AI 的出现，加深了我对手游和pc反作弊的看法，就像现在，我觉得我随时可能会被ai炒鱿鱼

回到故事正题

AI 到底能不能真正参与反外挂？

而不是最后只做成一套日志统计和报表系统？

通过ai自动化长期的审计复核,是否已经可以完成智能风控检测？

说到这里，我突然想到一个比较好笑的事情。

如果只看市场材料，某些反外挂产品可能很早就已经开始使用“人工智能”了。早到什么程度呢？

早到 OpenAI 实验室还没有把大模型推到大众视野之前，他们可能就已经完成了：

AI 反外挂

AI 智能识别

AI 自动研判

AI 风险决策

AI 行为检测

这就很有意思了。

OpenAI 后来还在研究大模型、推理、上下文和训练成本，结果有些反外挂产品可能已经提前进入了“AI 反作弊时代”。

如果按照这个时间线看，OpenAI 甚至显得有点落后。

人家早就 AI 了，OpenAI 只是后来才把 AI 做成大家能看懂、能调用、能对话的东西。

不是说一定有问题，也不说一定没有真正的模型能力，没必要一直讲宏大叙事，说不存在的投入和使用，胡乱造"空气神"这跟流氓有什么区别？完成了一场对高溢价产品的升华？

从前面可以理解的场景来说讲，所谓的 AI 可能就是这样：

规则引擎

    +

日志统计

    +

样本检索

    +

风险评分

    +

封号

最终只能像复读机一样复读常见

作弊项 

我觉得这并不算真正意义的ai反作弊

我琢磨的实际是什么呢？

通过给开源模型做适配，调整思考

让模型从"世界角度"

转变一套轻量改造的小世界

当然这并不代表你不可以直接跑万亿大参数，前提是你得有那份成本

说人话就是合理的情况将开源大参数的模型改造一下，变成本地小参数，并将更专业的作弊知识链条以及反作弊审计判断喂给它

通过降本增效，让他变为一个降低世界观的保安 更快速的做决策 并更好的理解串联风险和关联日志 来进行核验 举证

将该ID上报点的详细参数投喂给他

并由反作弊提供商帮助接入服务端api

httpsapi 类实现队列发送 

日志适配器接入 

进行综合串联处置是否已具备作弊

快速的了解该玩家到底在干什么

如果作为一个作弊者，在长期监控下必定会露出马脚，而不是需要高人力再次去核实各种链条

可以实现自动纳入作弊处置名单

围绕主流引擎如unity

可以简单理解这个流程

通过接入反作弊SDK

反作弊在客户端打造一套本地+上报体系 (这中间需要做好反中间人污染)

如 内存是否被读写、so合法快照 、root环境、高危工具链、重签客户端 

15种~20组合串联检测 

达到2~3种风险 自定义威胁次数

自动上报 如什么平台渠道下等

account_id

user_id

uid

player_account_id

检测项是什么？什么时候触发？触发几次？客户端是什么版本？是否串联其他异常？

将组合触发的

玩家自动纳入反作弊风险名单记录

Unity通过接入反作弊平台日志适配器

将风险玩家 +该游戏定制场景提示词 

玩家日志+本地串联风险 进行分析 是否已具备 隐私协议声明的封禁标准

和举证链条 纳入待封禁标识名单id

厂商通过直接浏览该id日志进行快速复核 

自行执行是否封禁

这期间最大的难度在于如何让AI进行"带入工作" 知道这些事件是干什么吃的？

这些东西需要跟游戏开发者提前互助

例如在 Windows 上，反作弊组件结合：

- 进程和线程创建事件；

- 驱动加载事件；

- 模块签名和证书信息；

- 驱动与进程的句柄关系；

- 内核回调和系统遥测；

- 已知驱动、漏洞驱动和风险模块特征；

- 驱动加载时间、

-串联威胁证据 ai采样关键日志

举证链条

完成高威胁id设备风控名单

 快速复核封禁

防止ai变成弱智 重点在于开发者需要自填一个规则知识库 类似于角色服装 角色名称

人物会上几次厕所 

并确保

ai每次分析后进行一次自动重置清洗  

每次都根据该游戏下定制提示词加上知识库识别完成待封禁名单

这是我想到的一个大致框架

我目前参考的是Kimk3、

智普进行删减本地部署

核心就是在于将反作弊平台的一部分交给AI 打造一个属于AI的自动办公场所

并完成周期化审计 针对一些隐蔽性极强的作弊场景进行周期性复合串联风险检测

来达到ai自动化打击

在后续真正完成合规收集下的ai自动识别作弊链路

这是我目前想到的一个大致框架

最大的问题来源于日志适配器

不过这是我目前能想到的一个最合理的办法

我们目前已经在尝试制作一个这样规则链条

不知道各位是怎么理解的，是否有其他建议？

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