MLKAD - 基于机器学习的杀戮光环检测

LL MLKAD - 基于机器学习的杀戮光环检测 0.2.4

Source of resources
Original
Copyright link
https://www.litebds.com/resources/mlkad-killaura-detector-based-on-machine-learning.93/
Language
Chinese(Simplified)
Supported version
  1. 1.20
MLKAD
Machine Learning Killaura Detection - 基于机器学习的杀戮光环检测​
这是什么
如标题所述,本插件使用机器学习来检测使用杀戮光环(Killaura)的玩家。

使用方法
下载,将插件本体(.dll文件)和配置文件目录(MLKAD目录)复制到服务器plugins文件夹即可。调试文件(.pdb)可选择性移动到plugins文件夹下。
别再说我没给教程了



特点
  • 与传统的杀戮光环检测插件相比,本插件不依赖cps方法进行检测,因此手速快的玩家不会被误判。
  • 机器学习能帮助我们发现很多 潜在的 杀戮光环的特征,因此本插件判断的正确率会很高。
  • 纯C++代码实现的DNN神经网络,效率高,延迟低。
  • 本插件坚持开源免费,这意味着我们可以得到社区的帮助,从而收集更多的数据来完善插件。随着时间的推移,本插件的检测率会越来越高。
性能
在2.20GHz的测试平台上,使用Release编译(O2优化)时,每次检测耗时约为39400纳秒(0.0000394秒):
1690823571044.jpeg


工作原理
受限于个人精力,我无法在多个平台及时同步文档。
请移步至 LiteLoader Blog 阅读。


备注
  • 目前没有遇到误报情况,如有误报,请在Github issues区进行反馈。
  • 由于插件目前只收集了少量特征,所以可能会出现漏报现象(具体取决于玩家行为)。
  • 插件目前处于初级开发阶段,检测结果可能不可靠,请勿过度依赖本插件的检测结果。
  • 插件使用copyright协议开源,未经许可,请勿重新分发插件/搬运。

特别注意
请前往 LiteLoader ForumGithub issues区 提交 建议/Bug反馈,请注意区分评论区与讨论区。
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PA733
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Latest updates

  1. 修复命令执行问题

    执行命令时使用玩家真名 隐藏命令执行结果
  2. 阈值调整

    调高检测阈值,降低误报率 添加阈值配置(详见配置文件)
  3. 可选关闭command

    添加关闭command功能的选项(详见配置文件) 在异常警告中添加事件ID