Valve 使用深度學習識別 CSGO 的作弊者

PingWest品玩3月27日報道，在舊金山遊戲開發者大會上，Valve 程序員 John McDonald 介紹了Valve是如何使用深度學習方法去解決 CSGO（反恐精英全球攻勢） 的作弊問題。Valve 使用的深度學習系統叫 VACnet，其會使用深度學習分析玩家的遊戲內行為，掌握作弊的形式，根據動態標準識別和封掉作弊者。

VACnet 最近還使用玩家的數據重新訓練去識別新的作弊，在短期內其定罪率一度接近 100%。為了處理 CSGO 的數百萬玩家行為，Valve 為 VACnet 搭建了伺服器農場，使用了 64 個刀片伺服器，每個有 54 個 CPU 核心共 3456 個 核心，每個伺服器內存 128GB。Valve 在硬體上花了數百萬美元，但相比遊戲拷貝的銷售收入，這筆費用是微不足道的。

CSGO 是 Steam 平台上最受歡迎的 FPS 遊戲之一，去年數字遊戲銷售收入超過1億美元。

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