Аннотация:
Игрок Counter-Strike 2 magga_ защитил магистерскую диссертацию в Норвежском университете науки и технологий, изучая, как идентифицировать разные учетные записи, используемые одним и тем же человеком, по привычкам работы. В тестовой выборке из более чем тысячи игроков этот метод выявил 13 наборов учетных записей фанатов, известных исследователям.
Это исследование посвящено ограничению банов учетных записей: после того, как мошенники потеряют свою текущую учетную запись, они все равно могут перерегистрироваться или приобрести учетную запись, чтобы вернуться в игру. В исследовании использовались обычные игровые записи, первоначально сохраненные в игре, для извлечения личных характеристик из движений мыши и ввода с клавиатуры, включая повторяющиеся действия, такие как быстрые повороты, чтобы прицелиться, аварийная остановка, нажатие пистолета и бросание предметов.
В примере теста, описанном в статье, точность анализа движений мыши при идентификации пользователей составила 100 %, а точность сочетания клавиш клавиатуры — 98 %. После слияния двух типов показателей система выявила 13 известных исследователям групп фан-аккаунтов. Дополнительные резервные учетные записи были обнаружены, когда автор проверил некоторые совпадения, которые изначально считались ложными.
Эти результаты применимы только к текущим условиям тестирования, и метод еще не тестировался на большой базе игроков Valve. Исследователи также отметили, что несколько членов семьи, по очереди использующих один и тот же компьютер, могут затруднить принятие решений. Он предположил, что поведенческие характеристики следует в первую очередь использовать для проверки вручную, а не непосредственно как основу для бана, и выразил надежду, что Valve или FACEIT помогут в проведении реального тестирования среды.
Комментарии