Некоторые преимущества использования машинного обучения в современных анти-читовых системах:

• Точное и эффективное отслеживание подозрительной активности. 1 Анти-читовые системы собирают большое количество данных о поведении игроков: паттерны движений, скорость реакции, использование игровых элементов, частоту и последовательность действий и другое. 1
• Адаптивность. 1 Машинное обучение способно адаптироваться к новым видам читов. 1 Модели могут быть переобучены, чтобы узнавать новые паттерны нечестной игры по мере их появления. 1
• Распознавание аномалий. 1 Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать аномалии в поведении игроков, которые могут указывать на использование читов. 1 Например, если игрок совершает действия с нечеловеческой скоростью или точностью, это может быть признаком использования софта для автоматизации (ботов). 1
• Автоматизация процесса обнаружения угроз. 4 Машинное обучение позволяет автоматизировать этот процесс, что снижает нагрузку на специалистов по информационной безопасности. 4

Примеры систем анти-читов, использующих машинное обучение: Valve Anti-Cheat (VAC), Battleye, FairFight. 1