基于玩家角色轨迹的游戏外挂检测

课题背景

游戏工作室通过脚本自动化的完成任务，大量的获取游戏内产出的货币并低价转售给其他玩家来获取利益，但这一行为严重的损害了游戏的经济系统，并一定程度的会影响其他正常玩家的游戏体验。鼠标轨迹和角色移动轨迹是游戏中易于收集的数据，且正常玩家（如图1）和脚本（如图2）在这些数据上的表现会有一定的差异，是一个可行的用于辨别外挂的监测点。

图1：正常玩家的鼠标轨迹

图2：异常“玩家”的鼠标轨迹

问题定义

根据角色的鼠标轨迹和角色移动轨迹，识别出异于常人的脚本账号。

问题挑战

• 数据采集间隔不均匀；

• 战斗引起的角色移动轨迹散乱；

• 标记中存在大量噪音，标记可靠性，标记准确性。

评价指标

准确度优先的F-score，即：

$$F_\beta = \frac{(\beta^2+1)PR}{\beta^2 P+R},\beta<1$$

其中， $P$ 和 $R$ 分别表示精度和召回率。

数据集描述

数据包含鼠标轨迹数据（mouseMoveValue）和角色移动轨迹数据（playerLocation）两个文件夹，每个文件夹下包含4张地图的数据（map0, map1, map2, map3），数据范围为2019.10.16-2019.10.22，文件为带header的csv，文件名格式为：

'%s.%s.%s' % (角色id, 进入地图时间戳, 离开地图时间戳)

文件格式如图7：

图7：轨迹数据文件格式

	tm	x	y
mouseMoveValue	毫秒时间戳	屏幕坐标x	屏幕坐标y
playerLocation	毫秒时间戳	地图内坐标x	地图内坐标y

标记数据（label.csv）包括3种不同来源的封禁渠道的封禁次数，其中label0是永封，label1和label2是临时封禁，封禁数据范围为开服-2019.10.29。

联系我们

有任何问题，请联系 [e-mail]