SMAC：不正行為防止のためのSTEPNモデル
STEPNの不正行為防止システムの紹介— SMAC
どんな文脈でも「不正行為」という言葉は否定的な意味合いを持っています。そして、なぜそれはすべきではないのですか？不正行為とは、定義上、詐欺や詐欺を利用して価値のあるものを人から奪うことです。従来のビデオゲームでは、詐欺師は通常のユーザーからゲーム内のリソース、アセット、またはポジティブなゲーム体験を奪います。それは横行していて、公平にプレーしている人にとっては苛立たしいものです。
お金が関係するPlay2Earnゲームでは、不正行為を解決し、悪意のある人物のドアを閉めることが最も重要です。不正行為が慎重に作成されたゲームエコシステムを損なう可能性があることを考えると、開発者は不正行為防止ソフトウェアを次のレベルに引き上げるために懸命に取り組んでいます。かなりの量のリソースが不正行為との戦いに捧げられています。
さらに、アプリが人気を博すと、多くの人がシステムを悪用したり悪用したりする誘惑に駆られ、開発者が不正行為を検出して禁止することに全力を注ぐのは当然のことです。
STEPNも例外ではありません。人気が爆発的に高まっているため、不正行為が大きな問題になりつつあり、開発者はリソースのほぼ半分を不正行為防止メカニズムの開発に費やしています。
偽のユーザーと不正行為？
偽のユーザーとは、STEPNアプリから不当な利益を得ようとして、ユーザーIDとモーションデータを偽造するアカウントです。
簡単に言えば、オンラインゲームで不正行為をするのは、ゲームの仕組みを操作して不当なアドバンテージを得て、自分の利益のためにルールを覆す人々です。これには、標準のゲームプレイの一部ではないアクションに従事することが含まれ、他のプレイヤーが費やす時間の労力を費やすことなく、詐欺師が望むことを簡単に達成できるようにします。
プレイヤーが不正行為をしている可能性があることを示す兆候は数多くあります。たとえば、プレーヤーはどこからともなく大量の報酬を獲得したり、ゲームプレイを後押しするための違法なテクノロジーの使用を明らかにするパターンを表示したりする場合があります。
STEPNの場合、残念ながら、公正な利益以上の利益を得るために、あらゆる種類の不正な戦術に取り組んでいる人々がいます。 STEPNユーザーとして、あなたは思うかもしれません—申し分なく、プレーヤーが彼らが稼ぐべきより多くを稼ぐために不正行為をするとき、それは迷惑で不公平だと思います、しかし…それは本当に大きな問題ですか？
詐欺師との長年の戦い
上記の質問に対する答えは確かにイエスです。 Web3獲得ゲームがこの問題に直面したのはこれが初めてではありません。
Axie Infinityも、2018年の発売以来、何百万人ものゲーマーを魅了してきました。東南アジアの多くの人々は、実際の生活賃金を稼ぎ、その収入を通じて新しい家を購入することさえできます。しかし同時に、このゲームは、システムをゲームしようとする悪意のあるアクターのかなりの数を引き付けています。
不正行為の一例は、ウィントレーディングです。ウィントレーディングは、ランク付けされたリーダーボードを使用するゲームで一般的になっている不正行為のメカニズムです。これは、プレーヤーが意図的に試合に負けて、勝ったプレーヤーがランクを上げてリーダーボードの上位に到達できるようにする場合に発生します。
これは、League of Legendsなどのオンラインバトルアリーナゲームのマルチプレイヤーゲーム以外でも発生しており、ゲーム全体に有害な影響を及ぼします。 ゲーマーでありオンラインライターでもあるStefanは、次のように述べています。それは多くのプレイヤーのソロキュー体験を破壊し、本当にそれに値しない人々をランクアップするのに役立ちます。」
Axie Infinityに関しては、勝ちトレードもゲームの大きな問題になりつつあります。あるゲーマーは、この慣習は「ゲームの競争力を損なう」と述べました。リーダーボードは幻想的であり、合法的な方法でMMRを粉砕する人々にとって不公平になるでしょう。」これを認識して、Sky Mavis（Axie Infinityの開発者）は、 この形式の不正行為を調査して対処するための措置を講じました。
しかし、ウィントレーディング以外にも、開発者が戦わなければならない不正行為には他にも多くの形態があります。今年だけでも、Sky Mavisは、エネルギー乱用の告発をめぐって30,000を超えるAxiesを発見し、ゲームから禁止しました。ゲーマーは、システムを操作してエネルギーを最大化し、Axiesをサードパーティに贈りました。そして2020年には、1人が5つまたは6つの異なるアカウントで同時にプレイすることを防ぐためにSLPファームを禁止しました。
ズームアウト
過去10年間で、競争の激しいオンラインゲームは、不正行為防止業務を大幅に拡大しました。専門家によると、不正行為の市場全体は1億ドルにまで成長したとのことです。
ほんの数例を挙げると、大手ビデオゲームパブリッシャーのActivisionは、Call of Dutyで500,000を超える不正行為を行う「Warzone」アカウントを禁止し、Bungie（Destiny、Halo、Myth、Oniの背後）は不正行為ソフトウェアを販売するサイトに対して訴訟を起こしました。一方、Ubisoftは昨年、非公開の価格でアンチチート会社GameBlocks を買収し、EpicGamesは2018年にEasyAnti-Cheatを買収しました。
なぜ浮気は深刻なのですか？
せいぜい、不正行為は他のゲーマーを悩ませ、対立や収益の格差を引き起こします。しかし、最悪の場合、横行する不正行為は実際にゲームの経済全体を損なう可能性があります。
公平性は1つの問題ですが、詐欺師が他のプレーヤーに影響を与えると、まったく別の球技になります。お金のゲームを搾り出すためにSTEPNで不正行為をする人々は、プラットフォームのトケノミクスを傷つけています。これは、GSTの流動性とGMTの価値に影響を与えるという形で発生します。これは、詐欺師が大量のトークンを急速に獲得してすぐに現金化すると、不正行為によってトークンの価値が人為的に膨張してから収縮するためです。また、STEPNのスニーカーの供給を歪め、STEPN全体の寿命に影響を与えます。簡単に言えば、少数の行動によって、慎重に設計されたエコシステムが傾斜から外れ、結果が急増する可能性があります。
さらに、不正行為は私たちの精神に正反対です。単にシステムをハッキングするためにゲームに参加しているプレイヤーは、人々が外に出て、他の歩行者/ランナーとつながり、より健康的な習慣とよりアクティブなライフスタイルを開発することを奨励するという私たちの使命と一致していません。
上記の理由により、不正行為に対して厳格な措置を講じることが不可欠です。ゲームの整合性とトケノミクスをどのように損なう可能性があるかを見てきました。これは、不正行為防止対策の実装に多大なリソースを費やすことを保証する以上のものです。
AIを利用して不正行為と戦う
私たちの人工知能（AI）チームは、パターンの研究に数か月を費やし、世界クラスの不正行為防止システムを構築しました。これは、GPS追跡、モーションセンサー、異常を検出するための健康データなど、全面的なデータでトレーニングされた自己学習アルゴリズムに基づいています。
異常検出は、他の観測値と統計的に異なることで疑惑を引き起こす可能性のあるまれなイベントまたは観測値を識別する手法です。複数の深層学習手法が存在しますが、STEPNはオートエンコーダーを利用してデータをつなぎ合わせています。
オートエンコーダとは何ですか？
オートエンコーダは基本的に、ニューロンの複数の層で構成されるニューラルネットワークで構成される教師なし学習手法です。オートエンコーダは、高次元データの低次元表現を検出し、これを使用して入力を再構築します。
これは、3つの主要なレイヤーで構成されています。
エンコーダー—データセットを高次元から低次元に削減します。
ボトルネック—データセットの縮小表現が含まれています。
デコーダー—データセットを低次元から高次元に再構築します。
基本的に、オートエンコーダにはデータセットが供給されます。エンコードプロセスは、この入力を圧縮して、データの低次元表現を吐き出します。デコードプロセスは、このデータを再構築して結果を生成します。
本当の楽しみは真ん中で起こります—ボトルネック。重要な情報のみが抽出されるようにするには、ボトルネック層のニューロンの数をエンコーダー層のニューロンの数よりも明らかに少なくする必要があります。これにより、ボトルネックセクションはデータのパターンを最も効果的に学習し、「ノイズ」を無視するようになります。そうしないと、学習する能力が多すぎると、ボトルネック層が重要でない情報を抽出しすぎてしまいます。
なぜオートエンコーダーなのか？
オートエンコーダは、異常を特定するだけでなく、異常の原因となった変数を特定するのに役立つ非常に効率的な手法です。オートエンコーダは、「正常な動作」と見なされるものを学習することで、異常な入力が解析されたことを検出できます。その後、元のデータと一致するようにデータを正確に再構築することができないため、異常が発生するたびに強調表示することができます。
イラストを使用するために、平均歩行速度が時速4〜6kmの範囲であるとします。突然15km/時で移動を開始した場合、オートエンコーダーによって異常としてフラグが立てられます。
しかし、システムはどのようにして、本質的に不正な異常から本物の異常を判断するのでしょうか。簡単に言えば、再構成エラーの指定されたしきい値を固定し、それを複数のオートエンコーダデータポイント間で相互参照することです。
上記の例から続けて、不正識別のデータポイントに、別のSTEPNデバイスへの近接（<30cm）、別のSTEPNデバイスへの近接時間（<5秒）、移動速度（15km / hrの分散）などのデータヘッダーが含まれている場合、それに応じてデータを相互参照して結論を出すことができます。
実際の不正行為防止メカニズムはこれよりもはるかに複雑ですが、これにより、オートエンコーダーが不正行為者からの除草を成功させる方法についての一般的な考え方が得られるはずです。
STEPNのSMACシステムの紹介
機械学習アルゴリズムのトレーニングを3か月行った後、STEPNの不正行為防止モデル（SMAC）を紹介します。これは、クラス最高の不正行為防止システムになると確信しています。
ユーザーの実行データは、ベンチマーク標準と相互参照され、各セッションの終了時にグローバル、コンテキスト、および集合的な外れ値をチェックします。 SMACシステムが異常を検出した場合、ユーザーには不正行為のフラグが立てられ、セッションのすべての要求が消去されます。
さらに、ユーザーのアプリ内機能を制限する場合があります。これには、靴の鋳造のためのより長いクールダウン、アプリ内マーケットプレイスへのアクセス不能、エネルギー補充の速度低下などが含まれますが、これらに限定されません。
SMACシステムは、機械学習アルゴリズムのおかげで、実際の歩行/ランニングデータを修正することにより、特に運動シミュレーションを対象としています。
スクリプトによる靴の鋳造/レベリング
SMACシステムは、市場でのボットの売買、ボットの作成、ボットの平準化など、あらゆる形式のスクリプトも検出します。検出されると、システムはこれらのボットをアプリから切断します。
ムーンウォーク
ムーンウォークと不正行為を区別することが重要です。ムーンウォークは、GPS信号が弱いか、システムが有効なモーションデータを検出できない場合に発生します。
ムーンウォークの警告は、ユーザーに状況を認識し、迅速に対処するよう警告することを目的としています。ムーンウォークの影響はありません。
SMACシステムは、ユーザーがSTOPボタンを長押しした後、結果ページに移動する前に起動します。SMACシステムはユーザーのモーションデータを分析し、異常が検出された場合は影響があります。
チューリングスコア
その後のアップデートで、STEPNはチューリングスコア（TS）を導入します。ユーザーは100/100のスコアから始めます。各セッションの終了時に、システムはユーザーのスコアを自動的に追加または差し引きます。集計が完了するまで、ユーザーは新しいセッションを開始できません。
ユーザーのTSが100を下回ると、ユーザーはアプリ内マーケットプレイスとやり取りできなくなり、支出アカウントとウォレットアカウント間の転送が停止されます。この一時停止を取り消すために、ユーザーは引き続きセッションに取り掛かることができ、不正行為が検出されない場合は、TSへのポイントをゆっくりと取り戻すことができます。
たとえば、ユーザーがマルチマイニングを行っていることが判明した場合（つまり、STEPNアプリを開いた状態で複数の電話を携帯している場合）、セッションの収益は無効になり、指定されたポイントがTSから差し引かれます。一方、ユーザーが不正行為をせずに定期的に移動する場合、ユーザーの収益は影響を受けず、TSに追加のポイントを獲得します。
結論
STEPNのモデルでは、長期的な持続可能性が通常最初に提起される質問の1つである理由を理解するのは難しくありません。ゲームの寿命と安定性はチームの優先事項の最前線にあり、堅牢なトケノミクスの作成に重点を置いていることからも明らかです。
不正行為防止の面での最新情報は、一部の人が求める富の約束ではないかもしれませんが、この問題に対処することが不可欠です。不正行為防止インフラストラクチャへの高水準の投資が期待されます。これは、ユーザーに公平で公平なゲームプレイを保証し、詐欺師がコミュニティ全体でゲームのバランスを崩すことを防ぐためです。
