CS FINGERPRINT
Anti-cheat comportamental · Counter-Strike 2

A conta muda.
O jeito de jogar, não.

O CS Fingerprint reconhece o jogador pelo padrão de mira, movimento e tiro, não pelo hardware nem pela conta. Dois segundos de jogo já carregam uma assinatura; uma partida inteira é uma certeza.

100%
das 565 partidas de teste atribuídas ao jogador certo, entre 25 profissionais
86,7%
de acerto com uma única janela de 2 segundos, sem contexto (acaso: 4%)
1.310
mapas profissionais analisados, 603 jogadores, 17 milhões de janelas
0,998
semelhança mínima entre partidas da mesma pessoa; máxima entre pessoas diferentes: 0,89

Rodada de outubro de 2026. Avaliação cega com divisão por partida: nenhuma janela do teste foi vista no treino.

O problema

Banir a conta não bane a pessoa

Anti-cheats tradicionais procuram o programa de trapaça ou bloqueiam a conta e o hardware. O trapaceiro esconde melhor o programa, compra outra conta, troca o computador. A pessoa continua a mesma, e o jeito dela de jogar também.

A ideiaVocê reconhece um amigo de longe pelo jeito de andar. No CS, o equivalente é como alguém leva a mira até o alvo, quanto passa do ponto e corrige, quanto tempo há entre parar de andar e atirar, como alterna A e D. Cada pessoa faz isso do seu jeito, milhares de vezes por partida.
Como funciona

Da demo à assinatura em cinco passos

1. DemoA gravação oficial da partida registra o que cada jogador fez, 64 vezes por segundo.
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2. TicksExtraímos mira, posição, teclas e tiros de cada jogador, tick a tick.
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3. JanelasCortamos em trechos de 2 s com 12 sinais de movimento, sem posição absoluta.
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4. Rede neuralUma CNN transforma cada janela em 256 números: a assinatura. Treinada para juntar as janelas da mesma pessoa.
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5. BuscaA média das janelas de uma partida é comparada com as assinaturas conhecidas. Sai o nome e a confiança.

Leia a explicação completa, com os dados reais →

Resultados

Partidas nunca vistas, atribuídas sem erro

Treinamos com 25 jogadores do top 20 mundial, 106 a 120 mapas cada, e guardamos 565 partidas que a rede nunca viu. Todas foram atribuídas ao jogador certo. Olhando um único trecho de 2 segundos, o acerto é de 86,7 %.

Semelhança das partidas de um jogador com a própria assinatura, contra partidas de outros jogadores
22 partidas de teste de um jogador ficam entre 0,998 e 1,000 de semelhança com a assinatura dele. 398 partidas de outros jogadores ficam entre 0,49 e 0,89. Qualquer limiar entre esses dois grupos separa perfeitamente.
Matriz de confusão 25 por 25 com todos os valores na diagonal
A matriz de confusão do teste: linha é quem jogou, coluna é quem o modelo disse. Tudo na diagonal.
Jogadores anonimizados nas figuras públicas. Os dados vêm de demos públicas de campeonatos; nenhuma informação além do que está na gravação oficial é usada.
Para quem

Onde isso muda o jogo

Plataformas competitivas

Detectar smurfs, contas compartilhadas e jogadores banidos que voltaram com conta nova, a partir das demos que a plataforma já grava.

Organizadores de torneio

Verificar que quem joga a final é quem jogou a qualificatória. Uma partida basta para a confirmação.

Times e academias

Acompanhar a consistência de um jogador ao longo da temporada e comparar estilos com métricas legíveis.

Integridade

Evidência técnica para casos de boosting e substituição de jogador, com a semelhança numérica registrada.

Estado do projeto

Onde estamos

  1. Concluído · out/2026Fase 1. 25 jogadores profissionais, acurácia por partida de 100 % em teste cego. Pipeline completo de dados, treino, avaliação e busca vetorial.
  2. Em andamentoEscala e conjunto aberto. 100 jogadores dos 20 melhores times; "é fulano ou é um desconhecido?" com limiar por jogador; teste temporal; resistência a evasão.
  3. PróximoFase 2. API para plataformas: envia a demo, recebe o veredito com a evidência. Suporte a 128 ticks.

A base científica é pública: um artigo de 2026 (arXiv 2608.24893) mostrou AUC de 0,931 com uma partida e 0,986 agregando dez, e uma tese de mestrado da NTNU seguiu linha parecida. Nós reproduzimos o sinal com mais dados e estamos indo além.

Contato

Fale com a gente

Projeto independente, desenvolvido no Brasil. Se você cuida de uma plataforma, um torneio ou um time e quer testar com as suas demos, escreva para contato@csfingerprint.com.