游戏反作弊，一直是各大游戏厂商头疼的问题。究其根本，游戏，本身是一种软件产品。交付到用户侧时，你永远无法穷举，玩家会怎么使用它。只要有利可图，就会有人去钻空子。
为了反作弊，各大厂商，也是用尽各种手段。除了内部的反作弊团队，还有法务团队的律师函警告，甚至直接招安外挂开发者。说到底，游戏反作弊，有没有一个终极方案呢？
数据挖掘，说是近5年的火热技术，没得跑的，甚至连电视剧里，都开始出现这个职业的主配角。
这个职业，被寄希望于做炫酷的事：**在庞杂的用户数据中，找到其特有的规律，找到导致现状的原因、预测未来的发展。**数据挖掘，在游戏反作弊，可以做些什么吗？
数据挖掘
整体行业概况
数据挖掘行业，如今有如下两个趋势：一个是计算广告，及其相关的推荐系统。这套东西，是信息流产品的核心。扩展开来，包括用户画像、用户生命周期等内容。
另一个，集中在敏感内容、反欺诈的识别上。这个方向，只要用户生产内容，就不可避免。换而言之，是 UGC 内容平台、活动平台的刚需。同时他又是一个劳动密集型工作，很适合用机器节省人力。
游戏中的数据挖掘
在游戏领域，数据挖掘又分为两个大方向。各个公司的AI lab，会去研究一些前沿技术。诸如强化学习、或者是迁移学习的事。满足玩家个性化的需求。其特点是：前瞻性强，复用性高，但落地困难。
而在业务侧，围绕玩家生命周期展开：渠道转化预估，异常渠道的识别、高潜玩家发现、流失的预测等。其特点：复杂多样、垂直性强，常需要单独建模。
游戏内，对于一个用户的刻画，十分具体。从基本的在线、消费；到玩法偏好、好友关系，都会有专门的标签画像。这些画像，帮助企业更好理解玩家，提供更细致的服务，达到 win-win 的目的。
对于多产品的公司（如：网易），数据互通，是其最迫切的需求。各产品数据独立，制约了它的社交属性，虽然在“洗用户”上表现克制，但数据资源白白浪费。如果是一家正在扩张业务线的公司，需提早防范：数据壁垒的出现。
如果把游戏反作弊抽象，实际也是风险控制的一个环节。风险控制有哪些注意事项？它的核心是什么，又该如何去应对挑战呢？理解风控的这些知识，有助于我们做好反作弊。
近现代风控，起源于二战后。而后迅速发展，形成以：金融业风控为代表的垂直学科。而随着80年代互联网的发展壮大，各类风险，也随之而至。
如今，互联网上的羊毛党，垃圾信息、黑产随处可见。和正常内容，争夺着用户的注意力。同时也影响着业务安全。在业务侧，安全业务可分为两类：一类是静态的账号、内容安全；另一类则是动态的行为安全，诸如活动安全等。
风控领域浅析
风控的核心
谈起金融的核心，大家的第一个念头，一定是风控。而风控的核心，则是成本控制。而成本，则不是简单的金钱成本。除了财力、物力、人力，这样的企业端成本，还应该注意，用户侧的成本。比如：用户体验的成本。
如今，互联网上，打开app前10s流失的用户，其数量之大，很可能超乎你的想象。如果为了风险控制，而过分牺牲用户体验，其实是得不偿失的。如12306的验证码，它的本意是防范刷票风险，若图库的区分度小到极端，则是过分牺牲了用户体验。
除了资源成本和用户体验成本，还有一个容易忽视的，是企业的信用成本。虽然互联网的记忆，只有短短7天；玩弄话术，运用公关手段，能够消除一时的风险。但对企业长期的公信力，其实是一种消磨。
产品出问题了，还可以修补。信用丢了，那就找不回了。
风控的挑战与应对
风控，显著性地，不同于其他业务。其他业务，存在的业务逻辑失效，是来自场景、数据、时间的漂移。即，随着时间、事态的发展，运用场景、数据表现产生了分布上的改变。而风控，则来自于强烈的对抗。道高一尺，魔高一丈。
传统意义上，为了应对风险，衍生出4种模式：
- 回避风险
- 控制风险
- 转移风险
- 承受风险
一般来说，企业主要精力，花在控制风险上。不是所有风险，都可以回避。在控制风险的同时，也可转移部分风险，最后准备承受风险。这部分，在之前的文章《浅谈互联网风控——从策略到技术》有详细介绍。
策略上，分为前中后。前：打标签，标记风险用户、风险内容。中：拦截风险，对高危操作进行干预。后：回顾每个环节，堵住漏洞。同时辅以核心指标的监控，在所有措施失效时，留一手兜底措施。
技术上，给用户准备丰富的画像，从自然人、设备、账号等角度，刻画用户。用以支持风险的识别，策略的实施。
最后，别忘了它的对抗特性。这要求我们，持续不断的演进技术、策略和手段。
游戏作弊，其实就是游戏内的风险。它不仅会影响游戏产品的体验，使产品走向，偏离策划的初衷。更会影响玩家间的平衡，进而影响产品的营收。更进一步的，让游戏失去吸引力，导致产品失败。
游戏反作弊
作弊的形式及手法
谈到作弊的形式，不妨从一个玩家的角度出发。为了获得碾压感，满足感，玩家会从以下方面入手：
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为了获得满足感，玩家会修改道具获取逻辑，不付费、或者修改货币值，获得道具和服饰。
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为了获得数值上的优势，调高伤害、减轻承伤。诸如“无敌”或者“锁血”，可属于这一类。
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而对于时间换物资的“肝”玩法，则通过修改产出逻辑、或改变游戏内的时间节奏获取。
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而在信息不对称玩法中，则通过读取数据，以此获得优势。例如：吃鸡游戏中的透视。
上述的种种作弊，其核心在于数值，其次在于程序逻辑。因此，在客户端，玩家可通过注入代码、读取内存实现。在客户端与服务端通信过程中，还可伪造中间人，截取、修改数据。更甚至，反编译游戏包体，生成一个看似一样的安装包。修改内在逻辑，重新打包。
游戏反作弊的业务逻辑
反作弊业务逻辑中，最重要的一环，是误判的处理。在作弊识别上，我们可以达到99.99%的准确率。但那万分之一，也是一个鲜活的玩家。如果误判了玩家，怎么办？除了提高准确率外，还应健全机制，预留申诉、回旋的空间。不至于，因为莫须有的判罚，让忠实玩家流失。
在技术层面，游戏开发时，会有两个地方进行校验——客户端与服务端。客户端，通过基本的签名校验，保证不被篡改。服务端，则对发回的数据，再次校验，综合其它数据，进行判断。数据挖掘起的作用，则是发现、总结作弊模式。在进行业务处罚的同时，反馈到开发过程中。
效果检查方面，游戏反作弊，又有其特殊性——不可证伪。不同于广告的点击，有明确的反馈。如果一个玩家，模型说他作弊，但他声称自己没作弊。那到底，是谁有问题？
在其它业务，会用客户投诉率，作为服务质量的考核。但客诉率在这里，不是一个好指标。因为，对作弊的处罚，势必引起玩家的不瞒，投诉中真假参合。
真正应当关心的，是核心指标的变化。比如，作弊让游戏内某项资源，产出大幅加倍，我们的效果指标，则应该是该资源的产出率。
而对于实锤作弊玩家，作弊的处罚，也不仅仅局限于封禁。在强社交游戏中，封禁他的社交行为，也是一种惩罚——即能警示其它玩家，又不至于影响正常游戏行为。除此之外，对于对抗类游戏，play with cheater，也是可行的思路。
最终目的与终极方案
游戏反作弊，更像是电子世界里的警察——打击罪犯，惩恶扬善。反作弊系统，能发现并打击作弊，但想彻底根除，只有一条路：关闭服务器。所以，反作弊的终极目的，不应当是：根除所有作弊；而是，赢得玩家信任。用各种手段，减弱不平衡，保障正常玩家权益，建立玩家对系统的信心。
前段时间，云游戏出现在大家视线。除了不受终端限制的便利外，媒体更是惊呼：“这是作弊者的末日！”。因为，客户端和服务端都不在玩家侧。但仔细想想，云游戏，真的是反作弊的终极方案吗？替考是作弊，AI 替打游戏呢？物理外挂，算不算作弊呢？
所以说，反作弊就是个开放世界游戏，当你以为快通关时，又会有新的冒险，等着你出发。