I cheater di CS2 potrebbero presto avere vita molto più difficile, e non grazie a un nuovo software anti-cheat installato sul PC, ma al modo in cui muovono il mouse e premono i tasti. Uno studente della Norwegian University of Science and Technology (NTNU) ha presentato una tesi magistrale che descrive un sistema capace di riconoscere i giocatori di Counter-Strike 2 dalle loro abitudini di input, con l’obiettivo dichiarato di far sì che un ban colpisca la persona e non soltanto il singolo account. La notizia, rilanciata da Dexerto, ha fatto rapidamente il giro della community competitiva.

Come funziona l’impronta dei cheater di CS2

L’autore, che su Reddit si firma Magga, ha lavorato con quella che in gergo si chiama biometria comportamentale. Il punto di forza è che non serve raccogliere dati nuovi: il sistema analizza esclusivamente le demo delle partite che CS2 registra già oggi. Da quelle registrazioni estrae una sorta di “CS-fingerprint”, un profilo che descrive come una persona muove la mira, con quale ritmo usa la tastiera e come gestisce gli spostamenti. Confrontando le impronte di due account diversi, l’algoritmo stima se dietro c’è lo stesso giocatore.

I risultati del test su oltre 1.000 giocatori

I numeri riportati sono notevoli, anche se va ricordato che si tratta di un lavoro accademico non ancora verificato su larga scala:

• il test ha coinvolto più di 1.000 giocatori;
• l’impronta del mouse ha indicato il giocatore corretto in tutti i casi;
• quella della tastiera ha raggiunto il 98% di identificazioni corrette;
• combinando i due segnali, tutte le coppie di account note appartenenti alla stessa persona sono state distinte da quelle non collegate.

Curiosamente, alcuni apparenti falsi positivi si sono rivelati account secondari di giocatori già presenti nel campione: in pratica il sistema avrebbe scovato degli smurf che nessuno conosceva. Una volta aggiunti al conteggio, le 13 coppie note sono state riconosciute tutte.

Ban che seguono la persona, non l’account

Oggi chi viene bannato da VAC può semplicemente comprare un nuovo account e ricominciare. L’idea della tesi è affiancare questo strumento a VAC e al Trust Factor di Valve, così che un cheater scoperto una volta resti scoperto anche sui profili successivi. Lo studente è prudente: almeno all’inizio un collegamento tra account andrebbe trattato come un indizio in più, non come un motivo automatico di ban. Il metodo ha poi un limite evidente: se più persone usano lo stesso account, le impronte si mescolano e il riconoscimento salta.

Cosa potrebbe fare Valve

Per ora Valve non ha commentato. L’autore spera che l’azienda o le piattaforme di matchmaking di terze parti, come FACEIT, provino il sistema su un bacino di giocatori molto più ampio. Del resto la platea di Steam continua a crescere e a rinnovarsi, come confermano i dati del sondaggio hardware di Steam di settembre, e con lei il numero di partite da proteggere.

La proposta è affascinante proprio perché non chiede nulla ai giocatori onesti: niente driver a livello kernel, niente programmi invasivi, solo l’analisi di dati che esistono già. Restano però interrogativi seri sulla privacy e sul rischio di errori quando si passa da mille a milioni di utenti, magari con mouse diversi o semplicemente stanchi a fine serata. Se Valve deciderà di sperimentarla, potrebbe essere il primo passo verso un anti-cheat che riconosce chi gioca, non solo cosa gira sul suo PC.