1) игрок мог сходить иначе (например 14: 13/8 ). В этом случае пропускаем эту позицию и переходим к следующей. 2) игрок выбрал ход, предложенный высоким уровнем анализа. Он как бы «переиграл» низкий уровень анализа. Эту ситуацию назовем «аутплэем» (outplay). 3) игрок выбрал ход, рекомендованный низким уровнем анализа. Такую ситуацию назовем «антиаутплэем».

Завершим просмотр всех ходов игрока в матче, подсчитав число аутплэев и антиаутплэев, и определим Х - долю аутплэев в общей массе аутплэев и антиаутплэев. Например, если оказалось, что аутлэев было 17, а антиаутплеев – 10, то Х = 17 / (17+10) = 63%. 

Какой бывает эта доля для игроков разного уровня мастерства? Для новичка оба уровня анализа превосходят его понимание игры. Его аутплэи и антиаутплэи совершенно случайны и неосознанны. Их число будет примерно совпадать между собой, а Х будет около 50%. У игрока среднего уровня число аутплэев уже будет превосходить число антиаутплэев, и поэтому Х будет несколько превышать 50%. От экспертов следует ожидать, что число аутплэев будет значительно превышать число антиаутплэев. Поэтому для экспертов Х будет еще выше, чем у средних игроков, и возможно окажется около 100%. 

Правильность этих заключений была проверена путем анализа матчей 3-х игроков. Для двух игроков среднего уровня получилось Х = 57% и Х=63%. А исследование матча Мочи показало, что у него было Х = 84% (26 аутплэев и 5 антиаутплэев).

Полученные выше численные значения для нашего метода не имеют принципиального значения. Но важно понимать, что для всех игроков, не использующих программы, Х находится в диапазоне от 50% до 100%. В силу случайных явлений Х иногда может оказаться и несколько меньше 50%.


А как дела с этим значением Х для читеров? 

1) Если читер использовал коды нашей анализирующей программы и рассмотренный нами низкий уровень анализа, то у него будут только антиаутплэи и Х = 0%.

2) А если читер добавит для прикрытия читерства несколько преднамеренных ошибок, чтобы придать своей игре элемент «человечности»? Обычные характеристики оценки его игры ухудшаются (рейтинг падает, PR растет). Но Х не замечает этих фокусов, так как привнесенные ошибки скорее всего не совпадут с рекомендациями и низшего и высшего уровня анализа и не окажут никакого влияния на число аутплэев и антиаутплэев. А если случайно и произойдет совпадение, то оно скорее всего даст лишний антиаутплэй, чем аутплэй. В итоге, привнесенные ошибки, не оказывают никакого существенного влияния на Х. Они, как бы фильтруются этим методом!

3) А если читер полматча использовал программу, а вторую половину матча играл сам? Метод позволяет выявить это существенное использование программы. Действительно, если такой прием использовал, например, средний игрок с уровнем Х=60%, то результатом такой манеры игры окажется полусумма 60% (играл сам) и 0% (пользовался программой), т.е. Х будет равно 30%. А это значение тоже находится вне «человеческого» диапазона (от 50% до 100%).

4) Если читер использовал коды других программ? Принципы работы всех программ схожи. Программы несколько различаются оценочными функциями, методами оптимизации переборов, но глубина анализа является важнейшей характеристикой всех программ. Если использовать в качестве низкого уровня анализа уровень приблизительно с такой же глубиной анализа, как в используемой читером программе, то значение Х будет, если не 0%, то существенно ниже 50%.

Таким образом, если Х окажется существенно ниже 50% при каком-либо выборе низкого и высокого уровня анализа, то данное обстоятельство будет являться признаком читерства. Т.е. диапазон Х от 0% до 50% характерен только для читеров.


Заключение

1. Этот метод позволяет с помощью всего одного параметра Х (доли аутплэев в аутплэях и антиаутплэях) получать заключение о читерстве путем сравнения значения Х с пороговым значением 50%. Метод фильтрует привнесенные игроком ошибки и может определять даже частичное использование программы игроком.

2. Метод изложен в упрощенном виде, чтобы донести его суть. Нужно понимать, что для серьезных заключений нужна более строгая редакция метода и формулировок его выводов.

3. Публикация метода может вызвать ответную адаптацию читерских программ. Большой беды в этом нет. «Человеческую» игру от «программной» можно отличить еще многими другими методами.

Виталий Переяславский