सार:
"काउंटर-स्ट्राइक 2" खिलाड़ी मग्गा_ ने नॉर्वेजियन यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी में मास्टर की थीसिस पूरी की, जिसमें अध्ययन किया गया कि ऑपरेटिंग आदतों के माध्यम से एक ही व्यक्ति द्वारा उपयोग किए जाने वाले विभिन्न खातों की पहचान कैसे की जाए। एक हजार से अधिक खिलाड़ियों के परीक्षण नमूने में, इस पद्धति ने शोधकर्ताओं को ज्ञात प्रशंसक खातों के 13 सेटों की पहचान की।
यह अध्ययन खाता प्रतिबंधों की एक सीमा पर केंद्रित है: धोखेबाज़ अपना चालू खाता खो देने के बाद भी खेल में लौटने के लिए फिर से पंजीकरण करा सकते हैं या खाता खरीद सकते हैं। अध्ययन में माउस मूवमेंट और कीबोर्ड इनपुट से व्यक्तिगत विशेषताओं को निकालने के लिए मूल रूप से गेम द्वारा सहेजे गए सामान्य गेम रिकॉर्ड का उपयोग किया गया, जिसमें बार-बार की जाने वाली क्रियाएं जैसे कि लक्ष्य के लिए त्वरित मोड़, आपातकालीन स्टॉप, बंदूक दबाना और वस्तुओं को फेंकना शामिल है।
पेपर में वर्णित नमूना परीक्षण में, उपयोगकर्ताओं की पहचान करने में माउस आंदोलन विश्लेषण की सटीकता 100% थी, और कीबोर्ड कुंजी पैटर्न की सटीकता 98% थी। दो प्रकार के संकेतकों को विलय करने के बाद, सिस्टम ने शोधकर्ताओं को ज्ञात प्रशंसक खातों के 13 समूहों की पहचान की। अतिरिक्त बैकअप खातों की खोज तब हुई जब लेखक ने कुछ ऐसे मिलानों की जाँच की जिन्हें शुरू में झूठा माना गया था।
ये परिणाम केवल वर्तमान परीक्षण स्थितियों पर लागू होते हैं, और इस पद्धति का अभी तक वाल्व के बड़े खिलाड़ी आधार पर परीक्षण नहीं किया गया है। शोधकर्ताओं ने यह भी बताया कि परिवार के कई सदस्यों द्वारा बारी-बारी से एक ही कंप्यूटर का उपयोग करने से निर्णय लेना अधिक कठिन हो सकता है। उन्होंने सुझाव दिया कि व्यवहार संबंधी विशेषताओं का उपयोग सीधे तौर पर प्रतिबंध लगाने के आधार के बजाय मैन्युअल समीक्षा के लिए किया जाना चाहिए, और आशा व्यक्त की कि वाल्व या FACEIT वास्तविक पर्यावरण परीक्षण करने में सहायता करेंगे।
टिप्पणियाँ