张小龙:这个游戏发布以后,其实它的效果有点超出我们的预期,我们自己开玩笑说,这个游戏突然变成了有史以来可能用户规模最大的一个游戏,因为它的DAU大概到了1点几亿,但同时出现了很多外挂,我没有想到这么小的一款游戏也会有那么多外挂,我朋友圈的朋友也打出了特别高的分,但是我相信不是他自己打出来的。
1 月 15 日微信在广州召开 年的微信公开课 Pro,张小龙不仅当场玩了一把跳一跳游戏并取得了900多的高分,还特别提到了跳一跳小游戏的外挂:
在跳一跳这样一个小的游戏里面,如果一个用户看到里面有一堆外挂得了很高的分,对其他一些每天在练习,试图把自己的水平提高,而打一个高分的人就很不公平,他可能就没有动力继续去练习,继续超越自己个人的最高分数。所以这样一个行为,外挂行为其实会破坏整个系统的规则,并且让规则立即变得失效。
所以,我们这个小游戏发布以后,我们就开始花了很多很多时间来打击外挂。
本着钻研技术的学习态度,我对目前几款比较火的外挂进行了源码分析,总结出了它们的一些破解思路,其实这些作者都并非恶意,作为一个程序员,还有什么比用技术挑战规则,突破极限要有成就感呢?
一、梳理
跳一跳的游戏可以细分为两步骤:距离判断 + 按压模拟,这两步都有下面这些解决方案:
1、距离判断:
简单方案:像素点判断进阶方案:OpenCV 图像分析
2、按压模拟:
简单方案:adb/wda 指令进阶方案:机械臂模拟手指点击(原创)
下面逐一介绍这里的实现方法,非常有意思。
二、距离判断
1. 像素点判断
该方法采用自目前最火的跳一跳小游戏「辅助程序」:wechat_jump_game。
如上图所示,我们先定义了「棋子」和「棋盘」,需要找到的两个目标点用橙色点标注,首先针对棋子的目标点的判断,可以这么做:
相关代码:
而针对棋盘中心点的确认的思路则是这样的:
当然还有一些其他方法来尽量缩小棋盘中心点的检测区域,这里简单介绍下:
当然,如果恰好跳到中心点,下一个棋盘中间会有白色点,则可以直接匹配中心点的色值,得到棋盘中心点,这种情况基本百发百中:
相关代码:
但棋盘种类比较多,形状也各异,而且棋盘表面并非纯色,还有其他颜色,所以即使像素判断的代码里增加了很多特殊 case,依旧不能做到非常完美:
总结一下,目前这个方案基本没有太大问题,但如果跳一跳游戏把背景改成了非线性渐变,或随机飘落一些物体,或棋盘表面更加复杂,那这里的算法就基本不可用了。
2. OpenCV 图像分析
基于像素点的判断低效而且不够健壮,而利用 OpenCV 计算机视觉库则可以从图像分析层面进一步简化判断逻辑提升效率,首先采用该方法的跳一跳小游戏「辅助程序」来自 wechat_jump_jump。它是这么得到棋子的位置的:
相关代码:
接下来找棋盘的中心点,假如下一个棋盘存在白色的示意点,同样采用上面的模板匹配方法进行匹配,若匹配不上(匹配值小于某阈值,也许下个棋盘本身就是白色,所以灰度图分辨不出),则采用第二种方案:
这里是否准确的精髓就在于高斯滤波去除二手手机号拍卖平台图像噪音的临界点以及 Canny 函数中阈值的设定,需要不断调整参数到最优状态。相关代码:
三、按压模拟
1. adb/wda 指令
这两个分别是针对 Android 和 iOS 的命令行工具,可以将手机和电脑连接起来,并通过命令行发送指令,指令中就包含了屏幕的截图和按压模拟。不过 iOS 配置起来稍微麻烦一点,具体操作指引可以参考 这里。其核心的命令有:
当然,如果嫌配置麻烦,还可以通过 Android 的 AirDrop App 或 iOS 的 QuickTime 把手机屏幕投到电脑中,然后通过 Python 的 Pillow 库来截取投屏的内容,再做进一步的图像识别工作。还有一点值得一提,按压时间这部分还是有优化的空间,前面提到了跳跃距离和按压时间基本是线性关系,但越到后面可以越发现,距离并非和按压时间绝对成线性比例,因为游戏本身不是一个纯 2D 的平面场景(2.5D),所以我们测量到的直线距离在 2.5D 场景中是有变化的,虽然影响不大,但在游戏后期棋盘越来越小,距离越来越大时,容易凸现出问题来,所以关于距离的计算有几种不同的解决:
拟合函数的细节可以参考
2. 机械臂模拟手指点击
本着学术探究的态度,结合之前折腾开源硬件的经历,所以也斗胆想给跳一跳小游戏增加一点动手环节,把触摸模拟这一操作通过机械臂来物理完成,于是在万能淘宝里淘了一个一百多快钱的机械臂和部分配件,自己编写了控制代码,把按压时间传输作为机械臂按下的停留时间,想法确定后便开始购置物品:
到货后折腾一两个晚上,最后成功搭建好了,大家看看效果(电容笔偶尔还是会触碰不良)。
通过对外挂程序源码的研读,学习到了非常多创新的思维,这也算是外挂留给代码世界的果实。