[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,68 +1,193 @@
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id: wiki-2026-0508-sard-안티치트-솔루션-sard-anti-cheat
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title: SARD 안티치트 솔루션(SARD Anti Cheat)
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title: SARD 안티치트 솔루션 (SARD Anti-Cheat)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [SARD, SARD Anti-Cheat, 사드 안티치트]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [anti-cheat, security, game-security, kernel-driver, behavioral-detection]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: C++/Rust/Python
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framework: kernel driver + ML behavioral
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# SARD 안티치트 솔루션(SARD Anti-Cheat)
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# SARD 안티치트 솔루션 (SARD Anti-Cheat)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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SARD 안티치트 솔루션은 2026년 현재 보급된 AI 기반의 게임 보안 시스템으로, 봇과 핵 등 부정행위를 탐지하여 게임 내 가상 경제의 무결성을 보호하는 역할을 수행한다 [1]. 이 솔루션은 비정상적인 자원 생성을 방지함으로써 공정한 규칙을 확립하고 경제 시스템의 건전성을 유지한다 [1]. 궁극적으로 단순한 기술적 방어 수단을 넘어 가상 재화의 가치를 지탱하는 경제 생태계의 최후의 보루로 평가받고 있다 [2].
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## 매 한 줄
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> **"매 multi-layer game protection — kernel driver + behavioral ML + server-side validation."**. SARD 매 Korean game security solution category 의, 매 modern anti-cheat (Vanguard, BattlEye, Easy Anti-Cheat, nProtect XIGNCODE) 와 매 same architecture 의 follow — kernel ring-0 driver 의 process integrity, hypervisor-level memory protection, ML 의 behavior anomaly detection, server-side replay validation 의 layered defense.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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SARD 안티치트 솔루션은 게임 경제의 근간을 뒤흔들 수 있는 봇과 핵을 효율적으로 차단하기 위해 고도화된 기술적 접근 방식을 사용한다 [1]. 이 솔루션이 가상 경제를 보호하는 주요 방식은 다음과 같다.
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## 매 핵심
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* **시각적 이상 탐지:** 인공지능(AI)이 매시간 10만 장의 이미지를 처리하여 봇이나 매크로가 만들어내는 기계적인 패턴을 신속하게 식별해 낸다 [1].
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* **행동 분석 ([[Biometrics|Biometrics]]):** 마우스의 이동 속도, 가속도, 각속도뿐만 아니라 키보드 입력의 지속 시간과 주기 등 세밀한 유저 데이터를 분석한다 [1]. 이를 통해 실제 인간 플레이어와 봇을 99.9%의 높은 정확도로 구분한다 [1].
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* **커널 레벨 통합:** 게임 엔진의 깊숙한 곳에서 실시간으로 데이터를 모니터링한다 [1]. 이를 통해 부정행위에 대한 즉각적인 제재를 가하거나 장기적인 데이터를 추적하는 역할을 수행한다 [1].
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* **경제적 무결성 확보:** 봇과 핵은 자원을 비정상적으로 생성하여 심각한 인플레이션을 유발할 수 있으므로, SARD와 같은 시스템의 도입은 단순한 보안 유지 목적을 넘어 성공적인 가상 경제 설계와 자산 가치 보존을 위한 핵심 전략으로 작용한다 [1, 2].
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### 매 layered defense
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1. **Client integrity** — code signing, anti-debug, packed binary, integrity check.
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2. **Kernel driver (ring-0)** — process scan, handle stripping, hypervisor protection.
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3. **Memory protection** — page guard, hash check on critical structs.
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4. **Behavioral ML** — input pattern, mouse trajectory, reaction time anomaly.
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5. **Server-side validation** — physics replay, stat sanity, statistical clustering.
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6. **Telematic uploading** — process list, loaded modules, hardware fingerprint.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[가상 경제 시스템|가상 경제 시스템]], 인플레이션 관리, 봇 탐지 및 부정행위 대응
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- **Projects/Contexts:** 데이터 기반 수익화 전략, 2026년 게임 산업의 거시적 통찰
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- **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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### 매 cheat categories
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- **Aimbot** — auto-aim via memory or screen capture.
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- **Wallhack / ESP** — render-pipeline injection, depth buffer read.
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- **Memory editor** — Cheat Engine, custom DLL injection.
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- **Macro / scripting** — input automation (Logitech G Hub, AutoHotKey).
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- **Modded client** — replaced game DLL.
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- **AI-assisted** (2024+) — external CV model on screen capture (the new frontier).
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*Last updated: 2026-04-28*
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### 매 응용
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1. Korean F2P MMO/MOBA (Lost Ark, BG, MapleStory).
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2. FPS competitive (Valorant 의 Vanguard 가 reference).
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3. Mobile game protection (post-Android 14 root detection).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Kernel Driver Process Scan (conceptual C++)
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```cpp
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// 매 illustrative, real kernel work needs WDF/EDR experience.
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NTSTATUS ScanLoadedModules(PEPROCESS process) {
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PPEB peb = PsGetProcessPeb(process);
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if (!peb) return STATUS_UNSUCCESSFUL;
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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PPEB_LDR_DATA ldr = peb->Ldr;
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PLIST_ENTRY head = &ldr->InMemoryOrderModuleList;
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||||
for (PLIST_ENTRY e = head->Flink; e != head; e = e->Flink) {
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PLDR_DATA_TABLE_ENTRY mod = CONTAINING_RECORD(e, LDR_DATA_TABLE_ENTRY,
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||||
InMemoryOrderLinks);
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||||
if (IsBlacklisted(&mod->BaseDllName)) {
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||||
ReportToServer(process, &mod->BaseDllName);
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return STATUS_ACCESS_DENIED;
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}
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}
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return STATUS_SUCCESS;
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}
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Integrity Hash Check
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```cpp
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DWORD CrcCodeSection(HMODULE mod) {
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auto dos = (PIMAGE_DOS_HEADER)mod;
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auto nt = (PIMAGE_NT_HEADERS)((BYTE*)mod + dos->e_lfanew);
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||||
auto sect = IMAGE_FIRST_SECTION(nt);
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||||
for (UINT i = 0; i < nt->FileHeader.NumberOfSections; i++, sect++) {
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||||
if (memcmp(sect->Name, ".text", 5) == 0) {
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||||
return Crc32((BYTE*)mod + sect->VirtualAddress, sect->Misc.VirtualSize);
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}
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}
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||||
return 0;
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||||
}
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Behavioral Anomaly Detection (Python)
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```python
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import numpy as np
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from sklearn.ensemble import IsolationForest
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def extract_aim_features(snapshot_window: list[dict]) -> np.ndarray:
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"""매 mouse trajectory + headshot ratio + reaction time."""
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angles = np.array([s["delta_angle"] for s in snapshot_window])
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return np.array([
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np.mean(angles), np.std(angles),
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||||
np.mean([s["reaction_ms"] for s in snapshot_window]),
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||||
sum(1 for s in snapshot_window if s["headshot"]) / len(snapshot_window),
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||||
np.percentile([s["snap_speed"] for s in snapshot_window], 95),
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])
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
class CheatBehaviorDetector:
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def __init__(self):
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self.iforest = IsolationForest(contamination=0.01, random_state=42)
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||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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||||
def fit(self, normal_features: np.ndarray):
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self.iforest.fit(normal_features)
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||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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||||
- **정책 변화:** 없음
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||||
def score(self, features: np.ndarray) -> float:
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return -self.iforest.score_samples(features.reshape(1, -1))[0]
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Server-Side Physics Replay
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||||
```python
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||||
def validate_movement(prev_pos, curr_pos, dt_ms, max_speed):
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||||
dx = ((curr_pos["x"] - prev_pos["x"]) ** 2
|
||||
+ (curr_pos["y"] - prev_pos["y"]) ** 2) ** 0.5
|
||||
speed = dx / (dt_ms / 1000)
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||||
if speed > max_speed * 1.1: # 10% tolerance
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||||
return False, "speedhack"
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return True, None
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Hardware Fingerprint
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```python
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import hashlib
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||||
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||||
def device_fingerprint(payload: dict) -> str:
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keys = ["motherboard_serial", "cpu_id", "disk_serial", "mac_addr"]
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||||
blob = "|".join(payload.get(k, "") for k in keys)
|
||||
return hashlib.sha256(blob.encode()).hexdigest()[:32]
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||||
```
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### Anti-Debug (windows)
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```cpp
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||||
bool IsDebuggerPresentChecks() {
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||||
if (IsDebuggerPresent()) return true;
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BOOL remote = FALSE;
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||||
CheckRemoteDebuggerPresent(GetCurrentProcess(), &remote);
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||||
if (remote) return true;
|
||||
PEB* peb = (PEB*)__readgsqword(0x60);
|
||||
if (peb->BeingDebugged) return true;
|
||||
return false;
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### AI-Assisted Cheat Detection (2024+ frontier)
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||||
```python
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||||
def detect_external_cv(input_log) -> float:
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"""매 외부 CV-aimbot — 매 mouse 의 과도하게 smooth + perfect prediction.
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||||
매 unrealistic combination (very smooth path + perfect headshot)."""
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||||
smoothness = compute_path_smoothness(input_log)
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accuracy = compute_headshot_rate(input_log)
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||||
return smoothness * accuracy # >> human achievable
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| New PC FPS | Kernel driver + behavioral ML (Vanguard model) |
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| MMO economy abuse | Server-side stat anomaly + clustering |
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| Mobile game | Root detection + integrity + server replay |
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| Privacy-concerned market (EU) | User-mode + heavy server-side, no kernel |
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| AI-aimbot threat | Mouse-trajectory ML + screen-capture detection |
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**기본값**: User-mode integrity + server-side replay + behavioral ML; kernel driver 의 competitive ranked queue 의 only (privacy/stability tradeoff).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Game Security]] · [[Anti-Cheat Systems]]
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||||
- 변형: [[Vanguard]] · [[BattlEye]] · [[Easy Anti-Cheat]] · [[XIGNCODE]]
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||||
- 응용: [[FPS Competitive Integrity]] · [[MMO Security]]
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||||
- Adjacent: [[Kernel Driver Development]] · [[Reverse Engineering]] · [[Behavioral Anomaly Detection]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: cheat forum scraping for new technique discovery, support ticket triage, false-positive review summary.
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**언제 X**: 의 X automated ban decisions — false-positive 의 player trust 의 destroy. Human review 의 mandatory.
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## ❌ 안티패턴
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- **Client trust**: 의 X — 매 client side 의 byte 의 attacker 의 control. 매 server-side validation 의 always.
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- **Kernel driver only**: bypass 의 known. Layered 의 defense 의 필요.
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- **No false-positive process**: legitimate player 의 ban 의 community trust 의 collapse.
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- **Static signature only**: cheat updates 의 daily — behavioral ML 의 layer.
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- **Privacy-blind kernel reach**: EU/GDPR 의 risk — telemetry 의 minimize, disclose.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Vanguard/BattlEye/EAC public docs; SARD 의 specific 의 vendor-confidential 의, B trust).
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- 신뢰도 B.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — anti-cheat layered architecture + behavioral ML |
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Reference in New Issue
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