玩家開發CS2行為生物辨識系統 透過鍵鼠操作習慣鎖定作弊者本人

一名《絕對武力2》玩家在挪威科技大學完成碩士論文，開發了一套透過分析玩家滑鼠與鍵盤操作習慣來辨識其身分的行為生物辨識系統。

該玩家Magga_在Reddit發文表示，這篇論文已獲得A的成績，他呼籲Valve與第三方對戰平台採用此技術，讓封鎖處分能從帳號延伸到玩家本人。Magga指出，作弊者被封鎖後重新註冊帳號幾乎無須成本，處分只對帳號生效是問題癥結。

Magga解釋，這套系統定位是與VAC及Trust Factor並行，回答官方無法處理的問題：這兩個帳號是不是同一個人。他表示，CS2非常適合這類技術，因為玩家在高度壓力下會將甩槍、壓槍等動作重複成千上萬次，久而久之成為肌肉記憶。

系統透過分析《CS2》的demo檔，為每位玩家分別擷取滑鼠與鍵盤兩種獨立訊號，合成一組「CS指紋辨識」。Magga表示，這組指紋在不同地圖、場次、設定、甚至數月間的遊戲紀錄中都相當穩定。

在超過1,000名玩家的資料集中，滑鼠指紋每次都能將正確玩家排在第一名，鍵盤指紋則有98%的辨識率。兩種訊號衡量的是不同的操作特徵，在陌生玩家之間的相似度相關係數僅0.11，可以互補利用。

Magga進行了約50萬組陌生玩家帳號與13組已確認同人帳號的配對測試。結果顯示，同時比對兩種操作習慣後，13組同人帳號全都呈現遠高於陌生玩家的相似度，被清楚區分出來。

更意外的是，這套方法在測試過程還自己找出了未被通報的小帳。Magga最初拿8組已知同人帳號測試，結果系統持續出現幾筆高可信度的「誤判」，經人工檢查後發現這些其實是資料集中原本沒人知道的其他同人帳號。

Magga不只完成論文，也把成果做成能持續運作的系統。每場對戰結束後，系統會自動下載demo檔建立玩家指紋，再與既有帳號比對。系統會先快速篩選可疑配對，再進行嚴格確認，且滑鼠與鍵盤必須各自通過門檻。

經過最佳化，這套系統即使面對《CS2》每月約300萬名玩家的規模，也能靠單張A100 GPU的20 GB記憶體切片，處理每小時數千場新產生的demo檔。

不過，Magga強調這項技術目前不能當作直接封鎖玩家的證據。研究中的已驗證同人配對數量偏少，且新帳號至少需要累積數場比賽才能建立可靠指紋。因此Magga建議，帳號連結應先視為「非常強的初步指標」，再搭配其他證據決定是否延伸封鎖。

Magga希望Valve或第三方對戰平台能在真實玩家群體進一步測試，讓作弊者換帳號重來漸漸成為行不通的漏洞。他說：「作弊者只要被抓一次，是以『一個人』的身分被抓，之後就一直留在黑名單上。」