- 传统反作弊
- AI 智能检测：通过分析玩家视角旋转与放置方块的协同模式，识别机械式搭路外挂
- 自动定时扫描：每 5 分钟对所有在线玩家进行静默 AI 分析，发现可疑行为自动通知或处罚
- 举报推理：管理员使用
/ac report <玩家>手动触发 AI 分析，输出详细概率 - 数据录制：可独立运行的录制插件，自动采集玩家行为数据用于训练新模型
命令 说明 /ac report <玩家> 分析该玩家最近 30 秒行为，返回正常/作弊概率 /ac reload 重载配置
训练自定义模型 如果您希望用自己的数据训练更精准的模型：
-
采集数据 使用录制插件 recorder-plugin： 自动录制所有玩家正常行为（标签 0） 使用 /record cheat / /record normal 手动采集作弊/正常样本（标签 1 / 0） 数据保存在 plugins/BehaviorRecorder/recordings/
-
预处理数据 bash pip install -r python/requirements.txt python python/prepare_data.py data/ # data/ 下包含 normal/ 和 cheat/ 文件夹
-
训练模型 bash python python/train_model.py 训练完成后会生成 scaffold_detector.onnx，替换到服务器 plugins/AntiCheat/ 下并重载。
本插件仅供学习与研究使用。请遵守服务器所在地区法规及 Minecraft EULA。