Ferramenta antitrapaça para jogos digitais multijogador desenvolvidos na Unity com integração do ML-Agent
Abstract
A trapaça em jogos digitais online multiplayer é um dos grandes problemas dessa indústria e proporciona uma experiência desagradável para jogadores honestos. Nesse trabalho realizou-se um estudo bibliométrico na base de dados Web of Science para determinar como o meio acadêmico busca a solução para problemas envolvendo trapaças. Buscou-se os trabalhos em
dois momentos. No primeiro, utilizou-se os termos-chave game* and (cheat* or security) com período de cinco de anos e em segundo momento com termos de busca online game* and cheat*. Também avaliou-se trabalhos que utilizam a ferramenta Unity no desenvolvimento de jogos. Com essa análise, observou-se a utilização de aprendizado por reforço para identificação de possíveis jogadores mal intencionados. É proposto um protótipo utilizando a Engine Unity para criar um ambiente em que se possa utilizar a biblioteca ML-Agents e validar através de inteligência artificial se um jogador é humano ou um bot. A implementação do protótipo foi desenvolvida na Unity na linguagem C#. Descreve-se o algoritmo implementado com a maioria das classes criadas. Após, detalha-se as etapas de integração da biblioteca ML-Agents com Engine Unity e é realizada a análise dos resultados obtidos. [resumo fornecido pelo autor]