VACnet: KI erkennt Cheater - 3.456 CPU-Kerne und 8.192 Gigabyte RAM gegen CS:GO-Cheater

Das VACnet von Valve ist ein Deep-Leaning-Netzwerk, das automatisch die Spielweise von hunderttausenden Spielern auswertet. In einem ersten Schritt wurde das Netzwerk auf Aimbots angesetzt. Das System sammelt dazu 140 Datensätze aus insgesamt acht aufeinanderfolgende Partien, in denen die Cursorbewegung eine halbe Sekunde vor und eine viertel Sekunde nach dem Schießen dokumentiert wird. Dazu kommen Informationen wie die eingesetzte Waffe, die Distanz und das Treffer-Ergebnis.

Dabei seien zwischen 80 bis 95 Prozent der Aimbot-Nutzer von VACnet identifiziert worden. Die menschlichen Vergleichstester kamen dagegen auf einen Wert von lediglich 15 bis 30 Prozent identifizierter Cheater. Nach der Einführung des Systems wurden 99 Prozent der identifizierten Schummler mindestens zweitweise gebannt.

Die Hardware von Valves Deep-Learning-Netzwerk besteht derzeit aus vier Serverschränken mit jeweils 16 Serverblades. Diese enthalten wiederum jeweils 54 CPU-Kerne und 128 Gigabyte Arbeitsspeicher. In der Summe ergibt das 3.456 CPU-Kerne und 8.192 Gigabyte RAM. Für die Analyse der knapp 600.000 CS:GO-Spieler täglich hätten nach Valves Kalkulierungen knapp 1.700 CPU-Kerne genügt.