Wo Hardware aufhört, eine Rolle zu spielen
Ab einem bestimmten Punkt geht es nicht mehr darum, wie deine Maschine aussieht, sondern darum, wie deine Ergebnisse aussehen.
Von Lethal Research
Die meisten Diskussionen in diesem Markt drehen sich um die Maschine: welche Karte, welche Firmware, welches Profil und welcher Zweit-PC. Diese Diskussion hat eine Decke, und die ist kein technisches Limit der Hardware. Die Decke ist, dass ein gut gebauter Aufbau eine Frage beantwortet, die von sich aus niemand mehr stellt. Der Server muss nicht wissen, was deine Hardware ist, wenn er beurteilen kann, was deine Hardware produziert hat. Ergebnisse zu beurteilen, ist ein anderes Handwerk, als Geräte aufzuzählen.
Was hat Valve zu VACnet veröffentlicht?
Valve hat seinen Ansatz auf der GDC 2018 vorgestellt, nichts davon ist also Spekulation und nichts hängt an einem Leak. Der Vortrag von John McDonald beschrieb VACnet, ein Deep-Learning-System, das auf Verurteilungen aus Valves eigenem menschlichem Prüfprogramm trainiert wurde. Der beschriebene Aufbau ist eng gefasst und lehrreich: Er versucht gar nicht, einen Spieler durchgehend zu bewerten. Stattdessen konzentriert er sich auf den Moment, in dem ein Schuss fällt, denn dann muss sich eine Zielhilfe zeigen. Er liest ein kurzes Fenster um diesen Augenblick, also wie sich Pitch und Yaw des Spielers kurz davor und kurz danach bewegt haben. Dazu kommt Kontext wie die Waffe, die Entfernung und ob der Schuss getroffen hat.
Zwei Dinge an diesem Aufbau sind wichtig, wenn du über Hardware nachdenkst. Erstens ist keine seiner Eingaben eine Gerätekennung, er fragt also nie, was in deinen PCIe-Slots steckt. Zweitens lehrt seine beschriebene Grenze genauso viel wie seine Fähigkeit. Ein Ansatz, der auf offensichtliches Verhalten trainiert ist, erkennt offensichtliches Verhalten gut, während ein Spieler weit unterhalb dieser Schwelle der schwierigere Fall ist. Das ist eine Aussage über Schwellen und nicht über Immunität, und wer es als Immunität liest, trifft schlechte Entscheidungen.
Was zeigen Matchdaten über einen Spieler?
Dieser Ansatz funktioniert, weil ein Match eine riesige Menge an Informationen über einen Spieler erzeugt, und nichts davon hat mit seiner Maschine zu tun. Serverseitige Daten sind keine Darstellung dessen, was du getan hast, sondern die maßgebliche Aufzeichnung davon.
| Signalklasse | Was es ist | Warum Hardware daran nichts ändert |
|---|---|---|
| Aim-Kinematik | Die Form der Blickwinkelbewegung über die Zeit: Beschleunigung, Korrektur, Überschwingen, Einpendeln. | Wie auch immer die Eingabe ankommt, die Bewegung, die daraus entsteht, wird serverseitig als Winkel über die Zeit aufgezeichnet. |
| Reaktionszeiten | Die Verteilung der Zeit zwischen dem Moment, in dem ein Ziel verfügbar wird, und der Handlung des Spielers. | Zeitverteilungen sind eine Eigenschaft der Kette, die die Eingabe erzeugt, und nicht des Transports, der sie trägt. |
| Nutzung von Informationen | Handlungen, die nur mit Wissen sinnvoll sind, das der Spieler nicht haben sollte: vorhalten, durch Wände verfolgen, früh rotieren. | Das ist das Signal, an das die Architektur überhaupt nicht herankommt. Es geht darum, was du wusstest, nicht wie du es wusstest. |
| Verteilung der Ergebnisse | Treffgenauigkeit nach Entfernung, Kopfschussquote, Trefferquote beim ersten Schuss, Beständigkeit über Sitzungen hinweg. | Aggregierte Statistik über viele Matches. Eine Geräteidentität kommt darin nicht vor. |
| Vergleich mit der Population | Wo ein Spieler im Vergleich zu einer Rangkohorte von Millionen steht und wie sich das über die Zeit verändert hat. | Vergleichend, nicht absolut. Ein Sprung in der eigenen Historie eines Spielers ist sichtbar, ohne dass es eine Grundlinie zur Hardware bräuchte. |
Eine Prüfung von Eingaben und Ergebnissen kann einen Spieler identifizieren, und ab einem bestimmten Punkt bringt dir mehr Geld für Hardware dagegen nichts. Dieser Punkt wird in diesem Markt selten gemacht, denn Hardware ist das, was Shops zu verkaufen haben. Wir verkaufen sie auch, und der Punkt stimmt trotzdem. Architektur adressiert eine Klasse von Erkennung, während der Klasse, die sie nicht adressiert, deine Karte, deine Firmware, dein Profil und dein Zweit-PC egal sind. Wir können dir kein Ergebnis versprechen, und wir tun nicht so, als wäre die Hardwareschicht das ganze Problem.
Wie sollte das deine Ausgaben verändern?
- Der Schritt von gar keiner Trennung zur architektonischen Trennung ist der, der etwas ändert; weitere Schritte haben gegen eine Verhaltensprüfung stark abnehmenden Ertrag.
- Geld über das hinaus, was ein funktionierender Aufbau braucht, steckst du besser in die Teile, die darüber entscheiden, ob dein Aufbau überhaupt läuft. Also eine anständige zweite Maschine, ein gutes Kabel und einen Monitor samt Anzeigeweg, die keinen Ärger machen.
- Entscheidungen über Funktionen wiegen im Verhalten schwerer als Entscheidungen über Hardware, denn beurteilt wird, was ein Aufbau in einem Match tut.
- Beständigkeit über die Zeit ist selbst ein Signal, denn ein Spieler, dessen messbare Leistung sich sprunghaft ändert, hat einen Datenpunkt erzeugt, den keine Hardwareentscheidung adressiert.
Warum wir die Grenzen der Hardware erklären
Die Alternative dazu ist ein Kunde, der glaubt, er habe ein Ergebnis gekauft, und später etwas anderes feststellt, was für ihn schlechter ist und für uns auch. Eine Hardware-Architektur adressiert eine Erkennungsfläche, und sowohl diese Fläche als auch die Technik dahinter sind real. Es gibt aber andere Flächen, die sie nicht erreicht. Wer dir die Idee verkauft, die richtige Karte löse das ganze Problem, verkauft dir etwas, das er nicht liefern kann.
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