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一名在挪威科技大學就讀的《CS2》玩家Magga_，以操作習慣辨識不同帳號是否屬於同一人作為碩士研究主題。他的「CS數位指紋」讀取對戰demo紀錄，同時分析滑鼠動作與鍵盤輸入。目的在於協助找出換帳號的使用者，不是取代現有反作弊工具。

報導引述的測試資料包含超過1,000名玩家。研究者表示，滑鼠訊號能把正確玩家排在辨識結果首位，鍵盤的對應辨識率則為98%；另外也比較约50萬組陌生帳號配對與13組確認同人的帳號。這些數據來自研究測試，尚不能代表整個遊戲人口的實際誤判率。

流程先篩選可能相關的帳號，再要求滑鼠和鍵盤訊號各自達到門檻。只有一項相似度高並不足以建立連結，新帳號亦須累積數場對戰才能形成較可靠的特徵。多人共用帳號會混合不同操作習慣，也是方法需要面對的限制。

Magga_特別強調，這項成果目前不能單獨作為封鎖玩家的證據。他希望Valve或第三方平台能進一步在真實使用環境驗證，並把帳號關聯配合其他證據使用。這仍是研究者提出的方案，並非Valve已部署的新封鎖制度。

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