CN113230644A - 一种象棋人工智能防作弊方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种象棋人工智能防作弊方法。它具体包括如下步骤：线上用户以在棋力评测场的对局棋谱作为数据统计标的，线下用户以棋手线下公开比赛棋谱作为数据统计标的，对棋谱的每个局面进行象棋旋风引擎和DTM残局库打分，最终给出AI局势图的打分序列；计算每步棋和每盘棋的AI吻合度；统计用户全部有效对局进行胜率激励后的AI吻合度的算数平均值，得出棋力；通过上述算法得出的棋力对象棋AI的棋力区间进行比较来判定是否为软件作弊；同时对用户最近10/25/50盘有效对局的棋力进行计算，辅以用户举报，判定是否人机作弊。本发明的有益效果是：依托象棋AI技术，对待判定用户的棋谱进行综合数据分析，比对棋谱和AI的吻合度，自动判定是否为作弊用户。

Description

一种象棋人工智能防作弊方法
技术领域
本发明涉及人工智能相关技术领域，尤其是指一种象棋人工智能防作弊方法。
背景技术
随着象棋人工智能（简称：象棋AI）技术的应用和不断普及，越来越多的象棋用户购买电脑版象棋AI软件，通过连线的方式进行软件作弊，这样就造成在线棋力评测的结果失真。
市面上常见的线上象棋类对弈平台app都深受软件作弊之害，严重影响了平台的公平公正性。为了象棋行业的健康发展，维护平台用户的切身利益，急需推出一套防作弊系统来打击和制衡软件作弊行为。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种能够自动判定作弊情况的象棋人工智能防作弊方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种象棋人工智能防作弊方法，具体包括如下步骤：
（1）为了保证对弈数据的公平公正性，线上用户以在棋力评测场的对局棋谱作为数据统计标的，线下用户以棋手线下公开比赛棋谱作为数据统计标的，对棋谱的每个局面进行象棋旋风引擎和DTM残局库打分，最终给出AI局势图的打分序列S={S1,S2,……,Sm}，m为该盘棋的步数；
（2）计算每步棋的准确度，记做AI吻合度Fk，k为当前步数的序号；
（3）象棋对局分为开局、中局和残局，根据不同类型局面的计算权重来计算每盘棋的AI吻合度Fr；
（4）统计用户全部有效对局进行胜率激励后的AI吻合度Fr的算数平均值，得出用户的综合AI吻合度Fu，称为棋力；
（5）根据上述步骤（1）到步骤（4）的算法得出的棋力Fu和象棋AI的棋力区间FAI进行比较，来判定是否为软件作弊；
（6）当Fu没有落在FAI的区间内，需要对用户最近10/25/50盘有效对局的棋力进行计算，并辅以用户举报，判定用户是不是人机作弊。
象棋AI下棋和纯人下棋在每步棋的准确性方面有很大的区别：纯人下棋会失误，但是AI下棋几乎不会失误。本象棋人工智能防作弊方法依托象棋AI技术，通过对待判定用户的棋谱进行综合数据分析，通过比对用户的棋谱数据和AI打分的吻合度，从而自动判定是否为软件作弊用户。
作为优选，在步骤（2）中，计算每步棋的AI吻合度Fk具体方法如下：Fk由当前局面的打分Sk和上一局面的打分Sk-1有关，记Smin为参与AI吻合度计算的下限， Smax为参与AI吻合度计算的上限；当Smin＜Sk-1＜Smax时，进行如下计算：
Fk=（Sk+Sini-Sk-1）/ Bk，其中k＞0，S0=50，Sini是为了去除AI打分波动需要设定的值，Bk为AI吻合度的计算底数，Fk的上限记做Fmax，Fk的下限记做Fmin，如果Fk＞Fmax，则Fk取值Fmax，如果Fk＜Fmin，则Fk取值Fmin，作为第k步最终的AI吻合度。
作为优选，在步骤（3）中，计算每盘棋的AI吻合度具体方法如下：
（31）开局：对局开始的前10回合，即k≤20的局面，权重Wk为0.5，且前4个回合，即k≤8，不参与统计计算；
（32）残局：记车、炮、马为大子，设车的价值为900，炮和马的价值为450，双方的大子的价值总和都＜1500的局面，权重Wk为0.75；
（33）中局：开局和残局之外的局面，权重Wk为1；
（34）第r局棋的AI吻合度Fr为每步棋Fk*Wk的加权算数平均值，当该盘棋的步数m＞mmin时，给出该局棋的AI吻合度，否则这盘棋不进行AI吻合度统计。
象棋对局分为开局、中局和残局，在不同阶段，人和AI的差别并不相同。因为开局和残局阶段存在大量的定式和学习资料，人类和AI的水平接近，如果仅仅通过每步棋的AI吻合度进行标准统一的判定，很可能会误判，因此不同类型局面的计算权重（记做Wk）不同，开局和残局的权重需要降低。
作为优选，在步骤（4）中，用户棋力的计算方式具体方法如下：对局的结果也会影响到Fr，称之为胜率激励，胜率激励后第r盘的AI吻合度记做F* r；胜和负结果的加乘系数分别记做M胜、M和、M负，如对局结果为胜，则F* r=Fr*M胜，如对局结果为和，则F* r=Fr*M和，如对局结果为负，则F* r=Fr* M负；用户的棋力Fu为每盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值。
作为优选，在步骤（5）中，具体为：FAI的区间为75%-100%，如果发现用户对局数在100盘以上，且75%≤Fu≤100%，自动判定为软件作弊；根据棋力Fu的区间对评测的用户进行分流，75%≤Fu≤100%的用户在一起评测，Fu＜75%的用户在一起评测，棋力大于75%的作弊用户无法匹配到纯人用户，从根本上解决软件作弊的弊端。
作为优选，在步骤（6）中，人机作弊是软件作弊的高级形式，具体指的是：前期纯人下棋，后期使用象棋AI下棋进行的作弊行为；具体方法如下：用户最近n盘有效对局的综合棋力记做Fu n，为最近n盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值；用户最近10盘、25盘、50盘的综合棋力，记做Fu 10、Fu 25、Fu 50；当Fu＜75%，且有用户举报后，进入人机作弊判决过程，具体为：Fu 10，Fu 25，Fu 50的算数平均值≥75%，最终判定为人机作弊。
本发明的有益效果是：依托象棋AI技术，通过对待判定用户的棋谱进行综合数据分析，通过比对用户的棋谱数据和AI打分的吻合度，从而自动判定是否为软件作弊用户。
附图说明
图1是步骤（1）中的AI局势图；
图2是步骤（3）中一盘棋的AI吻合度对比图；
图3是步骤（4）中用户棋力的展示图；
图4是步骤（5）中软件作弊用户的棋力值截图；
图5是步骤（6）中人机作弊用户的棋力值截图；
图6是步骤（6）中辅以举报的作弊处罚后台图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
一种象棋人工智能防作弊方法，具体包括如下步骤：
（1）为了保证对弈数据的公平公正性，线上用户以在棋力评测场的对局棋谱作为数据统计标的，线下用户以棋手线下公开比赛棋谱作为数据统计标的，对棋谱的每个局面进行象棋旋风引擎和DTM残局库打分，最终给出AI局势图的打分序列S={S1,S2,……,Sm}，m为该盘棋的步数，如图1所示；
（2）计算每步棋的准确度，记做AI吻合度Fk，k为当前步数的序号；AI下棋的特点是步步精准，打分局势图是一个向上的曲线，且几乎没有失误，利用这一点，计算每步棋的AI吻合度Fk具体方法如下：Fk由当前局面的打分Sk和上一局面的打分Sk-1有关，记Smin为参与AI吻合度计算的下限，默认为25，Smax为参与AI吻合度计算的上限，默认为1200；当Smin＜Sk-1＜Smax时，进行如下计算：
Fk=（Sk+Sini-Sk-1）/ Bk，其中k＞0，S0=50，Sini是为了去除AI打分波动需要设定的值，默认为25；Bk为AI吻合度的计算底数，Bk的取值如下：当|Fk-1|≤300时，Bk=50；当301<|Fk-1|≤600时，Bk=100；当601<|Fk-1|≤900时，Bk=150；当901<|Fk-1|≤1200时，Bk=300；Fk的上限记做Fmax，Fk的下限记做Fmin，如果Fk＞Fmax，则Fk取值Fmax，如果Fk＜Fmin，则Fk取值Fmin，作为第k步最终的AI吻合度，Fmin的默认值为-2.25（失误招法的判决阈值），Fmax的默认值为1。
（3）象棋对局分为开局、中局和残局，根据不同类型局面的计算权重来计算每盘棋的AI吻合度Fr；象棋对局分为开局、中局和残局，在不同阶段，人和AI的差别并不相同，因为开局和残局阶段存在大量的定式和学习资料，人类和AI的水平接近，如果仅仅通过每步棋的AI吻合度进行标准统一的判定，很可能会误判，因此不同类型局面的计算权重（记做Wk）不同，开局和残局的权重需要降低；故而，计算每盘棋的AI吻合度具体方法如下：
（31）开局：对局开始的前10回合，即k≤20的局面，权重Wk为0.5，且前4个回合，即k≤8，不参与统计计算；
（32）残局：记车、炮、马为大子，设车的价值为900，炮和马的价值为450，双方的大子的价值总和都＜1500的局面，权重Wk为0.75；
（33）中局：开局和残局之外的局面，权重Wk为1；
（34）第r局棋的AI吻合度Fr为每步棋Fk*Wk的加权算数平均值，当该盘棋的步数m＞mmin时（mmin指的是每盘棋最少的步数，默认为29）时，给出该局棋的AI吻合度，否则这盘棋不进行AI吻合度统计。
如图2所示，一盘棋对弈双方的AI吻合度分别为30%和39%，一般情况下AI吻合度高的一方会取得胜利。
（4）统计用户全部有效对局进行胜率激励后的AI吻合度Fr的算数平均值，得出用户的综合AI吻合度Fu，称为棋力；如果通过一盘棋的AI吻合度就判定是否软件作弊，可能存在大量的误判，因此需要对用户全部有效对局进行胜率激励后的AI吻合度Fr的算数平均值，得出用户的综合AI吻合度Fu，如图3所示。用户棋力Fu的计算方式具体方法如下：对局的结果也会影响到Fr，称之为胜率激励，胜率激励后第r盘的AI吻合度记做F* r；胜和负结果的加乘系数分别记做M胜、M和、M负，如对局结果为胜，则F* r=Fr*M胜，如对局结果为和，则F* r=Fr*M和，如对局结果为负，则F* r=Fr* M负。如果是线上用户，M胜=1，M和=1，M负=1，如果是线下用户，考虑到消极和棋的因素，M胜=1.06，M和=0.96，M负=0.95。因此，对线上用户实施如下：如对局结果为胜，则F* r=Fr*1.06，如对局结果为和，则F* r=Fr*0.96，如对局结果为负，则F* r=Fr*0.95；用户的棋力Fu为每盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值。
（5）根据上述步骤（1）到步骤（4）的算法得出的棋力Fu和象棋AI的棋力区间FAI进行比较，来判定是否为软件作弊，如Fu落在FAI内，判定为软件作弊；具体为：FAI的区间为75%-100%，如果发现用户对局数在100盘以上，且75%≤Fu≤100%，自动判定为软件作弊，如图4所示；根据棋力Fu的区间对评测的用户进行分流，75%≤Fu≤100%的用户在一起评测，Fu＜75%的用户在一起评测，棋力大于75%的作弊用户无法匹配到纯人用户，从根本上解决软件作弊的弊端。
（6）当Fu没有落在FAI的区间内，需要对用户最近10/25/50盘有效对局的棋力进行计算，并辅以用户举报，判定用户是不是人机作弊；人机作弊是软件作弊的高级形式，具体指的是：前期纯人下棋，后期使用象棋AI下棋进行的作弊行为；人机作弊的特征是棋力变化曲线的波动非常大，而纯人用户受限于智力因素不可能在短时间内突飞猛进，因为波动很小，尤其是在下满100局后，棋力基本上处于一个固定值。如果采用棋力的方法进行判定，会造成大量的漏网之鱼；具体方法如下：用户最近n盘有效对局的综合棋力记做Fu n，为最近n盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值；用户最近10盘、25盘、50盘的综合棋力，记做Fu 10、Fu 25、Fu 50；当Fu＜75%，且有用户举报后，进入人机作弊判决过程，具体为：Fu 10，Fu 25，Fu 50的算数平均值≥75%，最终判定为人机作弊；如图5中ID为1032632和1038421的用户为典型的人机作弊用户，综合棋力低于75%，但是最近10/25/50盘的AI吻合度均高于75%，Fu 10，Fu 25，Fu 50的算数平均值≥75%，辅以用户举报，如图6所示，可以最终判定为人机作弊。

Claims (6)

1.一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，具体包括如下步骤：
（1）为了保证对弈数据的公平公正性，线上用户以在棋力评测场的对局棋谱作为数据统计标的，线下用户以棋手线下公开比赛棋谱作为数据统计标的，对棋谱的每个局面进行象棋旋风引擎和DTM残局库打分，最终给出AI局势图的打分序列S={S1,S2,……,Sm}，m为该盘棋的步数；
（2）计算每步棋的准确度，记做AI吻合度Fk，k为当前步数的序号；
（3）象棋对局分为开局、中局和残局，根据不同类型局面的计算权重来计算每盘棋的AI吻合度Fr；
（4）统计用户全部有效对局进行胜率激励后的AI吻合度Fr的算数平均值，得出用户的综合AI吻合度Fu，称为棋力；
（5）根据上述步骤（1）到步骤（4）的算法得出的棋力Fu和象棋AI的棋力区间FAI进行比较，来判定是否为软件作弊；
（6）当Fu没有落在FAI的区间内，需要对用户最近10/25/50盘有效对局的棋力进行计算，并辅以用户举报，判定用户是不是人机作弊。
2.根据权利要求1所述的一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，在步骤（2）中，计算每步棋的AI吻合度Fk具体方法如下：Fk由当前局面的打分Sk和上一局面的打分Sk-1有关，记Smin为参与AI吻合度计算的下限， Smax为参与AI吻合度计算的上限；当Smin＜Sk-1＜Smax时，进行如下计算：
Fk=（Sk+Sini-Sk-1）/ Bk，其中k＞0，S0=50，Sini是为了去除AI打分波动需要设定的值，Bk为AI吻合度的计算底数，Fk的上限记做Fmax，Fk的下限记做Fmin，如果Fk＞Fmax，则Fk取值Fmax，如果Fk＜Fmin，则Fk取值Fmin，作为第k步最终的AI吻合度。
3.根据权利要求1或2所述的一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，在步骤（3）中，计算每盘棋的AI吻合度具体方法如下：
（31）开局：对局开始的前10回合，即k≤20的局面，权重Wk为0.5，且前4个回合，即k≤8，不参与统计计算；
（32）残局：记车、炮、马为大子，设车的价值为900，炮和马的价值为450，双方的大子的价值总和都＜1500的局面，权重Wk为0.75；
（33）中局：开局和残局之外的局面，权重Wk为1；
（34）第r局棋的AI吻合度Fr为每步棋Fk*Wk的加权算数平均值，当该盘棋的步数m＞mmin时，给出该局棋的AI吻合度，否则这盘棋不进行AI吻合度统计。
4.根据权利要求3所述的一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，在步骤（4）中，用户棋力的计算方式具体方法如下：对局的结果也会影响到Fr，称之为胜率激励，胜率激励后第r盘的AI吻合度记做F* r；胜和负结果的加乘系数分别记做M胜、M和、M负，如对局结果为胜，则F* r=Fr*M胜，如对局结果为和，则F* r=Fr*M和，如对局结果为负，则F* r=Fr* M负；用户的棋力Fu为每盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值。
5.根据权利要求4所述的一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，在步骤（5）中，具体为：FAI的区间为75%-100%，如果发现用户对局数在100盘以上，且75%≤Fu≤100%，自动判定为软件作弊；根据棋力Fu的区间对评测的用户进行分流，75%≤Fu≤100%的用户在一起评测，Fu＜75%的用户在一起评测，棋力大于75%的作弊用户无法匹配到纯人用户，从根本上解决软件作弊的弊端。
6.根据权利要求5所述的一种象棋人工智能防作弊方法，其特征是，在步骤（6）中，人机作弊是软件作弊的高级形式，具体指的是：前期纯人下棋，后期使用象棋AI下棋进行的作弊行为；具体方法如下：用户最近n盘有效对局的综合棋力记做Fu n，为最近n盘有效对局进行胜率激励后的AI吻合度F* r的算数平均值；用户最近10盘、25盘、50盘的综合棋力，记做Fu 10、Fu 25、Fu 50；当Fu＜75%，且有用户举报后，进入人机作弊判决过程，具体为：Fu 10，Fu 25，Fu 50的算数平均值≥75%，最终判定为人机作弊。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113934766A (zh) * 2021-10-11 2022-01-14 网易有道信息技术(江苏)有限公司 围棋定式对弈方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN204073909U (zh) * 2014-09-10 2015-01-07 焦慧娟 一种用于反应釜中的搅拌装置
US20170100661A1 (en) * 2014-04-03 2017-04-13 Chess Vision Ltd Vision system for monitoring board games and method thereof
CN107661622A (zh) * 2017-09-18 2018-02-06 北京深度奇点科技有限公司 一种生成五子棋对局数据的方法
CN109032935A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 东北大学 基于幻影围棋的非完美信息博弈完美化软件模型的预测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170100661A1 (en) * 2014-04-03 2017-04-13 Chess Vision Ltd Vision system for monitoring board games and method thereof
CN204073909U (zh) * 2014-09-10 2015-01-07 焦慧娟 一种用于反应釜中的搅拌装置
CN107661622A (zh) * 2017-09-18 2018-02-06 北京深度奇点科技有限公司 一种生成五子棋对局数据的方法
CN109032935A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 东北大学 基于幻影围棋的非完美信息博弈完美化软件模型的预测方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113934766A (zh) * 2021-10-11 2022-01-14 网易有道信息技术(江苏)有限公司 围棋定式对弈方法、装置、电子设备及存储介质
CN113934766B (zh) * 2021-10-11 2023-04-14 网易有道信息技术(江苏)有限公司 围棋定式对弈方法、装置、电子设备及存储介质

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