An adaptive training framework for increasing player proficiency in games and simulations

To improve a player's proficiency at a particular video game, the player must be presented with an appropriate level of challenge. This level of challenge must remain relative to the player as their proficiency changes. The current fixed difficulty settings (e.g. easy, medium or hard) provide a limited range of difficulty for the player. This work aims to address this problem through developing an adaptive training framework that utilities existing work in Dynamic Difficulty Adjustment to construct an adaptive AI opponent. The framework also provides a way to measure the player's proficiency, by analysing the level of challenge the adaptive AI opponent provides for the player. This work tests part of the proposed adaptive training framework through a pilot study that uses a real-time fighting game. Copyright is held by the owner/author(s)

Актуалізація кіберстійкості та історичні витоки концепції "стійкість"

У цій статті кіберстійкість визначається як здатність протистояти зовнішнім потрясінням, спричиненим кіберризиками, відновлюватися після них та адаптуватися до них. Зазначено на важливості розбудови системи кіберстійкості в сучасних умовах та наведено приклади надзви­чайних ситуацій застосування кібератак. Розглядається необхідність забезпечення кіберстійкості на об'єктах та установах, висвітлюються різні типи загроз, спрямовані на різні системи, а та­кож наслідки їх негативного впливу. Зазначено, що стійкість та управління ризи­ками хоча і є взаємопов'язаними, все ж відрізня­ються. Управління ризиками передбачає кількіс­ну оцінку ризиків, що формує рішення про най­більш відповідну стратегію реагування на них. Стійкість має важливе значення, коли ризик не піддається обчисленню, коли небезпечні умови є повною несподіванкою, або коли аналітичні па­раметри ризику виявилися неефективними. Акцентовано на тому, що на фундаментально­му рівні існують певні розбіжності щодо справж­нього значення стійкості: для одних вона пе­редбачає здатність системи витримати шок і по­вернутися до свого початкового стану, тоді як для інших - це еволюційний процес, що веде до адаптації та нового стану рівноваги. Стійкість має тривалу і багату історію в різ­них галузях наукового пізнання, в тому числі в екології, психології та управлінні катастрофами. Однією з її основних переваг є те, що вона до­зволяє складним системам підготуватися до не­сприятливих подій і продовжувати працювати в надзвичайних умовах. Робиться висновок, що парадигма «запобігти і захистити», яка є доміну­ючою і сьогодні, є недостатньою, і що інструмен­тарій управління ризиками необхідно розвивати в напрямі кіберстійкості

Player retention in league of legends: A study using survival analysis

© 2018 ACM. Multi-player online esports games are designed for extended durations of play, requiring substantial experience to master. Furthermore, esports game revenues are increasingly driven by in-game purchases. For esports companies, the trends in players leaving their games therefore not only provide information about potential problems in the user experience, but also impacts revenue. Being able to predict when players are about to leave the game-churn prediction-is therefore an important solution for companies in the rapidly growing esports sector, as this allows them to take action to remedy churn problems. The objective of the work presented here is to understand the impact of specific behavioral characteristics on the likelihood of a player continuing to play the esports title League of Legends. Here, a solution to the problem is presented based on the application of survival analysis, using Mixed Effects Cox Regression, to predict player churn. Survival Analysis forms a useful approach for the churn prediction problem as it provides rates as well as an assessment of the characteristics of players who are at risk of leaving the game. Hazard rates are also presented for the leading indicators, with results showing that duration between matches played is a strong indicator of potential churn

Підготовка та підвищення кваліфікації працівників у сфері боротьби з кіберзлочинністю

Демедюк С. В. Підготовка та підвищення кваліфікації працівників у сфері боротьби з кіберзлочинністю / Демедюк Сергій Васильович, Марков В’ячеслав Валерійович // Право.ua. – 2015. – № 1. – С. 48-52Стаття присвячена аналізу проблем, що виникають під час підготовки та підвищення кваліфікації правоохоронців, що задіяні у боротьбі з кіберзлочинністю. У статті проаналізовано статистичні дані, які свідчать про актуальність даної проблематики, розглянуто зарубіжний досвід та досліджено проблемні питання, які виникають у сфері підготовки та підвищення кваліфікації працівників у сфері протидії кіберзлочинності. У статті запропоновано шляхи удосконалення підготовки та підвищення кваліфікації фахівців у даній сфері протидії злочинності.The article deals with the analysis of training and further professional development of specialists in cybercrime combating. Considering statistics, foreign experience and problem areas of training law enforcement offcers, the authors come to the conclusion that not only cybercrime combating experts and court forensics should be trained to understand the IT sector but prosecution and judicial offcers must also have expertise in new information technologies. To improve the police work in the area of combating cybercrime law enforcement offcers should be tested for ITknowledge and trained in educational institutions within the Ministry of Internal Affairs of Ukraine.Статья посвящена анализу проблем, которые возникают во время подготовки и повышения квалификации правоохранителей, задействованных в борьбе с киберпреступностью. В статье проанализированы статистические данные, которые свидетельствуют об актуальности данной проблематики, рассмотрен зарубежный опыт и исследованы проблемные вопросы, которые возникают в сфере подготовки и повышения квалификации работников в сфере противодействия киберпреступности. В статье предложены пути совершенствования подготовки и повышения квалификации специалистов в данной сфере противодействия преступности

What Are You Looking At? Team Fight Prediction Through Player Camera

Esport is a large and still growing industry with vast audiences. Multiplayer Online Battle Arenas (MOBAs), a sub-genre of esports, possess a very complex environment, which often leads to experts missing important coverage while broadcasting live competitions. One common game event that holds significant importance for broadcasting is referred to as a team fight engagement. Professional player's own knowledge and understanding of the game may provide a solution to this problem. This paper suggests a model that predicts and detects ongoing team fights in a live scenario. This approach outlines a novel technique of deriving representations of a complex game environment by relying on player knowledge. This is done by analysing the positions of the in-game characters and their associated cameras, utilising this data to train a neural network. The proposed model is able to both assist in the production of live esport coverage as well as provide a live, expert-derived, analysis of the game without the need of relying on outside sources

Международный опыт противодействия киберпреступности

Демедюк, С. В. Міжнародний досвід протидії кіберзлочинності / С. В. Демедюк, Т. С. Демедюк // Вісник Харківського національного університету внутрішніх справ. – 2014. – № 4 (67). – С. 65-75.Висвітлено проблемні питання, що розглядались на міжнародній науково-практичній конференції «Протидія кіберзлочинності» в Сінгапурі. Зокрема: відкриття та можливості Глобального Інноваційного комплексу; надання для тренінгів спеціалістів сфери протидії кіберзлочинності країн-учасниць Інтерполу модельних справ, розроблених Інтерполом; характеристика найбільш вразливих класичних операційних систем; створення інформаційного порталу TURN BACK CRIME. The article outlines the challenging issues that were discussed during the international research and training conference «Cybercrime Counteraction» in Singapore. The opening process and capabilities of the Global Innovative complex (its usage in criminal investigations; model training programs for training experts in cybercrime counteraction; gaining and sharing positive experience; effort coordination of the law enforcement agencies of ICPO member states carrying out international investigative activities) are described. The author emphasizes the necessity of providing cybercrime combating expert trainings with model tasks developed by Interpol as its participants are not always authorized to use their own cases due to secrecy of investigation. Most vulnerable classical operating systems are characterized. The main functions of the data portal TURN BACK CRIME created to prevent artificial latency are described. Отражены проблемные вопросы, которые рассматривались на международной научно-практической конференции «Противодействие киберпреступности» в Сингапуре. В частности: открытие и возможности Глобального Инновационного комплекса; предоставление для тренингов специалистов сферы противодействия киберпреступности стран – участниц Интерпола модельных дел, разработанных Интерполом; характеристика наиболее уязвимых классических операционных систем; создание информационного портала TURN BACK CRIME

Measuring player skill using dynamic difficulty adjustment

© 2018 ACM. Video games have a long history of use for educational and training purposes, as they provided increased motivation and learning for players. One of the limitations of using video games in this manner is, players still need to be tested outside of the game environment to test their learning outcomes. Traditionally, determining a player's skill level in a competitive game, requires players to compete directly with each other. Through the application of the Adaptive Training Framework, this work presents a novel method to determine the skill level of the player after each interaction with the video game. This is done by measuring the effort of a Dynamic Difficult Adjustment agent, without the need for direct competition between players. The experiments conducted in this research show that by measuring the players Heuristic Value Average, we can obtain the same ranking of players as state-of-the-art ranking systems, without the need for direct competition