STEPN: Actualización 0.7 – Sistema anti-trampas SMAC y más

Hola usuario normal de STEPN. Adiós tramposo de STEPN.

El sistema anti-trampas llamado SMAC ya está aquí. El equipo de STEPN ha llevado a cabo una de las actualizaciones más importantes hasta la fecha.

Se ha detectado que hay jugadores que no están respetando la ética del juego así como las condiciones legales del mismo y es por ello que hablaremos sobre la nueva actualización 0.7 lanzada hoy día 3 de Junio de 2022. Esto afecta a las ganancias de tod@s y van a ponerle freno.

⭐Hacer trampas en STEPN

Toda la vida ha habido gente tramposa. Gente que intentar llegar a la meta eligiendo atajos ilegales o caminos oscuros por los cuales no debería pasar. Cuando hay una ruta marcada para todos los corredores de un maratón, siempre puede haber alguien que quiera llegar a la meta antes que los demás para hacerse con el premio más fácilmente y asegurando su éxito.

En STEPN había cada vez más gente haciendo trampas en la aplicación Move To Earn del momento. Es por ello, que el equipo ha dedicado prácticamente la mitad de sus recursos, durante los últimos 3 meses a desarrollar y perfilar esta «tecnología puntera» en el mercado que promete ser uno de los mejores sistemas anti-cheats del momento.

Mucha gente nos preguntaba en redes sociales o de forma directa si existía la posibilidad de, por ejemplo, llevar varios móviles a la vez con cuentas diferentes y ganar el doble o el triple corriendo la misma distancia. Otros nos preguntaban si es posible ganar dinero con STEPN subidos en coche o en patinete eléctrico. Nosotros alentamos a utilizar siempre la aplicación con lógica y respetando la función y fin del juego.

Además, es natural que cuando una aplicación se vuelve popular, muchos se ven tentados a abusar o explotar el sistema, lo que hace que los desarrolladores estén ocupados detectando y prohibiendo a los que hacen trampa.

STEPN.COM

Aún así, hay jugadores en todas las partes del mundo que no han respetado a STEPN. Han querido ganar lo máximo posible pasando por encima de otros jugadores y han retirado sus ganancias de GST rápidamente. Algunos jugadores incluso han utilizado bots para el marketplace o han simulado que estaban corriendo cuando realmente no era así. Por no hablar de las granjas de minteo.

Esto ha afectado el ecosistema económico del juego, por ello han tomado cartas en el asunto lo antes posible. ¿A quién le gustaría estar en un proyecto en el que hay personas haciendo trampas? A nadie: tanto inversores como usuarios no ven con buenos ojos que se pueda hacer trampas de esta forma y mucho menos en una app Web3 donde se mueve grandes cantidades de dinero.

Por lo tanto, ahora, será mucho más difícil hacer trampas en el juego.

Te contamos lo que han preparado los chicos de STEPN para nosotros.

¡Adiós tramposos!

⭐Sistema anti-trampas SMAC e inteligencia artificial

El equipo de STEPN se enorgullece de presentar su algoritmo de aprendizaje automático llamado modelo anti-trampas SMAC. Según dicen; «estamos seguros de proclamar lo que será el mejor sistema antitrampas de su clase». Te explicamos por qué directamente de las palabras oficiales de STEPN en su Medium.

Directo al grano:

Los datos de ejecución del usuario se comparan con nuestro estándar de referencia para verificar los valores atípicos globales, contextuales y colectivos al final de cada una de sus sesiones. Si el Sistema SMAC detecta una anomalía, se marcará al usuario como tramposo y se borrarán todos los reconocimientos de la sesión.

STEPN

En pocas palabras: STEPN va a utilizar todos los datos que se recolectan de cada usuario para compararlos y detectar posible anomalías en alguna cuenta que esté cumpliendo con el propósito de la aplicación: empujar a la gente a hacer ejercicio y llevarles a una vida más saludable.

A simple vista podría parecer algo fácil, pero nada de eso: el equipo tiene que marcar muy bien la diferencia entre el tramposo y el que no, para no castigar por error a alguien. Sin duda alguna hablamos de un proceso muy complicado donde entran en juego diferentes expertos de la tecnología así como la recolección de datos y su uso (Big Bata).

STEPN y la IA (Inteligencia Artificial)

El equipo de Inteligencia Artificial (IA) ha pasado meses estudiando patrones y ha construido un sistema anti-trampas de clase mundial. 

Se ha basado en algoritmos de autoaprendizaje entrenados en datos generales, incluido el seguimiento por GPS, el sensor de movimiento y los datos de salud para detectar anomalías.

La Detección de Anomalías es la técnica de identificación de eventos raros u observaciones que pueden generar sospechas por ser estadísticamente diferentes al resto de las observaciones. Si bien existen múltiples técnicas de aprendizaje profundo, STEPN ha utilizado codificadores automáticos para reconstruir los datos.

STEPN

⭐Codificadores automáticos: ¿Qué son y para qué se utilizan?

Los codificadores automáticos son básicamente una técnica de aprendizaje no supervisada que consta de redes neuronales, que se componen de múltiples capas de neuronas. 

Los codificadores automáticos descubren representaciones de baja dimensión de datos de alta dimensión y luego las usan para reconstruir la entrada.

Consta de 3 capas principales:

Codificador: reduce el conjunto de datos de alta dimensión a baja dimensión.

Cuello de botella: contiene la representación reducida del conjunto de datos.

Decodificador: reconstruye el conjunto de datos desde las dimensiones bajas hasta las dimensiones altas.

STEPN

Esencialmente, los codificadores automáticos se alimentan de conjuntos de datos. El proceso de codificación comprime esta entrada para escupir la representación de baja dimensión de los datos. El proceso de decodificación reconstruye estos datos para producir el resultado.

La verdadera diversión ocurre en el medio: el cuello de botella. Para garantizar que solo se extraiga la información esencial, la cantidad de neuronas en la capa de cuello de botella debe ser decididamente menor que la de las capas del codificador. Esto obliga a la sección del cuello de botella a aprender de manera más efectiva los patrones de los datos e ignorar el «ruido». 

De lo contrario, si se le da demasiada capacidad para aprender, la capa de cuello de botella terminará extrayendo demasiada información no esencial.

¿Por qué usar codificadores automáticos?

Los codificadores automáticos son una técnica increíblemente eficiente no solo para identificar anomalías, sino también para ayudar a identificar las variables que causaron las anomalías. 

Mediante el aprendizaje de lo que se considera «comportamiento normal», los codificadores automáticos pueden detectar cuándo se analiza una entrada anormal. En su incapacidad para reconstruir con precisión los datos para que coincidan con el original, puede resaltar cada vez que ocurre una anomalía.

Para usar una ilustración, digamos que su velocidad promedio al caminar oscila entre 4 y 6 km/h. Si de repente comenzara a moverse a 15 km/hora, el codificador automático lo marcará como una anomalía.

Pero, ¿cómo determina el sistema una anomalía genuina de una que es de naturaleza fraudulenta? En pocas palabras, fijando un valor de umbral específico para los errores de reconstrucción y luego cruzándolo en múltiples puntos de datos del codificador automático.

STEPN

Continuando con el ejemplo anterior, si los puntos de datos para la identificación del fraude incluyen encabezados de datos como proximidad a otro dispositivo STEPN (< 30 cm), duración de la proximidad a otro dispositivo STEPN (< 5 segundos) y velocidad de movimiento (variación de 15 km/h), puede hacer una referencia cruzada de los datos en consecuencia para llegar a la conclusión.

Si bien el mecanismo anti-trampas real es mucho más complejo que esto, esto debería darle una idea general de cómo los codificadores automáticos permiten eliminar con éxito a los tramposos.

⭐Castigos para tramposos y Puntuación Turing

STEPN ya ha preparado una serie de castigos, desde los más leves hasta los más severos. Tramposo, si estás leyendo esto, presta atención porque quizás debes re-plantear tu situación. ¿Te quedas en STEPN de forma «legal» o vendes todo tu inventario y te vas a «estafar» a otra parte?

Castigos y penalizaciones a tramposos

El equipo de STEPN junto a su algoritmo anti-trampas tendrán la libertad de hacer lo siguiente (entre otras medidas que arán cambiando y añadiendo):

1. Marcar al usuario como tramposo y borrar todos los reconocimientos de la sesión. Esto significa que STEPN sabrá que has hecho trampa y NO TE PAGARÁ TOKENS, ni GST ni GMT.
2. Penalización de aumento del tiempo de enfriamiento (cooldown) para mintear.
3. Prohibición de acceder al marketplace (mercado de zapatillas). Lo que significa que no podrás comprar ninguna zapatilla ni vender.
4. Recarga de energía tardía. STEPN podrá hacer que la energía tarde más en recargarse a los tramposos. Por lo tanto, aquellos que hagan trampas ganarán mucho menos o incluso nada.
5. Y más…

Puntuación de Turing

En actualizaciones posteriores, STEPN presentará el Turing Score (TS). Los usuarios comenzarán con una puntuación de 100/100. Al final de cada sesión, el sistema agregará o deducirá automáticamente la puntuación de un usuario. Hasta que se complete la tabulación, los usuarios no podrán iniciar una nueva sesión.

Cuando el TS de un usuario cae por debajo de 100, no puede interactuar con el mercado en la aplicación y se suspenderá la transferencia entre las cuentas de gasto y de billetera: o lo que es lo mismo, no podrán retirar sus ganancias al exterior. Para rescindir esta suspensión, los usuarios aún pueden continuar con sus sesiones y, si no se detectan trampas, pueden recuperar puntos lentamente para su TS.

Por ejemplo, si se descubre que los usuarios realizan minería múltiple (es decir, llevan varios teléfonos con la aplicación STEPN abierta), sus ganancias por la sesión se anularán y se deducirá una cantidad específica de puntos de su TS. Por otro lado, si un usuario se mueve regularmente sin hacer trampa, sus ganancias no se verán afectadas y recibirá puntos adicionales a su TS.

⭐Conclusión

Con el modelo de STEPN, no es difícil ver por qué la sostenibilidad a largo plazo suele ser una de las primeras preguntas que se plantean. La longevidad y la estabilidad del juego están a la vanguardia de las prioridades del equipo, como lo demuestra el enfoque en la creación de tokens sólidos.

Si bien las actualizaciones en el frente contra las trampas pueden no ser las promesas de riqueza que algunos piden, es imperativo que se aborde este problema. 

Se espera un alto nivel de inversión en infraestructura anti-trampas. Esto es para garantizar un juego justo y equitativo para los usuarios y para evitar que los tramposos desequilibren el juego para toda la comunidad.

Si utilizas STEPN haciendo trampas, por favor, te pedimos que la abandones lo antes posible. A fin de cuentas, tarde o temprano, STEPN te eliminará la cuenta perdiendo todos tus activos.