ข้อมูลสำคัญ
Magga_ ผู้เล่น CS2 ซึ่งกำลังศึกษาอยู่ที่ Norwegian University of Science and Technology ได้เลือกหัวข้อพฤติกรรมการควบคุมเพื่อระบุว่าบัญชีที่แตกต่างกันว่าเป็นบุคคลเดียวกันหรือไม่มาทำเป็นงานวิจัยระดับปริญญาโท "Digital Fingerprint ของ CS" ของเขาจะทำการอ่านบันทึกเดโมการแข่งขัน พร้อมกับวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของเมาส์และอินพุตจากคีย์บอร์ด โดยมีจุดประสงค์เพื่อช่วยค้นหาผู้ใช้ที่สลับบัญชี ไม่ใช่เพื่อแทนที่เครื่องมือป้องกันโปรแกรมโกงที่มีอยู่เดิม
ข้อมูลทดสอบที่อ้างอิงในรายงานประกอบด้วยผู้เล่นมากกว่า 1,000 คน นักวิจัยระบุว่าสัญญาณเมาส์สามารถจัดอันดับผู้เล่นที่ถูกต้องให้อยู่ในลำดับแรกสุดของผลการระบุตัวตนได้ ส่วนอัตราการระบุตัวตนที่สอดคล้องกันของคีย์บอร์ดอยู่ที่ 98% นอกจากนี้ยังได้เปรียบเทียบชุดบัญชีคนแปลกหน้าประมาณ 500,000 คู่ กับบัญชีที่ได้รับการยืนยันว่าเป็นบุคคลเดียวกัน 13 คู่ ข้อมูลเหล่านี้มาจากากรทดสอบวิจัย และยังไม่สามารถเป็นตัวแทนของอัตราการตรวจจับพลาดจริงของประชากรในเกมทั้งหมดได้
กระบวนการจะคัดกรองบัญชีที่อาจมีความเกี่ยวข้องก่อน จากนั้นจึงกำหนดให้สัญญาณเมาส์และคีย์บอร์ดต้องถึงเกณฑ์ที่กำหนด ความคล้ายคลึงกันในด้านใดด้านหนึ่งเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอที่จะสร้างความเชื่อมโยงได้ และบัญชีใหม่จะต้องสะสมการแข่งขันหลายแมตช์จึงจะสร้างลักษณะเฉพาะที่น่าเชื่อถือมากขึ้น การที่หลายคนใช้บัญชีร่วมกันจะทำให้พฤติกรรมการควบคุมที่แตกต่างกันปะปนกัน ซึ่งก็เป็นข้อจำกัดที่วิธีนี้ต้องเผชิญเช่นกัน
Magga_เน้นย้ำเป็นพิเศษว่าผลลัพธ์นี้ยังไม่สามารถใช้เป็นหลักฐานเดี่ยวๆ ในการแบนผู้เล่นได้ในขณะนี้ เขาหวังว่า Valve หรือแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามจะสามารถตรวจสอบเพิ่มเติมในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง และนำการเชื่อมโยงบัญชีไปใช้ร่วมกับหลักฐานอื่นๆ นี่เป็นเพียงแนวทางที่นักวิจัยเสนอขึ้นมาเท่านั้น ไม่ใช่ระบบแบนใหม่ที่ Valve ได้นำไปปรับใช้แล้ว
