插件简介:
这是一个人工智能检测杀戮光环的插件.
指令&截图&常见问题:
权限:
无.是的,普通玩家也可以使用.
因为我是翻译插件的,而不是重置插件的,所以我不会对此作出修改.
没人搬运,我就顺手汉化搬运了.
汉化版源代码仓库:
https://gitee.com/huzpsb/slr_translate
个人认为这是一个非常不错的插件，自从网易hypixel下架之后，我就更重视外挂的事，作者还汉化了一下，真的有劳作者了！
程Cheng 发表于 2020-7-26 18:01
个人认为这是一个非常不错的插件，自从网易hypixel下架之后，我就更重视外挂的事，作者还汉化了一下，真的 ...
作者是nova41,不是我 qwp
我表示这似乎没用呀- -
来一杯凉茶 发表于 2020-7-26 18:45
我表示这似乎没用呀- -
这不是一个完全完善的反作弊插件，并没有自动处理系统呢。。
好东西
这也不算是人工智能吧，录入玩家模型，进行数据对比，相似度高就会判定作弊，和那些打着机器学习为幌子卖钱的反作弊一样
貌似功能还不全面
貌似功能还不全面
本帖最后由 弱鸡绿毛怪 于 2020-12-4 04:16 编辑
向量量化网络咋就不是机器学习了..
孤判嘞 发表于 2020-11-6 06:23
这也不算是人工智能吧，录入玩家模型，进行数据对比，相似度高就会判定作弊，和那些打着机器学习为幌子卖钱 ...
向量量化网络咋就不是机器学习了..
本帖最后由 孤判嘞 于 2020-12-3 13:12 编辑
就和这句话说的一样 来自 WatchCat看门猫 和 Horizon地平线 的作者
硬编码检测不会和机器学习一样检测到每一个Killaura作弊，但现在最主要的问题是，机器学习反作弊并没有真正的学习功能。它们只是收集玩家的战斗数据，将这些数据和作弊玩家的数据进行对比，然后这些数据将不再有任何作用。 在这种情况下，总有一天会被绕过。
如果机器学习的反作弊真的可以学习，那就很好了。
这是我非常认同的一句话，我们现在完全没有能力去制作一款拥有所谓自主学习能力的反作弊，更好的说法是，这完全不值得这么做。
完全错误，我拥有一个硬编码检测可以检测到几乎所有作弊。
这段话来自 Hawk鹰 的作者，Hawk是一款非常不错的硬编码反作弊
但是，你需要知道怎么样才能去训练你的反作弊，你不可能单纯给你的神经网络提供随机的鼠标移动图，并且期望它可以找出作弊玩家。你需要使用仅作弊玩家才会有的特征对它进行训练。但，如果你知道这些特征，不妨直接使用硬编码。对人类来说，执行这种任务比机器更加容易。因为我们对作弊行为已经有了充足的认知，而机器学习没有，所以我们很容易找出作弊玩家。
我说的幌子。指的是某M反作弊和某R反作弊以机器学习充作卖点来获得利益，他们所谓的机器学习不过就是个数据更多一点的硬编码。
做一个真正的机器学习是可行的，但几乎没有对这款游戏有足够认知的人去制作这款游戏可以使用的机器学习系统。这款游戏的数据其实根本不算多，也没什么太复杂的东西，使用硬编码已经可以轻松解决作弊了。如果你想要使用机器学习去检测作弊，那么你首先应该告诉你的机器学习什么才是作弊，但如果知道了什么是作弊，用硬编码不是更轻松吗？如果你真的做出来了机器学习，你想要训练它需要什么？
来自知乎的回答
机器学习对一般的人来说是需要一定成本的，尤其是这种完全不需要机器学习却非有人自以为有机器学习的游戏。因为你很难才能欺骗这些穷人玩家去支付你高额的成本。
目前一款英伟达的专业机器学习显卡价格为 20500 人民币(tb/Titan Rtx 24Gb 3090)，真的会有人觉得人手一块泰坦吗？没有吧，哪怕Hypixel的那个几乎检测不到作弊玩家的 WatchDog看门狗 也不是实际意义上的机器学习。
现在阶段，硬编码完全可以满足大部分人的需求，哪怕是检测LB这种看起来比较难检测的Killaura。事实上这种技术已经并不是被 Toshi-do通行道 这种和WatchDog/Gwen守卫者一样不公开的反作弊封锁的，而所谓的机器学习，在目前阶段不仅几乎没人用并且漏洞百出，毕竟很多客户端已经尽可能的模仿普通玩家了,如果录入这种模型，误判是非常高的。SpigotMc里有一款叫做 Vulcan火神 的付费反作弊，经过测试是可以通过aimbot检测去检测lb的killaura的，请这位大神悦目呢。
弱鸡绿毛怪 发表于 2020-12-3 00:22
向量量化网络咋就不是机器学习了还打幌子
真就数据对比那么简单的话就不会有作弊者存在了 ...
就和这句话说的一样 来自 WatchCat看门猫 和 Horizon地平线 的作者
硬编码检测不会和机器学习一样检测到每一个Killaura作弊，但现在最主要的问题是，机器学习反作弊并没有真正的学习功能。它们只是收集玩家的战斗数据，将这些数据和作弊玩家的数据进行对比，然后这些数据将不再有任何作用。 在这种情况下，总有一天会被绕过。
如果机器学习的反作弊真的可以学习，那就很好了。
这是我非常认同的一句话，我们现在完全没有能力去制作一款拥有所谓自主学习能力的反作弊，更好的说法是，这完全不值得这么做。
完全错误，我拥有一个硬编码检测可以检测到几乎所有作弊。
这段话来自 Hawk鹰 的作者，Hawk是一款非常不错的硬编码反作弊
但是，你需要知道怎么样才能去训练你的反作弊，你不可能单纯给你的神经网络提供随机的鼠标移动图，并且期望它可以找出作弊玩家。你需要使用仅作弊玩家才会有的特征对它进行训练。但，如果你知道这些特征，不妨直接使用硬编码。对人类来说，执行这种任务比机器更加容易。因为我们对作弊行为已经有了充足的认知，而机器学习没有，所以我们很容易找出作弊玩家。
我说的幌子。指的是某M反作弊和某R反作弊以机器学习充作卖点来获得利益，他们所谓的机器学习不过就是个数据更多一点的硬编码。
做一个真正的机器学习是可行的，但几乎没有对这款游戏有足够认知的人去制作这款游戏可以使用的机器学习系统。这款游戏的数据其实根本不算多，也没什么太复杂的东西，使用硬编码已经可以轻松解决作弊了。如果你想要使用机器学习去检测作弊，那么你首先应该告诉你的机器学习什么才是作弊，但如果知道了什么是作弊，用硬编码不是更轻松吗？如果你真的做出来了机器学习，你想要训练它需要什么？
来自知乎的回答
机器学习对一般的人来说是需要一定成本的，尤其是这种完全不需要机器学习却非有人自以为有机器学习的游戏。因为你很难才能欺骗这些穷人玩家去支付你高额的成本。
目前一款英伟达的专业机器学习显卡价格为 20500 人民币(tb/Titan Rtx 24Gb 3090)，真的会有人觉得人手一块泰坦吗？没有吧，哪怕Hypixel的那个几乎检测不到作弊玩家的 WatchDog看门狗 也不是实际意义上的机器学习。
现在阶段，硬编码完全可以满足大部分人的需求，哪怕是检测LB这种看起来比较难检测的Killaura。事实上这种技术已经并不是被 Toshi-do通行道 这种和WatchDog/Gwen守卫者一样不公开的反作弊封锁的，而所谓的机器学习，在目前阶段不仅几乎没人用并且漏洞百出，毕竟很多客户端已经尽可能的模仿普通玩家了,如果录入这种模型，误判是非常高的。SpigotMc里有一款叫做 Vulcan火神 的付费反作弊，经过测试是可以通过aimbot检测去检测lb的killaura的，请这位大神悦目呢。