Todos os anticheats FiveM que experimentámos em 2024 obrigavam a escolher: afundar o resmon, engolir falsos positivos ou esperar semanas para corrigir um bypass público. O Raven começou como uma solução improvisada num servidor. Hoje protege quinhentos.
Fundada em 2024 · Independente
A camada de cliente vigia a integridade do processo, as regiões de memória, os padrões de input e a superfície de ataque por onde os menus pagos se injetam. A camada de servidor cruza todos os eventos que o cliente emite com o estado que o servidor já sabe ser verdadeiro: vida, posição, inventário, dinheiro, armas.
Um canal de heartbeat assinado une as duas metades. Adulterar o cliente é visível a partir do servidor. Falsificar o servidor é visível a partir do cliente. A maioria dos bypasses públicos finge que a outra metade não existe; o nosso continua a fazer barulho sobre as duas.
As deteções novas passam por uma revisão interna de falsos positivos numa amostra de trinta servidores antes de saírem. As heurísticas agressivas apanham mais cheaters e também banem mais jogadores legítimos. Consideramos esse segundo resultado inaceitável. O Raven Mind trata da afinação por servidor para que os operadores não tenham de andar a vigiar limiares para a proteção funcionar.
A deteção no cliente e no servidor corre em conjunto em todos os planos, nunca vendida à parte. Os anticheats só de cliente falham o abuso de eventos no servidor. Os anticheats só de servidor falham a injeção em memória. Entregar só metade é o que dá origem aos vídeos de bypass que vês no TikTok.
Um canal de sinal de vida assinado entre cliente e servidor deteta adulterações em segundos. Qualquer quebra, repetição ou assinatura que não bata certo dispara um kick e uma entrada no registo de auditoria que os admins podem rever depois. Matar o processo do anticheat é, por si só, uma deteção.
Todos os bans automáticos levam a assinatura que disparou, uma screenshot do momento, um link para a repetição da sessão e o histórico do trust score. Os admins auditam e revertem em dois cliques. A triagem de falsos positivos é um fluxo de trabalho de primeira classe, não uma fila de tickets.
O Raven Mind, o nosso sistema de ML interno, sugere correções mas nunca desbane sozinho. Cada reversão é uma decisão do operador. O modelo aprende com essas decisões em toda a rede. Quanto mais tempo corres o Raven, menos afinação tens de fazer por tua conta.
Quem for banido num servidor Raven fica assinalado em todos os outros servidores Raven. Os operadores escolhem se aplicam automaticamente ou se apenas recebem o aviso. A rede reduz a praticamente zero o custo de apanhar reincidentes.
O recurso corre abaixo de 0,5 ms no resmon do FiveM, medido com mais de 200 jogadores em simultâneo. As deteções que empurram o tick para lá do orçamento são refeitas ou cortadas. Os jogadores nunca sentem o anticheat no frame timer.
Colocas o recurso, reinicias e a proteção fica ativa. Instalação em dois minutos em qualquer framework, incluindo ESX, QBCore, vRP e QBox.
