淫游戏

说起来这事儿，挺偶然的。那阵子刚好手头没啥特别要紧的活儿，就寻思着自己捣鼓点东西，试试水深。

主要是当时老在网上看到各种乱七八糟的东西，有些打着游戏的幌子，内容嘛懂得都懂。我就好奇，想着能不能自己搞个小工具，或者写个小程序啥的，去识别或者过滤掉这些玩意儿。纯粹是技术上的一种挑战，想看看自己几斤几两。

想法挺简单。

我就想，是不是可以通过分析一些游戏的特征，比如它们的文件结构、代码片段，或者是一些常用的资源命名方式，来给它们打个标签？说干就干，我就开始在网上搜罗各种信息，找一些所谓的“样本”。找的过程就挺费劲的，很多东西藏得深，或者需要特定的圈子才能接触到。

我先是尝试分析一些公开能找到的、打了擦边球的小游戏。下载下来，解包，看里面的代码和资源文件。发现这玩意儿比想象的复杂多了。很多东西都是加密或者混淆过的，直接看根本看不出个所以然。而且那些开发者也鸡贼得很，经常换名字、换壳，让你防不胜防。

后来我又换了个思路。

我想着能不能从网络流量或者行为模式入手？比如，这些游戏是不是有一些特定的网络请求？或者在运行时会不会有一些异常的系统调用？我就装了个虚拟机，在里面跑这些所谓的“游戏”，然后用抓包工具，监控它的网络活动和进程行为。

这一步搞下来，确实抓到了一些数据。但是，分析起来更头大。数据量太大了，而且很多请求看起来和正常应用没啥区别。你很难划定一个清晰的界限，说哪些行为就一定是“有问题”的。误判率太高了，可能把一些正常的游戏或者应用也给“错杀”了。

再后来我试了试图像识别。

想着能不能识别游戏里的某些特定画面或者元素。这个技术上听起来好像可行，现在不是有很多现成的图像识别库嘛我就找了一些开源的库，试着训练模型。但这需要大量的、标注好的样本数据。我去哪儿找这么多既“典型”又“安全”的样本？这本身就是个大难题。而且退一万步说，就算模型训练出来了，游戏画面是动态的，风格各异，稍微变点花样，模型可能就认不出来了。

前前后后折腾了大概一两个月，各种方法都试了试，感觉效果都不理想。要么是技术上实现难度太大，要么是需要的数据样本很难获取，要么就是误判率太高，实用性很差。

也就没下文了。

这事儿给我的感觉就是，想从技术上彻底解决这类问题，真的挺难的。它不光是个技术问题，背后还有很多乱七八糟的因素。反正我那次“实践”，基本上是以失败告终，没搞出啥像样的成果，纯当是积累点经验，知道这水的深浅了。