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[资源] AI-AC:开源时频变换+深度学习云反作弊(云服务端也公开)

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正验虽可挡,Alts一样压,若为AAT,祖安进去刷

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发表于 2022-6-23 20:34:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
我的世界
原创度: 原创
原帖地址: https://github.com/huzpsb/AIAClient

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AI-AC:半开源时频变换+深度学习云反作弊(云服务端也公开)
QQ群 764360489
源代码
https://github.com/huzpsb/AIAClient
简介
人工智能领导的反作弊市场已经被闭源付费垄断很久了。我要打破它。

本项目只是POC,并没有完善人工智能以外的其他部分。即本项目的唯一功能是:在假设所有攻击全部是能够被完成的前提下,判断玩家是否使用了第三方瞄准工具。(推荐配合Grim食用)

原理
在明确了本工具只是一个技术测试项目的前提下,我们可以来聊一聊原理而不是急着说该怎么用。

首先,是采样。采样部分全部开源。

采样分为2步。

第一步,是计算SHB(SignedHitBox)

什么是SHB?简单而言,SHB大小等于攻击一个实体,实体所需的最小正方形HitBox。

没听懂?没事,有图:

image

SHB的符号取决于箭头相对于连线是顺时针还是逆时针。

第二步,是进行FFT。

什么事FFT?唉,好累,不想码字。得了,传送门

有的人可能会问,诶你在说什么我听不懂诶SHB不是实数吗,怎么变成复数了?实数就是复数的一部分呢~你品,你细品。

然后,是通讯。通讯部分客户端开源。

通讯其实 不就是普普通通的C/S架构嘛。

采样时,我们会得到一个流式的数据。这对FFT与特征提取带来了很大的障碍。怎么办呢?

切分。我在这里选择将数据22改一组,切割后发送给服务端。

服务端计算返回分类。

对了,差点忘了一个很重要的问题:明明只是一个反作弊插件,为什么要搞什么C/S架构?

因为Matrix、Reflex、AAC都是这么搞的,所以我直接借鉴了,正好蹭一下云概念的热度

因为体积。众所周知,Java作为编程语言,最大的缺点是慢。太慢了。C++快。都但是C++它不好写,更无法直接与MC交互。怎么办呢?

有一个叫JavaCPP的桥梁。但是JavaCPP心宽体胖(?),所以导致打包后直接150MB就去了。

你不可能一个插件150MB,对吧?

所以只能采用C/S架构。服务端是多线程的,不用担心卡顿,并且我还进行了基准性能测试,每秒,我的笔记本,可以处理150次请求。相当于在起床战争中的一万名玩家(假设玩家三秒一次有效攻击)的数据量。

最后,是训练与计算。本部分不开源。但是也不混淆。你们,看着办。

通讯写好了,最难的还是得扛。来吧!

首先,我构造了一个5层的神经网络,节点数为22,30,30,30,3。

image

刚开始,我以为我所有努力白费了。因为模型死活不收敛。

后来,因为一次意外,我训练次数多打了亿个0,然后就去睡觉了

image

第二天起来,我发现这个训练了13万次的神经网络后验准确率已经有了99%。

这个模型就这我发布的演示版内。

计算没什么新鲜的,得了,略去(doge)

使用方法
终于入题了是吧

1, 运行AI-AC服务端。

image

应该,都会吧?

2, 为自己创建账号。

set <用户名> <有效期(天)> <调用次数限制>

这个用户名只是标识符。与客户端(mc服务端)无关。

事实上,mc插件里面就没有对应登录的配置。

可能有人问,你服务端这些圈钱功能都写好了,我可以拿它圈钱吗?

嗯,是这样的,我写这些功能的初衷是希望群组等共享反作弊的计算资源,并且易于计量各方投入,而不是拿它圈钱。当然如果你能一边遵守AGPL一边圈钱,我也拦不住你。

3, 配置MC服务端

服务端配置文件如下:

#是否显示调试信息,如序列异常,vl等
debug: false
#AI服务器地址
server: "127.0.0.1"
#AI端口
port: 1451
#惩罚指令
cmd: "ban %p"
其中server、port与刚才的服务端一致即可。

设置好惩罚命令,好了没了。

对了,目前这个插件不适合生产使用。但是测试,应该,问题不大,吧?

捐献数据
不需要懂Java,不影响游戏,您们的数据对我很重要!

非常简单,方法如下

1,输入/type <你的数据名称>

2,继续游戏

3,在结束时向我提交您的服务端下的AI-AC文件夹

数据名称请包含:

昵称,是手打还是G,如果是G是KA的Single,Multi还是AimBot(Trigger/AutoClicker不算G)

除此之外,数据名称请尽可能不要更换。万分感谢!

下载地址
https://huzpsb.lanzouw.com/b09heaish

密码:74i4

完结撒花
捐献数据: 邮件到[email protected] 标题注明[AI-AC捐献]

捐献资金:https://afdian.net/@huzpsb

感谢来自华中科技大学数学系的刘老师,光学与电子信息学院的郑老师,The Eclipse Deeplearning4J (DL4J) ecosystem
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