基于机器学习的保护玩家免受视觉游戏作弊的方法和系统

本申请提供了保护玩家免受视频游戏中视觉自动瞄准器作弊的方法和系统，其包括：获取视频游戏的每个帧；将预先生成的通用防御扰动叠加在所获取的每个帧上，并将叠加了通用防御扰动的帧呈现给视频游戏的玩家；其中在每个帧上叠加的通用防御扰动对于视频游戏的玩家在视觉上是不可见的，且能够使视频游戏运行时的视觉自动瞄准器中对象检测模型无法识别目标对象，从而使其自动瞄准功能失效。这样的方案使视觉自动瞄准器无法准确识别游戏目标，从而确保游戏的完整性，且不影响合法的游戏玩法，可在不同的游戏设置和玩家群中有效扩展，能够适应游戏环境的动态特性。