FPS 反外挂里的 AI：行为序列模型如何识别透视与自瞄？

在游戏安全团队工作两年，说说 ML 反外挂的现状： **特征层面**： - 鼠标轨迹熵、反应时间分布、准星停留模式 - 与历史对局对比的异常胜率突变 **模型选择**： - LSTM / Transformer 做序列分类，比规则引擎少误封 40% - 需要持续对抗样本更新（外挂也在进化） **伦理边界**： - 必须有申诉与人工复核通道 - 客户端采集数据要在隐私政策里写清楚 竞技游戏厂商都在加码，纯规则已经不够用了。