ShadeAc | Анти-чит Minecraft COMBAT

ShadeAc | Анти-чит Minecraft COMBAT 2025-08-18

Создайте и подтвердите аккаунт для скачивания

HelloJava

Пользователь
Сообщения
14
HelloJava добавил(а) новый ресурс:

You must be logged in to see this link. - ShadeAc — продвинутый античит для серверов Minecraft с встроенным машинным обучением.

🤝 Вклад Идеи, предложения и исправления приветствуются. Создавайте Issue или Pull Request для улучшения проекта.

📜 Лицензия ShadeAc распространяется под GNU GPL v3.0: свободное использование, модификация и распространение, при условии сохранения открытости проекта!

📖 О проекте

ShadeAc — это не просто античит. Это продвинутая платформа для защиты вашего сервера от читеров, которая сочетает гибкость, расширяемость и высокую точность. Основная особенность ShadeAc — собственная нейросеть...

You must be logged in to see this link.
 
Порекомендовал бы дать ресурсу(т.е. в данном случае плагину) название. Это поможет поднять узнаваемость ресурса.
 
На данный момент смысла использования нету, переписываю проект залью к ночи.
 
В принцепе интересная штука, дам лишь парочку советов, как значительно ускорить математику

1. Обращение к стеку быстрее чем к куче. Скопируй ссылки на частоиспользуемые обьекты вручную

Можешь открыть в среде разработки и чекнуть байткод - поймешь что мой подход будет быстрее даже в теории
+ Сами Оркалы так пишут - можешь заглянуть в исходники той-же HashMap

2. Вместо массива массивов вполне можно обойтись 1-м массивом double[] и бинарной математикой. Это будет быстрее (для упрощения разработки можно оставить как есть)


3. Избавиться от полиморфизма в критических местах. Оно мешает эффективной JIT. С моей точки зрения он тут и не особо нужен - немножко дубляжа кода тут не повредит


После всего этого скорость у тебя подскочит в половину так точно
Если не в 2-3 раза

4. (Для безумного ускорения)
Не полениться и переписать все на ссях (после завершения стадии с протитипирования)
Сложного управления памятью и обьектами нет - только сплошная математика
Так что можно переписать и получить дичайший буст к перформансу
Компилятор сам увидит, в каких местах можно 1-ой инструкцией перемножить несколько чисел сразу, за 1 операцию, чем каждое число множить последовательно

Так же можно на гошке заспидранить - там уже компилятор возьмет на себя эффективное управление памятью и структурами
Так же будет значительно быстрее явы, но будет уступать ссям немного
 
В принцепе интересная штука, дам лишь парочку советов, как значительно ускорить математику

1. Обращение к стеку быстрее чем к куче. Скопируй ссылки на частоиспользуемые обьекты вручную

Можешь открыть в среде разработки и чекнуть байткод - поймешь что мой подход будет быстрее даже в теории
+ Сами Оркалы так пишут - можешь заглянуть в исходники той-же HashMap

2. Вместо массива массивов вполне можно обойтись 1-м массивом double[] и бинарной математикой. Это будет быстрее (для упрощения разработки можно оставить как есть)


3. Избавиться от полиморфизма в критических местах. Оно мешает эффективной JIT. С моей точки зрения он тут и не особо нужен - немножко дубляжа кода тут не повредит


После всего этого скорость у тебя подскочит в половину так точно
Если не в 2-3 раза

4. (Для безумного ускорения)
Не полениться и переписать все на ссях (после завершения стадии с протитипирования)
Сложного управления памятью и обьектами нет - только сплошная математика
Так что можно переписать и получить дичайший буст к перформансу
Компилятор сам увидит, в каких местах можно 1-ой инструкцией перемножить несколько чисел сразу, за 1 операцию, чем каждое число множить последовательно

Так же можно на гошке заспидранить - там уже компилятор возьмет на себя эффективное управление памятью и структурами
Так же будет значительно быстрее явы, но будет уступать ссям немного
Окей, приму к сведению. Сейчас я переписываю весь проект, решил остановиться на обычных чеках без ML. В дальнейшем хочу добавить ML.
 
"Обычных чеков" - полно, у меня был личный интерес, куда придет с ML
 
"Обычных чеков" - полно, у меня был личный интерес, куда придет с ML
просто в таком случае легче собрать данные легита и читеров и обучить через пайтон и получить модель для детекта читов, попробую что-то придумать чтобы можно было в плагине это все сделать
 
просто в таком случае легче собрать данные легита и читеров и обучить через пайтон и получить модель для детекта читов, попробую что-то придумать чтобы можно было в плагине это все сделать
Тогда и смысла в ML AC не много - если нормальный алгоритм лучше и быстрее все сделает

Набор входных данных больше ("записи по 5-10 секунд") и вручную маркировать, когда чит, когда не чит ... и куча таких записей ....
 
Тогда и смысла в ML AC не много - если нормальный алгоритм лучше и быстрее все сделает

Набор входных данных больше ("записи по 5-10 секунд") и вручную маркировать, когда чит, когда не чит ... и куча таких записей ....
Я могу просто сделать плагин который будет собирать дельты и отправлять на мой сервер модельке которая как раз таки и будет наказывать читеров, но если ли в этом смысл (у меня уже есть много данных легита)
Объединено

Тогда и смысла в ML AC не много - если нормальный алгоритм лучше и быстрее все сделает

Набор входных данных больше ("записи по 5-10 секунд") и вручную маркировать, когда чит, когда не чит ... и куча таких записей ....
я позже создам тему, если увижу отклик подниму модель и опубликую плагин
 
Я могу просто сделать плагин который будет собирать дельты и отправлять на мой сервер модельке которая как раз таки и будет наказывать читеров, но если ли в этом смысл (у меня уже есть много данных легита)
Объединено


я позже создам тему, если увижу отклик подниму модель и опубликую плагин
Мне просто интересно, насколько далеко это зайдет и имеет ли это жизнь в будущем

Мне самому проще и выгоднее (пока что) поддерживать только клиентский AC
 
Мне просто интересно, насколько далеко это зайдет и имеет ли это жизнь в будущем

Мне самому проще и выгоднее (пока что) поддерживать только клиентский AC
Анти-чит на нейросети не затратный максимум вдс сервер от 500-2500р в мес
 
Какой уже по счету вижу проект и реализацию нейросети в кубах именно такого плана. На основе паттернов поведения легит и анлегит пользователей. Судя по всему, обучить крайне сложно, и даже данных с нескольких сотер тысяч онлайна не хватит для хорошего результата, тем более нельзя точно быть уверенным в данных на которых обучили. Но как дополнительные проверки и инструмент - неплохо.

Насколько я понял, например, разработчики Hypixel отказались от нейросетей в основных проверках, добавив их только в второстепенные инструменты по типу анализ /report и игроков в репортах, чтобы модерам было комфортнее работать. Вот такие идеи очень даже неплохие, жаль нет open source подобного.
 
Назад
Сверху Снизу