👌 Магістерська робота студента 🇳🇴
NTNU показала, що гравця можна ідентифікувати за його стилем використання миші та клавіатури — лише на основі демо 🔫
CS2.
👉 Система створює унікальний «фінгерпринт» (своєрідний «відбиток пальця») гравця та може знаходити зв’язки між його різними акаунтами. Автор стверджує, що метод:
— протестований на 1000+ гравцях;
— знайшов 13 пов’язаних акаунтів, включно з 5 раніше невідомими смурфами;
— зміг розпізнати одного гравця навіть між матчами, зіграними з різницею у кілька років;
— технічно здатний перевіряти нові матчі проти мільйонів гравців.
👌 Ідея проста: якщо акаунт заблокували за читерство, новий акаунт не допоможе приховати особу гравця.
🔫 Автор пропонує Valve та іншим платформам використовувати технологію як додатковий сигнал для античіту — наприклад, для перенесення бану, виявлення смурфів або встановлення підозрілих акаунтів на спостереження.
🔫 Водночас автор визнає, що вибірка підтверджених збігів поки невелика, тому метод ще потребує перевірки на масштабі всієї аудиторії CS2.
🔥 Якщо технологію підтвердять на великій вибірці, банити нові акаунти після блокування старого може стати значно складніше.
👑👑👑Забирай бездепозитний
👑👑👑бонус в 1000₴ на BETKING
👑👑👑за промокодом LATERAL!
