예컨대, 온라인 게임 환경에서 치트 소프트웨어의 사용을 검출하고 중단시키기 위해 자동화된 동작들을 수행하기 위한 그리고 치트 소프트웨어를 사용하는 것으로서 식별되는 사용자들에 대하여 온라인 게임 환경에 대한 후속 액세스를 제한하기 위한, 상호작용 실행 환경에서 치팅을 자동으로 감소시키기 위한 기술들이 설명된다. 기술들은 치트 소프트웨어 사용이 검출되는 경우 특정 유형들의 게임플레이 액션들을 비인가된 것으로서 분류하도록 하나 이상의 모델들을 트레이닝시키기 위해 딥 러닝 기술들을 사용하는 것을 포함할 수 있으며, 이는, 별개의 치트 검출 결정 시스템이, 추가적인 치트 검출 결정 시스템이 이러한 게임플레이 액션들을 평가하는 경우에 특정 게임플레이 액션들이 비인가된 것이라고 또는 비인가된 것이 아니라고 결정할 가능성을 결정하는 것, 및 그런 다음 치트 소프트웨어 검출 및 방지를 위해 트레이닝된 모델(들) 및 일부 경우들에서 추가적인 치트 검출 결정 시스템을 사용하는 것을 포함한다.
Techniques are described for automatically reducing cheating in an interactive execution environment, such as to perform automated operations to detect and stop use of cheat software in an online gameenvironment, and to restrict subsequent access to the online game environment for users who are identified as using cheat software. The techniques may include using deep learning techniques to trainone or more models to classify particular types of gameplay actions as being unauthorized if cheat software use is detected, including to determine a likelihood of whether a separate cheat detection decision system would decide that particular gameplay actions are authorized or not authorized if the additional cheat detection decision system assesses those gameplay actions, and then using the trained model(s) and in some cases the additional cheat detection decision system for the cheat software detection and prevention.