Valve 使用深度学习识别 CSGO 的作弊者

PingWest品玩3月27日报道，在旧金山游戏开发者大会上，

Valve 程序员 John McDonald 介绍了

Valve是如何使用深度学习方法去解决 CSGO（反恐精英全球攻势） 的作弊问题。Valve 使用的深度学习系统叫 VACnet，其会使用深度学习分析玩家的游戏内行为，掌握作弊的形式，根据动态标准识别和封掉作弊者。

VACnet 最近还使用玩家的数据重新训练去识别新的作弊，在短期内其定罪率一度接近 100%。为了处理 CSGO 的数百万玩家行为，Valve 为 VACnet 搭建了服务器农场，使用了 64 个刀片服务器，每个有 54 个 CPU 核心共 3456 个 核心，每个服务器内存 128GB。Valve 在硬件上花了数百万美元，但相比游戏拷贝的销售收入，这笔费用是微不足道的。

CSGO 是 Steam 平台上最受欢迎的 FPS 游戏之一，去年数字游戏销售收入超过1亿美元。