AUTOMATICALLY REDUCING USE OF CHEAT SOFTWARE IN ONLINE GAME ENVIRONMENTTechniques 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.A computer-implemented method, comprising:receiving, by one or more computing systems, training data regarding a plurality of decisions that each specify whether a gaming action by a user in an interactive gaming environment results in user access to the interactive gaming environment being restricted due to use of cheating software to assist in the gaming action;training, by the one or more computing systems and based on the received training data, a deep neural network model to classify other gaming actions in the interactive gaming environment as causing or not causing access to the interactive gaming environment to be restricted due to using cheating software to assist the other gaming actions;controlling, by the one or more computing systems, use of cheating software in the interactive gaming environment using a trained deep neural network model, comprising:determining, by the one or more computing systems and for each of a plurality of users interacting with the interactive gaming environment, that the trained deep neural network model classifies an observed gaming action of the user in the interactive gaming environment as unauthorized and results in limited access by the user to the interactive gaming environment because the observed gaming action is similar to other user gaming actions from the received data, the other user gaming actions being facilitated by use of cheating software;obtaining, by the one or more computing systems and for each of one or more first users of the plurality of users, a verification that the observed game action of the first user is unauthorized and results in the first user's access to the interactive game environment being restricted, including interacting with one or more other spoof software detection systems that are separate from the trained deep neural network model, and further evaluating the observed game action of the first user; andrestricting, by the one or more computing systems, access to the interactive gaming environment by each of the first users; andupdating, by the one or more computing systems, the trained deep neural network model to improve further control over use of cheating software in the interactive gaming environment, comprising:obtaining, by the one or more computing systems and for each of one or more second users of the plurality of users separate from the first user, a verification that the observed gaming action of the second user is not unauthorized and does not result in restricted access to the interactive gaming environment by the second user, including interacting with the one or more other spoofed software detection systems that further evaluate the observed gaming action of the second user; andupdating, by the one or more computing systems, the trained deep neural network model to reflect, for each of the second users, that the observed game actions of the second user are not unauthorized and do not result in restricted access to the interactive game environment by the second user.
온라인 게임 환경에서 치트 소프트웨어의 사용의 자동 감소예컨대, 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.컴퓨터-구현형 방법으로서,하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 상호작용 게임 환경에서의 사용자의 게임플레이 액션들이 상기 게임플레이 액션들을 보조하기 위한 치트(cheat) 소프트웨어의 사용에 기인하여 제한되는 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 사용자의 액세스를 야기하는지 여부를 각기 지정하는 복수의 결정들에 대한 트레이닝 데이터를 수신하는 단계;상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 그리고 상기 수신된 트레이닝 데이터에 기초하여, 상기 상호작용 게임 환경에서의 추가적인 게임플레이 액션들을, 상기 추가적인 게임플레이 액션들을 보조하기 위한 치트 소프트웨어의 사용에 기인하여 제한되는 상기 상호작용 환경에 대한 액세스를 야기하는 것으로서 또는 야기하지 않는 것으로서 장래에 분류하는데 사용하기 위해 딥 신경 네트워크 모델(deep neural network model)을 트레이닝시키는 단계;상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 상기 상호작용 게임 환경에서 치트 소프트웨어의 사용을 제어하기 위해 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델을 사용하는 단계로서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 그리고 상기 상호작용 게임 환경과 상호작용하는 다수의 사용자들의 각각에 대해, 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델이, 상기 상호작용 게임 환경에서의 상기 사용자의 관찰된 게임플레이 액션들을, 치트 소프트웨어의 사용에 의해 보조된 상기 수신된 데이터로부터의 다른 사용자 게임플레이 액션들과 유사한 상기 관찰된 게임플레이 액션들에 기인하여 비인가된 것이고 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 사용자의 제한되는 액세스를 야기한 것으로서 분류한다는 것을 결정하는 단계; 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 그리고 상기 다수의 사용자들 중 1명 이상의 제 1 사용자들의 각각에 대해, 상기 트레이닝된 신경 네트워크 모델과는 별개이며 상기 제 1 사용자의 상기 관찰된 게임플레이 액션들을 추가로 평가하는 하나 이상의 다른 치트 소프트웨어 검출 시스템들과 상호작용하는 것을 포함하여, 상기 제 1 사용자의 상기 관찰된 게임플레이 액션들이 비인가된 것이며 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 제 1 사용자의 제한되는 액세스를 야기한다는 검증을 획득하는 단계; 및 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 제 1 사용자들의 각각의 상기 액세스를 제한하는 단계를 포함하는, 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델을 사용하는 단계; 및상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 상기 상호작용 게임 환경에서의 상기 치트 소프트웨어의 사용의 제어를 추가로 개선하기 위하여 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델을 업데이트하는 단계로서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 그리고 상기 제 1 사용자들과는 별개의 상기 다수의 사용자들 중 1명 이상의 제 2 사용자들의 각각에 대해, 상기 제 2 사용자의 상기 관찰된 게임플레이 액션들을 추가로 평가하는 상기 하나 이상의 다른 치트 소프트웨어 검출 시스템들과 상호작용하는 것을 포함하여, 상기 제 2 사용자의 상기 관찰된 게임플레이 액션들이 비인가된 것이 아니며 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 제 2 사용자의 제한되는 액세스를 야기하지 않는다는 검증을 획득하는 단계; 및 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들에 의해, 상기 제 2 사용자들의 각각에 대하여, 상기 제 2 사용자의 상기 관찰된 게임플레이 액션들이 비인가된 것이 아니며 상기 상호작용 게임 환경에 대한 상기 제 2 사용자의 제한되는 액세스를 야기하지 않는다는 것을 반영하도록 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는, 상기 치트 소프트웨어의 사용의 제어를 추가로 개선하기 위하여 상기 트레이닝된 딥 신경 네트워크 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현형 방법.