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Valve présente VACnet, son infrastructure contre les tricheurs sur CS: GO

Parmi les éléments les plus dérangeants qui polluent de titres tels que les FPS, il y a les tricheurs. Des joueurs qui utilisent des programmes tiers afin d'améliorer leur visée (les aimbots), ou pour savoir où se trouvent leurs adversaires, même à travers les murs (les wallhacks). Un détail qui entache bien souvent l'expérience de jeu des autres utilisateurs, et que Valve tente d'attaquer à la gorge avec un nouveau procédé basé sur le deep learning. Décryptage.

Jusqu’à maintenant, dans Counter-Strike: Global Offensive, la lutte contre les tricheurs passait par deux éléments : les serveurs VAC (pour Valve Anti Cheat) et l’Overwatch. La première solution n’est autre qu’un système anti-triche qui compare la signature numérique des logiciels qui fonctionnent chez les joueurs à une liste de logiciels de triches connues. Si la signature numérique d’un logiciel du joueur est identique à un hack connu, le joueur est marqué positif puis reçoit le fameux VAC Ban qui lui interdit de jouer sur les serveurs identifiés VAC. Il ne peut plus déplacer les objets de son inventaire Steam, par exemple des skins d’armes pour Counter-Strike: Global Offensive vers un autre compte. Il devra également dire au revoir au matchmaking compétitif du titre.

L’Overwatch fonctionne un peu différemment. Durant les parties, les joueurs peuvent signaler d’autres joueurs qu’ils suspectent d’utiliser un hack. Si suffisamment de signalements sont répertoriés, les replays des parties incriminées passent devant un « tribunal de joueurs » qui peut donner un point de vue extérieur, et condamner ou non le suspect. Des systèmes qui ne sont pas infaillibles, loin de là, car les tricheurs subsistent en nombre sur le matchmaking compétitif de CS:GO, pour ne citer que lui. De même, les créateurs de programmes illégaux peuvent toujours modifier un peu leurs solutions pour qu’elles contournent la sécurité des serveurs VAC.

Counter-Strike: Global Offensive

© Valve

VACnet, la nouvelle initiative de Valve

C’est à l’occasion de la Game Developers Conference (GDC) qui s’est déroulée la semaine dernière que Valve a levé le voile sur une solution technique supplémentaire : VACnet. Un nouvel outil de lutte contre les tricheurs qu’il a d’ailleurs lancé il y a quelques semaines dans la plus grande discrétion. Valve et VACnet embrassent la tendance du deep learning afin de répondre au problème de triche massif sur CS:GO, et d’être plus flexible fasse aux divers comportements qui peuvent survenir en jeu ainsi qu’aux nouvelles techniques de triche.

Concrètement, VACnet analyse le comportement des joueurs durant les parties, la structure des logiciels de triche, puis détecte et se débarrasse des tricheurs en fonction de critères préétablis. John McDonald, programmeur chez Valve, explique toutefois que « les cheats les plus subtils restent difficiles à détecter et résoudre« . Dans le processus de création de cette nouvelle mesure, Valve a surtout pris en compte les aimbots. Ces derniers entrent effectivement en action à des moments-clés et facilement discernables : quand le joueur tire. Toute l’action est mesurée, juste avant que le réticule de visée du joueur ne bouge jusqu’à la première balle, mais aussi pendant et après la salve.

Counter-Strike: Global Offensive

© Valve

VACnet a presque toujours raison… pour le moment

VACnet prend ainsi en compte près de 140 situations de ce type (ce que les développeurs comparent à huit rounds en jeu) avant de pouvoir tirer des premières tendances. Une fois que VACnet trouve un suspect, il est directement signalé pour un passage en Overwatch. « Quand un joueur soumet une affaire à l’Overwatch, la probabilité qu’il y ait une condamnation est seulement de 15 à 30 %, et cela varie en fonction de plusieurs facteurs comme la période de l’année, si le jeu est en soldes, s’il y a des vacances […] Les condamnations issues de VACnet sont très élevées. Quand VACnet soumet une affaire, les condamnations oscillent entre 80 et 95 %. » On conviendra que le chiffre est assez impressionnant.

Qui dit deep learning dit forcément un apprentissage du modèle. Et c’est directement de l’Overwatch que l’algorithme tire ses techniques de détection. VACnet apprend et évolue grâce aux humains qui participent à l’Overwatch : quand un nouveau comportement est détecté par un joueur, le modèle gagne la détection de ce comportement. Valve explique avoir lancé sa nouvelle solution plus tôt dans le mois pour la tester sur le mode 2v2 (Wingman) et le taux de condamnation est monté à 99 %. Comme le souligne PCGamer, Valve a tout de même fait l’acquisition de 3 400 CPU afin de pouvoir faire fonctionner VACnet. 1 700 sont d’ores et déjà utilisés, alors que les autres 1 700 permettront à Valve d’étoffer l’infrastructure. Le but ultime étant de pouvoir éventuellement proposer VACnet à d’autres jeux, très certainement moyennant finance.

L’initiative est intéressante, surtout quand on sait que Valve est resté discret sur le sujet de la triche par le passé. Il ne reste plus qu’à voir à quel point la solution sera efficace face aux programmeurs de hacks, maintenant que la bouteille a été jetée à la mer. Dans tous les cas, c’est un nouveau pas très intéressant dans la lutte contre la triche.


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