Re: [臺聞] 外掛停權：10/24更新公告

[arrenwu (Colors Guardian)]

※ 引述《SuperSg (○(#‵ ︿′ㄨ)○森77)》之銘言：
: : https://i.imgur.com/7TWiH34.png
: : 追蹤，鎖定，並保有法律追訴拳( ^ω^)=○)`Дﾟ)･;'
: 我有個想法，既然無法遏止源頭，那就從規則上改變如何?
: 1.公會戰期間不能創公會
: 2.公會戰期間可以創公會，但新創公會無法參加公會戰
: 3.公會戰期間可以創公會，但新創公會無法參加公會戰，不過還是可以拿到最低階的獎勵
: https://i.imgur.com/H575umS.png     500石 or 1000石，台服公會約5~6千個上下
: 這樣抓一個就少一個，才能遏止那些一直開一直開的小號公會無痛亂排名，
: 也可以減少查緝上的負擔，並分出心力去抓更低調的玩家，
: 如果真有毅力在開打前創了數十個公會，就只為了來鬧那也是這些玩家的本事了
: =====
: 嘛=_=，雖然不可能實施，但這個想法如何?
其實最近這個外掛問題，我也有一些想法

目前看起來，官方用的外掛偵測程式不是很靈光；
而玩家透過隊伍組成和傷害輸出來檢舉外掛、進而讓官方做二次判定的作法，
雖然比偵測程式，但還是處於一個「低調外掛怎麼抓」的情況

但我覺得「透過隊伍組成和傷害輸出來檢舉外掛」，
這其實是在一大堆戰鬥結果中，找出異常的那幾個。

這種行為，Machine Learning 應該有相關的技術可以做 ( Clustering ? )

那我的想法是：
比如說針對 二周目的花 好了，10000個戰隊，
從伺服器裡面應該找得出10~30萬刀，也就是10~30萬個戰鬥結果。
假設一大堆人用某幾個特定組合打出一刀 50萬的傷害，
而某幾個人在相近的等級星數下用類似的組合或更少人的組合打出 100萬的傷害，
這就是所謂的「不一樣的結果」 (我覺得 K-means 搞不好就可以找出來)

若能先用 ML 找出幾個"看起來跟其他人很不一樣的結果" (這技術比想像中容易很多)，
找出來之後，就可以知道當時這場戰鬥的組成和素質

那基於這前提，可以更進一步地模擬戰鬥狀況，
如果被挑出來的紀錄比戰鬥模擬得好太多，就可以相信這應該是外掛沒錯

重要的是，上面講的這個做法是可以交給電腦自動地跑，而且還不用多強的電腦。
同時因為這不是用眼睛看而是用數據分析去找出跟別人長得不一樣的紀錄，
所以也會比較容易找出「低調外掛」


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「這是一個蒐集在身邊蠕動的細菌的遊戲 ^++++^」 ～奧莉薇亞
https://i.imgur.com/thrQCLV.jpg

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推 micky801114: 你要看傷害特別高的話根本不用ML
→ micky801114: 這種只有單一變數的設個閥值就夠了
什麼意思？
推 simon2358: 我猜有人會推你行你做
→ davidpanda: 這題就training data標一下binary classification
→ davidpanda: 就解掉了..
這我也想過，但是你去哪裡找到那麼多「玩家的外掛紀錄」？
推 micky801114: 這問題沒必要用ML 題目太簡單不需要用
→ davidpanda: 更簡單一點同樣的隊伍組成弄個regression model
→ davidpanda: 把outlier抓出來
→ micky801114: 隊伍傷害數據一定有留 檢查是否過一個基準 例如200萬
可以 但這就比較不容易抓到比較低調的外掛對吧？
→ micky801114: 有過就列黑名單 超過500萬就直接認定(數值我隨便舉)
→ micky801114: 你的低調外掛是..? 傷害打很低的外掛是掛好玩的?
就是不是那種打出人眼一看就知道有問題的傷害的那種 不是打很低
推 FayeOwO: 你如果願意而且可以抓出特定王的隨機30萬筆資料，你為什
→ FayeOwO: 麼不直接抓這組資料的極端值就好? 何必去學?
極端值當然好弄，但我這邊講的是有些外掛並不是那麼白爛
推 eggroll23: 低調就是只打出跟大佬差不多傷害，專打難打的王
→ FayeOwO: 你說外掛用不合理的角色配置打出平均傷害? 那開外掛幹嘛
推 dong531: 我覺得問題不在於不知道方法或是沒有技術，而是根本不做
→ FayeOwO: 而且這也不用學，既然配置不合理你就抓角色出現率來看
你講的這些可以做 而ML的技術會自然包到你講的這部分
推 micky801114: 我懂了 你需要的是一套公式(含腳色等級 RK)
對 就實際情況來說每個角色可以但看四樣數據：出陣與否、星數、等級、Rank
當然你可能質疑「你怎麼知道不會有人 Lv 70 但技能都是 Lv1？」 我相信很少啦XD
→ micky801114: 可以用ML 但我認為這還是太簡單
→ micky801114: 這個用統計更快
推 FayeOwO: 這不用Learn啊，統計就能解決
我偷偷地說：ML本來就是STATS的一個分支 你們講的跟我講得並不衝突 :D
在統計系統裡面 ML 叫作 multivariate data analysis

是Deep Learning 之後才不一樣，不過這遊戲的資料量不見得能用DL
推 micky801114: 對 所以我說可以用ML 但太簡單 統計就能做掉
→ FayeOwO: 機器學習是統計的分支...嗯...我資質駑頓，不太能接受(攤
推 micky801114: 樓上 應該說有包含啦 數學都有互相涵蓋
當然如果Regression這個簡樸的技術就可以滿足大家需求是最好啦
總之我覺得Sonet應該是可以做得比現在更好
→ davidpanda: 機器學習和統計確實有關係,可以聽機器學習基石的課 XD
推 as80110680: 概念是挺像的，收集資料、預測結果，但有沒有關係就
→ as80110680: 不曉得再找找資料
推 FayeOwO: 其實比起這個，我比較想搞清楚所謂的"低調外掛"指的是?
其實我也不太清楚，只是爬文好像發現有些外掛，用同樣的組合，
可以打出比你多不少但不是多到讓人眼睛一看就覺得很誇張的傷害。

不過就這個情況，regression可以解決
→ micky801114: 內文有補充 無課傷害變大佬傷害XD
→ FayeOwO: 是隊伍與傷害不合、等級與傷害不合還是做一個很像的封包?
→ FayeOwO: 所以是像同組成等級別人都打50萬你打75萬這樣?
你講的這些不就是同一類情形嗎？ 不過我指的就是這樣沒錯
推 Ntmmchu: 感覺可以做的 ML的目標在準確度 但我覺得有爆擊的影響下
→ Ntmmchu:  還是需要人工檢查
→ Ntmmchu: 我只好奇低調開 到底都會偷雞多少傷害
推 kappamoss: 低調很難抓，只要傷害在爆擊範圍內都正常，可是卻能直
→ kappamoss: 接刷出完美情況才有的傷害
→ noob9527: 目前破解版就外掛偵測程式被移掉 所以當然偵測不到外掛
→ noob9527: 變成只能靠人工或很明顯的才抓得出來 低調偷雞相對安全
推 Kmer: 直接開外掛每招都報擊就好啦 有些低調掛也是抓不到的
→ Ntmmchu: 一點都不覺得這很容易 有爆擊存在 分群很難分
推 Kmer: 就跟犯法依樣 總會一職有人犯 抓不抓地到就是另一回事
→ noob9527: 現在外掛就+1000攻防 低調改成+300攻+20防 幾乎看不出來
這就是為什麼我會提到投入ML的技術
→ noob9527: 就可以輕鬆打接近頂標傷害 或是剛好不死人
→ noob9527: 可是有爆擊存在 變成不改攻防 改+10%爆擊 也是一樣結果
→ noob9527: 這會變成低調外掛落在安全區間 頂多算運氣很好的人
這部分確實有可能沒辦法100%地把外掛抓出來 但即便只能抓到部分也不錯 對吧？
→ noob9527: 是這樣沒錯啦 但要這樣不如直接伺服器計算戰鬥 直接解決
→ noob9527: 公會戰就...乾脆也改只能auto好了XD
我覺得要直接在伺服器上增加這麼龐大的運算負擔可能不是那麼容易@@"
改只能auto更是可惜
※ 編輯: arrenwu (24.5.143.254), 10/25/2018 19:06:37
推 ebullient: 有想要用哪種cluster的演算法嗎