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वैज्ञानिकों ने धोखेबाज वीडियो गेम खिलाड़ियों के खिलाफ जवाबी कार्रवाई शुरू की

टेक्सास विश्वविद्यालय के डलास के कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने धोखा देने वाले वीडियो गेम खिलाड़ियों के खिलाफ एक नया हथियार तैयार किया है. शोधकर्ताओं ने लोकप्रिय प्रथम-व्यक्ति शूटर गेम काउंटर-स्ट्राइक का उपयोग करके धोखेबाजों का पता लगाने के लिए अपना दृष्टिकोण विकसित किया. यह तंत्र किसी भी व्यापक मल्टीप्लेयर ऑनलाइन (एमएमओ) गेम के लिए काम कर सकता है जो केंद्रीय सर्वर पर डेटा ट्रैफिक भेजता है.

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Published : Nov 19, 2020, 4:51 PM IST

Updated : Feb 16, 2021, 7:52 PM IST

Computer scientists , video cheaters
टेक्सास विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने वीडियो चीटर्स के खिलाफ जवाबी कार्रवाई की शुरूआत की

डलास : काउंटर-स्ट्राइक खेल की एक श्रृंखला है, जिसमें खिलाड़ी प्लाट स्थानों को सुरक्षित करके, बमों को डिफ्यूज करके और बंधकों को बचाकर आतंकवादियों का मुकाबला करने के लिए टीमों में काम करते हैं. खिलाड़ी अधिक शक्तिशाली हथियार खरीदने के लिए इन-गेम मुद्रा कमा सकते हैं, जो इनके सफलता की कुंजी है. खेल के लिए विभिन्न सॉफ्टवेयर चीट ऑनलाइन उपलब्ध है.

एरिक जोंसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस में एक यूटी डलास कंप्यूटर विज्ञान डॉक्टरेट छात्र और अध्ययन के और प्रमुख लेखक, एमडी शिहाबुल इस्लाम ने कहा कि कभी-कभी जब आप धोखेबाजों का उपयोग करने वाले खिलाड़ियों के खिलाफ खेल रहे होते हैं, तो आप पता कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी यह उन्हें स्पष्ट नहीं होता है, जो मनोरंजन के लिए काउंटर-स्ट्राइक खेलता है. यह अन्य खिलाड़ियों के लिए उचित नहीं है.

धोखाधड़ी की घटनाओं के कारण भी निर्यात में गंभीर परिणाम हो सकते हैं, एक तेजी से बढ़ने वाला उद्योग, जिसमें वार्षिक रैवेन्यू एक बिलियन डॉलर के करीब है. यूनाइटेड किंगडम में स्थित एस्पोर्ट्स इंटीग्रिटी कमीशन के अनुसार, धोखाधड़ी, टीमों और खिलाड़ियों के खिलाफ प्रतिबंधों में शामिल हो सकते हैं, जिसमें अयोग्यता, पुरस्कार राशि का त्याग और भविष्य की भागीदारी पर प्रतिबंध है.

एमएमओ खेलों में धोखा का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि एक खिलाड़ी के कंप्यूटर से गेम सर्वर पर जाने वाले डेटा को एन्क्रिप्ट किया जाता है. पिछले शोध ने इस तथ्य के बाद धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए डिक्रिप्टेड गेम लॉग पर भरोसा किया है. यूटी डलास के शोधकर्ताओं का दृष्टिकोण डिक्रिप्ट किए गए डेटा की आवश्यकता को समाप्त करता है और इसके बजाय वास्तविक समय में सर्वर से और इसके लिए एन्क्रिप्टेड डेटा ट्रैफिक का विश्लेषण करता है.

अध्ययन, कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और यूटी डलास में बिग डेटा एनालिटिक्स एंड मैनेजमेंट लैब के निदेशक डॉ. लतीफ़ुर खान ने कहा कि धोखा देने वाले खिलाड़ी एक अलग तरीके से ट्रैफ़िक भेजते हैं. हम उन विशेषताओं को कैप्चर करने की कोशिश कर रहे हैं. अध्ययन के लिए, यूटी डलास क्लास साइबर सुरक्षा अनिवार्यताओं में प्रैक्टिशनर्स के लिए 20 छात्रों ने काउंटर-स्ट्राइक डाउनलोड किया. उन्हें पता चला कि तीन सॉफ्टवेयर एक एबोट को धोखा देते हैं, जो स्वचालित रूप से एक प्रतिद्वंद्वी को लक्षित करता है. एक गति हैक, जो खिलाड़ी को तेजी से स्थानांतरित करने की अनुमति देता है और एक वॉल, जो दीवारों को पारदर्शी बनाता है, ताकि खिलाड़ी आसानी से अपने प्रतिद्वंद्वी को देख सकें. शोधकर्ताओं ने परियोजना के लिए समर्पित एक सर्वर स्थापित किया, ताकि छात्रों की गतिविधि अन्य ऑनलाइन खिलाड़ियों को बाधित न करे.

शोधकर्ताओं ने समर्पित सर्वर से गेम ट्रैफिक का विश्लेषण किया. जानकारी के पैकेट या बंडलों में डेटा यात्रा करता है. मटेरियल के आधार पर पैकेट अलग-अलग आकार के हो सकते हैं. शोधकर्ताओं ने आने वाले और बाहर जाने वाले पैकेटों की संख्या, उनके आकार, उनके द्वारा प्रेषित समय, उनकी दिशा और बर्स्ट में पैकेटों की संख्या सहित कई विशेषताओं का विश्लेषण किया, जो लगातार पैकेट का एक समूह है.

छात्र खिलाड़ियों से डेटा ट्रैफिक की निगरानी करके, शोधकर्ताओं ने ऐसे पैटर्न की पहचान की जो धोखा देने का संकेत देते हैं. फिर उन्होंने उस जानकारी का उपयोग मशीन-लर्निंग मॉडल, आर्टफिशल इन्टेलिजन्स के एक रूप को प्रशिक्षित करने के लिए किया, जिससे गेम डेटा में पैटर्न और सुविधाओं के आधार पर धोखा देने का अनुमान लगाया जा सके.

पढ़ेंः नोकिया, एलिसा और क्वालकॉम ने फिनलैंड में 5 जी स्पीड रिकॉर्ड कायम किया

डलास : काउंटर-स्ट्राइक खेल की एक श्रृंखला है, जिसमें खिलाड़ी प्लाट स्थानों को सुरक्षित करके, बमों को डिफ्यूज करके और बंधकों को बचाकर आतंकवादियों का मुकाबला करने के लिए टीमों में काम करते हैं. खिलाड़ी अधिक शक्तिशाली हथियार खरीदने के लिए इन-गेम मुद्रा कमा सकते हैं, जो इनके सफलता की कुंजी है. खेल के लिए विभिन्न सॉफ्टवेयर चीट ऑनलाइन उपलब्ध है.

एरिक जोंसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस में एक यूटी डलास कंप्यूटर विज्ञान डॉक्टरेट छात्र और अध्ययन के और प्रमुख लेखक, एमडी शिहाबुल इस्लाम ने कहा कि कभी-कभी जब आप धोखेबाजों का उपयोग करने वाले खिलाड़ियों के खिलाफ खेल रहे होते हैं, तो आप पता कर सकते हैं, लेकिन कभी-कभी यह उन्हें स्पष्ट नहीं होता है, जो मनोरंजन के लिए काउंटर-स्ट्राइक खेलता है. यह अन्य खिलाड़ियों के लिए उचित नहीं है.

धोखाधड़ी की घटनाओं के कारण भी निर्यात में गंभीर परिणाम हो सकते हैं, एक तेजी से बढ़ने वाला उद्योग, जिसमें वार्षिक रैवेन्यू एक बिलियन डॉलर के करीब है. यूनाइटेड किंगडम में स्थित एस्पोर्ट्स इंटीग्रिटी कमीशन के अनुसार, धोखाधड़ी, टीमों और खिलाड़ियों के खिलाफ प्रतिबंधों में शामिल हो सकते हैं, जिसमें अयोग्यता, पुरस्कार राशि का त्याग और भविष्य की भागीदारी पर प्रतिबंध है.

एमएमओ खेलों में धोखा का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि एक खिलाड़ी के कंप्यूटर से गेम सर्वर पर जाने वाले डेटा को एन्क्रिप्ट किया जाता है. पिछले शोध ने इस तथ्य के बाद धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए डिक्रिप्टेड गेम लॉग पर भरोसा किया है. यूटी डलास के शोधकर्ताओं का दृष्टिकोण डिक्रिप्ट किए गए डेटा की आवश्यकता को समाप्त करता है और इसके बजाय वास्तविक समय में सर्वर से और इसके लिए एन्क्रिप्टेड डेटा ट्रैफिक का विश्लेषण करता है.

अध्ययन, कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और यूटी डलास में बिग डेटा एनालिटिक्स एंड मैनेजमेंट लैब के निदेशक डॉ. लतीफ़ुर खान ने कहा कि धोखा देने वाले खिलाड़ी एक अलग तरीके से ट्रैफ़िक भेजते हैं. हम उन विशेषताओं को कैप्चर करने की कोशिश कर रहे हैं. अध्ययन के लिए, यूटी डलास क्लास साइबर सुरक्षा अनिवार्यताओं में प्रैक्टिशनर्स के लिए 20 छात्रों ने काउंटर-स्ट्राइक डाउनलोड किया. उन्हें पता चला कि तीन सॉफ्टवेयर एक एबोट को धोखा देते हैं, जो स्वचालित रूप से एक प्रतिद्वंद्वी को लक्षित करता है. एक गति हैक, जो खिलाड़ी को तेजी से स्थानांतरित करने की अनुमति देता है और एक वॉल, जो दीवारों को पारदर्शी बनाता है, ताकि खिलाड़ी आसानी से अपने प्रतिद्वंद्वी को देख सकें. शोधकर्ताओं ने परियोजना के लिए समर्पित एक सर्वर स्थापित किया, ताकि छात्रों की गतिविधि अन्य ऑनलाइन खिलाड़ियों को बाधित न करे.

शोधकर्ताओं ने समर्पित सर्वर से गेम ट्रैफिक का विश्लेषण किया. जानकारी के पैकेट या बंडलों में डेटा यात्रा करता है. मटेरियल के आधार पर पैकेट अलग-अलग आकार के हो सकते हैं. शोधकर्ताओं ने आने वाले और बाहर जाने वाले पैकेटों की संख्या, उनके आकार, उनके द्वारा प्रेषित समय, उनकी दिशा और बर्स्ट में पैकेटों की संख्या सहित कई विशेषताओं का विश्लेषण किया, जो लगातार पैकेट का एक समूह है.

छात्र खिलाड़ियों से डेटा ट्रैफिक की निगरानी करके, शोधकर्ताओं ने ऐसे पैटर्न की पहचान की जो धोखा देने का संकेत देते हैं. फिर उन्होंने उस जानकारी का उपयोग मशीन-लर्निंग मॉडल, आर्टफिशल इन्टेलिजन्स के एक रूप को प्रशिक्षित करने के लिए किया, जिससे गेम डेटा में पैटर्न और सुविधाओं के आधार पर धोखा देने का अनुमान लगाया जा सके.

पढ़ेंः नोकिया, एलिसा और क्वालकॉम ने फिनलैंड में 5 जी स्पीड रिकॉर्ड कायम किया

Last Updated : Feb 16, 2021, 7:52 PM IST
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