海外メディアのPC Gamerによると、今回の情報はValveのプログラマーであるJohn McDonald氏がGDC 2018で講演したものであるとのこと。同氏はこの講演でチーターBANにディープラーニングを利用する「VACnet」を紹介したとされています。
同氏によると、「VACnet」は『CS:GO』に使用されているアンチチートプログラムの一部であり、プレイヤーの射撃の角度や武器の種類、距離、結果（命中、ミス、ヘッドショット）などの情報から「Atom」と呼ばれるデータを作成。これを140個集めることで、一定の特徴を学習しエイムアシストなどのチートを検出する仕組みであるとのこと。ただし、BANに関しては「VACnet」ではなく「Overwatch」という人間のチェックを挟んだチート判断プログラムで行われており、「Overwatch」における報告ルートの1つとして「VACnet」が用いられることが明らかにされています。
プレイヤーによるチーターの報告で実際にBANされるのは15～30%であるものの、VACnetによる報告では80～95%にも上るという、その高い信ぴょう性も発表されました。
なお、チートの解析には1試合につきCPU1個あたり約4分かかり、『CS:GO』では1日でおよそ60万試合が行われているため、全ての処理を行うには計算上240万分かかるとのこと。Valveではこの解析を1日で行うために、必要となるCPU1,700個の2倍となる3,400個のCPUを今後の発展を見越して購入。54個のCPUコアと128GBのRAMを搭載したブレードサーバーを64機導入していることが公開されました。
また、2017年12月初旬には、「VACnet」を利用した「Overwatch」のチーター判別率がそうでないものを上回ったと報告されています。同氏は「VACnet」を他のSteamタイトルにも応用したいという意思を示しているということです。
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