👊 🌇 📈 3 डी शूटरों में थिएटरों के खिलाफ 99.999999728% सुरक्षा 🚶🏼 😾 👨‍👨‍👧

यह स्पष्ट रूप से समझाने की आवश्यकता नहीं है कि थिएटर कौन हैं और वे वास्तव में नेटवर्क त्रि-आयामी निशानेबाजों के उद्योग के साथ क्या कर रहे हैं। वे शुरू से ही इस घटना से लड़ रहे हैं, और अब तक सफलता के बिना। मुख्य समस्या यह भी नहीं है कि धोखेबाज़ की पहचान न हो - वे कभी-कभी विशेष रूप से छिपते नहीं हैं। मुख्य समस्या यह है कि सर्वर व्यवस्थापक, गेम और काउंटर सिस्टम (जैसे पंकबस्टर) के डेवलपर केवल चीटर (या गेम की इसकी डिजिटल कॉपी), हार्डवेयर या आईपी के गेम खाते पर प्रतिबंध लगा सकते हैं। और यह सब आसानी से बदला जा सकता है। नतीजतन, यहां तक कि एक प्रतिबंधित चीटर बहुत कम समय के बाद लौटता है और ईमानदार खिलाड़ियों को खून पीता रहता है। इसलिए, इस समस्या को हल करने के लिए, उपरोक्त सभी पर प्रतिबंध लगाने के लिए आवश्यक है, लेकिन खुद को धोखेबाज़ नहीं। पागल लगता है, है ना? ठीक है, चलो देखते हैं, अचानक यह अभी भी संभव है।

सवाल उठता है: क्या किसी भी खिलाड़ी के पास कोई विशिष्ट पहचानकर्ता है जिसे वह न तो बदल सकता है और न ही नकली? जवाब न है। वर्तमान में ऐसा कोई पहचानकर्ता नहीं है। हालाँकि, इसे बनाया जा सकता है।

आप शायद जानते हैं कि प्रत्येक व्यक्ति की लिखावट अलग-अलग होती है और उसे पहचाना जा सकता है, इसके अलावा, पहचान "कार्यालय" पर निर्भर नहीं होती है (अर्थात आप एक पेन या पेंसिल से लिखते हैं, कागज या कैनवस पर - इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। लिखावट परीक्षा अभी भी एक द्विआधारी (यह महत्वपूर्ण है) उत्तर देने में सक्षम होगी, और यह इस सवाल का जवाब होगा कि क्या अध्ययन के तहत नमूना किसी व्यक्ति की लिखावट से मेल खाता है।

लेख के अध्याय 1 से उद्धरण "हस्तलेखन विशेषज्ञता: विषय, वस्तु, कार्य, सामग्री तैयार करना":
"लिखावट में परिवर्तन के कारणों की विविधता के बावजूद, लंबे समय से विकसित एक पूरे के रूप में आंदोलनों (गतिशील स्टीरियोटाइप) की प्रणाली अपेक्षाकृत स्थिर है। इसका अर्थ है कि हस्तलिपि द्वारा किसी व्यक्ति की पहचान करने की संभावना समय के साथ बनी रहती है और यहां तक कि जानबूझकर विकृति के प्रयासों के साथ या बुढ़ापे में लिखावट में बदलाव के साथ, जो लेखन की मंदी और आंदोलनों के समन्वय को कम करने में व्यक्त की जाती है, पत्रों की संरचना को सरल बनाने में। "

यह मानने के लिए तर्कसंगत होगा (अभी के लिए, केवल यह मानने के लिए) कि एक गतिशील स्टीरियोटाइप की समान व्यक्तिगत विशेषताएं एक व्यक्ति में अंतर्निहित हैं, न केवल जब वह एक कलम या पेंसिल का उपयोग करता है, बल्कि जब वह एक माउस का उपयोग करता है। खासकर यदि यह गतिशील स्टीरियोटाइप लंबे समय से विकसित हो। हालांकि, इस सवाल का द्विआधारी जवाब "क्या माउस वक्र का यह नमूना इस विशेष उपयोगकर्ता के अनुरूप है?" पर्याप्त नहीं है, भले ही ऐसा उत्तर प्राप्त करने के लिए एक एल्गोरिथ्म मिल जाए। ऐसी पहचान के लिए, आपको एक विशाल डेटाबेस को संग्रहीत करना होगा, और यह स्पष्ट रूप से पर्याप्त है कि प्रत्येक पहचान को इस डेटाबेस के औसत 50% पर सत्यापन की आवश्यकता होगी। हमें एक एल्गोरिथ्म की आवश्यकता है जो हमें "डिजिटल लिखावट" के एक नमूने को एक छोटी पहचानकर्ता में बदलने की अनुमति देगा जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए स्थिर होगा, और हमें यकीन है किकि वे इस तरह के एक एल्गोरिथ्म के साथ आए थे।

इस एल्गोरिथ्म को सटीक रूप से "गेमर्स" की पहचान करने के लिए एकदम सही है और नेटवर्क का उपयोग करने की स्वतंत्रता के लिए खतरा पैदा नहीं करता है। जाहिर है, एक छोटा माउस स्ट्रोक पर्याप्त नहीं है। प्रारंभिक अध्ययनों से पता चला है कि खेल के दौरान एक "सरल" माउस (वह समय, जब माउस गतिहीन होता है) 40 से 90% (दुर्लभ अपवादों के साथ) तक होता है। लेकिन सामान्य "कार्यालय" काम के दौरान या इंटरनेट पर सर्फिंग के दौरान, यह आंकड़ा 97% तक पहुंच जाता है। चुटकुलों के अलावा, अगली मेज पर अपने सहकर्मी के माउस को करीब से देखें और खुद देखें। हमने अपने आप को विश्वसनीय पहचान के लिए माउस की स्थिति में 5,000 परिवर्तनों की सीमा निर्धारित की है, और यदि खेल के लिए यह वास्तविक समय का 1-3 मिनट है, तो उसी "कार्यालय" के लिए एक घंटे से लेकर कई बार तक काम करना पड़ता है। खेल मोमबत्ती के लायक नहीं है। लेकिन एक घटना के रूप में एक बार और सभी को धोखा देने के लिए,यह एल्गोरिथ्म पूरी तरह से फिट बैठता है, इसके अलावा, यह मूल रूप से इस उद्देश्य के लिए बनाया गया था।

आगे सभी काल्पनिक रूप से कहा गया है, कृपया इस बारे में मत भूलना।

इसलिए, हम दस हजार खिलाड़ियों से माउस की स्थिति में 100,000 परिवर्तनों के "लिखावट के नमूने" एकत्र करते हैं (उसी समय हमें उनसे 64 सरल प्रश्नों के द्विआधारी उत्तर मिलते हैं)। स्वाभाविक रूप से, किसी भी तीन आयामी शूटर में खेल के दौरान नमूने एकत्र किए जाते हैं। माउस आंदोलन वक्र के प्रत्येक ऐसे नमूने को 5000 मानों के 20 टुकड़ों में विभाजित किया जाता है, और फिर इस वक्र के सभी संभव गणितीय मापदंडों को प्राप्त करने के लिए संसाधित किया जाता है। ये पैरामीटर काफी हैं, और इन मापदंडों के संभावित अनुपातों की संख्या बस विशाल है।

नतीजतन, हम 200,000 नमूने लेते हैं जिसमें 10,000 लोगों से प्राप्त कई सौ संख्यात्मक मान शामिल हैं। हम अपने सांख्यिकीय आधार में प्रत्येक व्यक्ति से एक नमूना शामिल करते हैं, और शेष 19 को स्थिरता परीक्षण (इसके नीचे और अधिक) के लिए बचाते हैं।

वे 64 सरल प्रश्न अब हमें पूरे समूह को 64 आधारों में विभाजित करने की अनुमति देंगे। प्रश्न, ज़ाहिर है, इसलिए चुने गए हैं ताकि उत्तर डिजिटल लिखावट के लिए कम से कम अप्रत्यक्ष महत्व हो सकें (दाएं हाथ से / बाएं हाथ से, पुरुष / महिला, पता है कि कैसे आकर्षित करना है / कैसे पता नहीं है, आदि)। इस प्रकार, हमें वक्र के बहुत गणितीय मापदंडों द्वारा किसी विशेष विशेषता से संबंधित प्रत्येक नमूने की संभावना का आकलन करने का अवसर मिलता है, और अनुमान की सटीकता सीधे नमूनों की कुल संख्या के लिए आनुपातिक है।

यहां हमें प्रस्तुति में एक बड़ा अंतर लाने के लिए मजबूर किया गया है - हम आपको संभावना आकलन एल्गोरिथ्म के बारे में नहीं बता सकते हैं। बेशक, इसलिए नहीं कि हम आप पर भरोसा नहीं करते हैं, बल्कि एक "युद्धरत पार्टी" के अस्तित्व के कारण। चीट डेवलपर्स इस विचार के कार्यान्वयन से खुश होने की संभावना नहीं है, और एल्गोरिथ्म को पूरी तरह से जानने के बाद, वे हमें उन नमूनों को पर्ची करने में सक्षम होंगे जो उनके प्रसंस्करण को बहुत जटिल करेंगे। कृपया समझें और क्षमा करें।

नतीजतन, हमें 64 बिट्स का एक द्विआधारी कोड मिलता है, जिसे हम "स्थिरता" के लिए जाँचते हैं, जो कि इसके लिए आरक्षित प्रत्येक व्यक्ति के लिए उन 19 नमूनों को चलाते हैं। यह कोड, ये 8 बाइट्स, खिलाड़ी की विशिष्ट पहचानकर्ता होंगे, और यहां तक कि थोड़ी अस्थिरता (जो सैद्धांतिक रूप से संभव है) को ध्यान में रखते हुए, सटीकता 64 की शक्ति के 2 होगी। यह एक बहुत कुछ है, खासकर जब से हम पहले से ही संकेत बनाने के लिए कैसे "के साथ। शून्य ”, और हमें इन 64 मुख्य रूप से सबसे अधिक प्रासंगिक मापदंडों और उनके संबंधों की खोज करने की आवश्यकता है।

सबसे महत्वपूर्ण प्लस यह है कि इस तरह की पहचान खेल के दौरान सभी समान मापदंडों के लिए सही तरीके से की जा सकती है। एक बार बैन किए गए खिलाड़ी अब लॉग इन नहीं कर पाएंगे, और अगर कोई और उनके लिए ऐसा करता है, तो भी पहले गुप्त जांच से पता लग जाएगा। 3, खेल के अधिकतम 5 मिनट - यह सब पाठक के लिए उपलब्ध होगा, फिर खेल की अगली डिजिटल प्रति प्रतिबंध पर जाएगी।

तथ्य की बात के रूप में, यह आपके सामने एक लेख नहीं है - यह एक पोस्ट है, और इसका उद्देश्य हबराब्र में निमंत्रण प्राप्त करना नहीं है, बल्कि आईटी-विशेषज्ञों द्वारा एक उद्देश्य चर्चा है। तथ्य यह है कि गेमर्स के बीच इस विचार को बढ़ावा देने के लिए सतर्क प्रयास बेहद अविश्वास के साथ मिले, और काफी न्यायसंगत हैं। वास्तव में, हमारे आँकड़े संग्रह कार्यक्रम एक सौ प्रतिशत keylogger है। यहां तक कि तथ्य यह है कि हम अपनी वेबसाइट पर स्रोत कोड अपलोड करते हैं, मदद नहीं करता है। शायद आपकी चर्चा हमें सही दिशा में एक प्रेरणा प्रदान करेगी - सच्चाई एक विवाद में पैदा होती है।

निष्पक्षता बनाए रखने के लिए हम जानबूझकर कोई संदर्भ और नाम नहीं देते हैं। उन सभी के लिए अग्रिम धन्यवाद, जो अंत तक पढ़ने में कामयाब रहे।

3 डी शूटरों में थिएटरों के खिलाफ 99.999999728% सुरक्षा

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