Youtuber i programista Howdy Ho opracował sieć neuronową dla Counter-Strike 2, która może strzelać do wroga, imitując ludzkie działania, a VAC tego nie wykryje. Według youtubera, jej wytrenowanie wymagało tytanicznej pracy, wielu obliczeń i 15-20 tysięcy zrzutów ekranu z modelami graczy z CS2. Howdy Ho wykorzystał zaawansowane techniki uczenia maszynowego do wytrenowania swojej sieci neuronowej, która może szybko i dokładnie wykrywać wrogów na ekranie i automatycznie oddawać strzały.
Głównym powodem, dla którego anty-chit nie widzi działania sieci neuronowej, jest to, że jest ona zasilana przez OBS. Sieć neuronowa przechwytuje obraz ekranu, analizuje go i podejmuje decyzje w oparciu o widoczną zawartość bez zmiany plików gry lub ingerencji w kod gry. Według wszelkich testów wygląda to tak, jakbyś streamował lub nagrywał wideo Counter-Strike 2, co czyni go niewidocznym dla systemów anty-chitowych.
PRZECZYTAJ TAKŻE: Lynn Vision podpisuje lot po udanej wersji próbnej
Haudi Ho stwierdził również, że jeśli będziemy kontynuować pracę nad tą siecią neuronową, będzie ona w stanie automatycznie chodzić i celować jak prawdziwi gracze, nie różniąc się zachowaniem od najlepszych profesjonalnych graczy. W swoim filmie wyjaśnił szczegóły techniczne rozwoju i pozostawił kod źródłowy projektu dla tych, którzy mają wolny czas i chęć kontynuowania eksperymentu.
Przyszłość takich technologii rodzi wiele pytań. W jaki sposób systemy anty-hitowe dostosują się do nowych metod obchodzenia zabezpieczeń? Czy twórcy gier będą w stanie znaleźć sposoby na obronę przed tak wyrafinowanymi narzędziami?
Komentarze