В чем заключаются преимущества использования машинного обучения в современных системах античит?

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

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

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