Une thèse propose d'identifier les tricheurs de CS2 par leur empreinte de mouvement
Christopher B. Didriksen a soutenu une thèse de master sur une méthode biométrique basée sur la souris et le clavier pour repérer les tricheurs et les smurfs dans Counter-Strike 2.
Christopher B. Didriksen, étudiant, a soutenu une thèse de master proposant un système d'« empreinte » biométrique fondé sur l'utilisation de la souris et du clavier pour identifier les tricheurs et les comptes smurfs dans Counter-Strike 2, rapporte pcgamer.com. La thèse a reçu la note A.
La recherche s'appuie sur l'analyse de démos de matchs compétitifs de CS2. Dans un jeu de données de plus de 1 000 joueurs, la biométrie liée aux mouvements de souris a identifié les joueurs correctement à chaque fois, tandis que l'utilisation du clavier s'est révélée correcte dans 98 % des cas.
Selon Didriksen, la méthode a permis de repérer des smurfs qui n'avaient fait l'objet d'aucun signalement. Elle serait également assez rapide pour vérifier chaque nouveau match par rapport à l'ensemble des joueurs mensuels de CS2.
Le système a été proposé pour fonctionner aux côtés de Valve Anti-Cheat et du Trust Factor.
Des données fournies par des volontaires
Plus tôt cette année, plusieurs internautes de Reddit se sont inscrits pour participer aux recherches de Didriksen ; certains ont révélé leurs comptes smurfs, des données que l'étudiant a qualifiées de « parmi les plus précieuses » qu'il ait eues.
En bref
Quelle méthode de détection la thèse propose-t-elle ?
Une méthode biométrique qui identifie les joueurs par une « empreinte » de mouvement dérivée de leur utilisation de la souris et du clavier.
Quels résultats la recherche a-t-elle obtenus ?
Dans un jeu de données de plus de 1 000 joueurs, la biométrie de la souris a identifié les joueurs correctement à chaque fois, et celle du clavier dans 98 % des cas.
Cette méthode remplacerait-elle Valve Anti-Cheat ?
Non ; le système a été proposé pour fonctionner aux côtés de Valve Anti-Cheat et du Trust Factor.