Koneoppimismenetelmien käyttö huijauksen tunnistamiseen kilpailullisissa FPS-moninpeleissä

Abstract

Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää, miten koneoppimista voidaan hyödyntää FPS-moninpelien huijauksen tunnistamisessa. FPS-pelien kasvaneen suosion myötä huijaamisesta on tullut yhä yleisempää, eikä perinteinen ohjelmistopohjainen huijauksenesto kykene reagoimaan nopeasti kehittyviin huijausmenetelmiin. Näistä haasteista seuraa tarve tarkastella uusia, adaptiivisempia ja tietoturvaa paremmin huomioivia lähestymistapoja, joista koneoppiminen tarjoaa lupaavan vaihtoehdon. Tutkielma toteutettiin kirjallisuuskatsauksena, jonka perusteella tarkastellaan oneoppimismenetelmien tarjoamia mahdollisuuksia huijauksen tunnistamisen tehostamiseen. Tulokset osoittavat, että koneoppiminen kykenee tunnistamaan huijaamiseen liittyvää poikkeavaa pelaajakäyttäytymistä tarkasti ja siten erottamaan huijaavat pelaajat rehellisistä. Lisäksi havaittiin, että kehittyneet menetelmät, kuten kuvapohjainen analyysi sekä transformer-mallit, mahdollistavat pelitilannekohtaisen ja kontekstisidonnaisen huijauksen tunnistamisen. Koneoppimisen hyödyntäminen parantaa myös tietoturvaa, sillä huijauksenesto voidaan toteuttaa pelidataa analysoimalla ilman pääsyä koko käyttöjärjestelmään. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että koneoppimisella on merkittävää potentiaalia tehostaa huijauksentunnistusta ja täydentää perinteisiä huijauksenestomenetelmiä entistä luotettavamman pelikokemuksen varmistamiseksi.

The aim of this thesis is to examine how machine learning can be utilized for cheat detection in FPS multiplayer games. As the popularity of FPS titles has increased, cheating has become more widespread, and traditional software-based anti-cheat systems are unable to react quickly to the rapid evolution of cheating techniques. These challenges create a need for more adaptive and privacy-conscious approaches, for which machine learning offers a promising alternative. This study was conducted as a literature review evaluating the potential of machine learning methods to enhance cheat detection. The findings indicate that machine learning can accurately identify cheating-related anomalies in player behavior and thus distinguish cheaters from legitimate players. Furthermore, advanced techniques such as image-based analysis and transformer models enable context-aware detection based on in-game situations. Machine learning also improves security and privacy, as cheat detection can be performed by analyzing game data without requiring intrusive access to the user’s operating system. Overall, the results suggest that machine learning has significant potential to strengthen cheat detection and complement traditional anti-cheat solutions to ensure a more reliable and fair gameplay experience.