手機遊戲外掛 網的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

基於深度學習之自動化手機線上遊戲外掛偵測模型

為了解決手機遊戲外掛 網的問題，作者莊友豪 這樣論述：

遊戲外掛過度的氾濫，導致遊戲內容本身出現了不平衡現象以及縮短了手機線上遊戲的生命週期。Random Forest 演算法是透過行為特徵偵測遊戲外掛的常見解決方法。雖然隨機森林演算法可以大部分準確偵測到遊戲外掛，然而依然有灰色地帶的玩家無法被準確地偵測。因此，本研究提出了一個基於深度學習的偵測外掛方法，透過蒐集玩家的資料與特徵萃取去建立多層感知器模型做為偵測標準。我們使用不同的方法去設計4 組訓練參數，並選擇效能最好的參數做為深度學習模型的基準。我們將方法實作在一款名為「KANO」的手機遊戲上，並透過模型計算每筆資料probability。接著統計各probability 出現次數並找尋中間部

分的資料，透過帶入演算法定義偵測外掛臨界值。實驗結果顯示相較於Random Forest 模型，我們的方法在相同玩家資料下，有更好的表現，將錯誤率從6.218%降到2.53%並將準確率從95.20%提升到99.894%，同時訓練資料與測試資料的臨界值相差微小。因此，我們所設計的模型可以更準確地偵測外掛玩家，並有較少的False Positive 與False Negative。