2024年に試したFiveM アンチチートは、どれも選択を迫ってきました。resmonを犠牲にするか、誤検知を飲み込むか、公開されたバイパスの修正を何週間も待つか。Ravenは1つのサーバーのための間に合わせとして始まり、今では500のサーバーを守っています。
2024年設立 · 独立運営
クライアント層は、プロセスの整合性、メモリ領域、入力パターン、そして有料メニューが注入してくる攻撃面を監視します。サーバー層は、クライアントが送るすべてのイベントを、サーバーがすでに正しいと知っている状態、つまり体力、位置、インベントリ、所持金、武器と突き合わせます。
署名付きのハートビートチャンネルが、2つの層を結びます。クライアントの改ざんはサーバー側から見えます。サーバーの偽装はクライアント側から見えます。公開バイパスの多くはもう一方の層が存在しないかのように振る舞いますが、Ravenは両方について声を上げ続けます。
新しい検知は、出荷前に30サーバーのサンプルで社内の誤検知レビューを通ります。攻撃的なヒューリスティックはチーターをより多く捕まえますが、同時に正規のプレイヤーもより多くBANします。私たちは後者を許容できないものとして扱います。サーバーごとのチューニングはRaven Mindが担当するので、保護を効かせるために運営者がしきい値を見張る必要はありません。
クライアント検知とサーバー検知は全プランで一緒に動き、別売りにはしません。クライアントだけのアンチチートはサーバー側のイベント悪用を見逃します。サーバーだけのアンチチートはメモリインジェクションを見逃します。片方だけを出荷することが、TikTokで流れているバイパス動画を生んでいます。
クライアントとサーバーを結ぶ署名付きの生存確認チャンネルが、改ざんを数秒で検知します。途絶、リプレイ、署名の不一致があればKICKし、管理者があとから確認できる監査ログを残します。アンチチートのプロセスを止めること自体が検知になります。
自動BANには必ず、発火したシグネチャ、その瞬間のスクリーンショット、セッションリプレイのリンク、信頼スコアの履歴が付きます。管理者は2クリックで確認して取り消せます。誤検知の切り分けはチケットの列ではなく、正規のワークフローです。
自社開発の機械学習システムRaven Mindは修正を提案しますが、自動でBANを解除することはありません。取り消しはすべて運営者の判断です。モデルはネットワーク全体のその判断から学びます。Ravenを長く動かすほど、自分でチューニングする量は減っていきます。
1つのRavenサーバーでBANされた悪質なプレイヤーは、ほかのすべてのRavenサーバーでフラグが立ちます。自動で適用するか、警告だけ受け取るかは運営者が選べます。このネットワークによって、常習犯を捕まえるコストはほぼゼロになります。
このリソースはFiveMのresmonで0.5ms未満で動作し、同時接続200人超で計測しています。tickの予算を超える検知はリファクタリングするか、削ります。プレイヤーがフレームタイマーでアンチチートを感じることはありません。
リソースを入れて再起動すれば、保護はすぐに動きます。ESX、QBCore、vRP、QBoxを含むどのフレームワークでも、導入は2分です。
