По одному профилю Steam доказать, что игрок читерит, нельзя. Зато можно увидеть, похож ли аккаунт на те, что потом получили бан. Мы проверили это на данных: сравнили 3 481 профиль CS2, снятый до VAC- или игрового бана, примерно с 481 тыс. чистых профилей.
Что получилось:
- По HS будущего забаненного угадать чуть легче, чем подбросив монетку, а по K/D — не легче.
- Пустой список друзей встречался у будущих забаненных в 6 раз чаще, чем у чистых. Меньше 50 сыгранных матчей — в 5,6 раза чаще.
- Высокая меткость подозрительна только у нового аккаунта. У ветерана с той же стрельбой риск ниже среднего.
- Обвинения «читер» на стене у будущих забаненных встречались вдвое реже, чем у чистых.
- 45 % банов пришлись на пять дней и похожи на зачистку ферм.
Откуда данные
Мы делаем бесплатную проверку профиля на читы в КС2. Она оценивает Trust Factor и риск нечестной игры по открытому профилю Steam. Это наша оценка: настоящий Trust Factor Valve никому не показывает. Как устроена сама система, мы разобрали в статье что такое траст фактор в КС2.
С 18 марта по 3 октября 2026 года у нас проверили 523 402 профиля. 3 октября мы заново запросили у Steam статус банов для всех. Дальше убрали две группы:
- 18 576 профилей уже были забанены, когда их проверяли у нас. Предсказывать в них нечего.
- У 2 808 профилей только бан в сообществе или на обмен, без VAC и игрового бана.
Остался 3 481 аккаунт. При проверке у нас они были чистыми, а позже получили VAC или игровой бан. Для каждого сохранился снимок профиля, сделанный до бана. Его мы и сравнивали с чистыми профилями, которых около 481 тыс.
Из всех профилей, которые мы видели чистыми, позже забанили 0,72 %. Это примерно один из 140. Данные обезличены: профили связаны хешами, а разбирали мы только итоги по группам.
Как поняли, что бан именно в CS2
Steam не сообщает, в какой игре выдан бан. С VAC- или игровым баном в CS2 закрыт матчмейкинг. Поэтому если человек продолжает играть в CS2 после бана, бан, скорее всего, из другой игры. Ещё мы смотрели часы в играх со своими античитами: Rust, PUBG, DayZ и других.
Получилось 669 банов, вероятно, из CS2 и 971 из других игр. Около 1 800 банов отнести никуда не удалось: библиотека скрыта, пуста или смешанная.
Какие признаки профиля бывают перед баном
«В 6 раз чаще» здесь значит, что среди будущих забаненных признак встречается в 6 раз чаще, чем среди чистых. Это не значит, что 6 из 10 таких игроков получат бан. Бан остаётся редкостью.
Здесь и дальше считаем все 3 481 бан, включая баны, вероятно, из других игр. Где есть отдельное число по банам из CS2, приводим его.
Сильнее всего выделялся пустой список друзей при открытом профиле: 6,9 % у будущих забаненных против 1,15 % у чистых. Меньше 50 матчей CS2 при открытой статистике встречалось в 5,6 раза чаще. Уровень Steam 1–2 и аккаунт моложе 8 месяцев — почти в 3 раза чаще.
Отличался и стиль игры. Игрок, который почти не отдаёт оружие команде, встречался у будущих забаненных в 2,6 раза чаще. От 72 убийств за час игры — в 2,5 раза чаще. MVP в каждом пятом раунде и чаще — в 2,4 раза.
Старые аккаунты банят реже. Аккаунт 5–10 лет, у которого есть хотя бы один давний друг, встречался у будущих забаненных вдвое реже, чем у чистых. Аккаунт старше 10 лет с давним другом — почти вчетверо реже. Но не «никогда»: 4,7 % будущих банов пришлись на аккаунты старше 10 лет. Узкий пул карт тоже встречался у будущих забаненных реже, чем у чистых (0,65×): кто играет одни и те же карты, того банят реже.
Плохие признаки обычно ходят вместе: новый аккаунт, ни одного друга, почти нет матчей. Такие аккаунты встретятся ниже, в волнах банов.
Выдают ли читера HS и K/D
Почти нет. Возьмём пару профилей: будущего забаненного и чистого. В 55 парах из 100 HS выше у будущего забаненного. Если бы HS ничего не значил, было бы 50 из 100. Среди банов, которые, вероятно, из CS2, — 51 из 100. Если уже известны возраст аккаунта и друзья, HS ничего не добавляет.
Исключение — совсем высокий HS, от 64 %. У будущих забаненных он встречался в 2,8 раза чаще.
K/D даёт ровно 50 пар из 100, как монетка. У будущих забаненных чаще встречается и высокий K/D, и низкий: высокий у опытных игроков, низкий у новичков. Вместе это ничего не говорит.
Когда меткость подозрительна
Только у нового аккаунта. Лучшей стрельбой считали верхние 5 % хотя бы по одному показателю. Это HS от 59 %, K/D от 1,54, MVP от 23 % раундов или от 84 убийств за час. Игроков разделили по опыту. Новичок — меньше 300 часов в CS2 и аккаунт моложе 2 лет. Ветеран — от 1 500 часов и аккаунт старше 2 лет.
Новичок с такой стрельбой встречался у будущих забаненных в 6,8 раза чаще, чем у чистых: 10,7 % против 1,6 %. Ветеран с той же стрельбой у будущих забаненных встречался даже реже: 1,2 % против 1,7 %. Одна и та же меткость у новичка настораживает, а у ветерана ничего не значит.
Подозрительны ли скрытые друзья, игры и статистика
Нет. Скрытая библиотека игр и скрытая статистика встречались у будущих забаненных в 1,06 раза чаще, чем у чистых. Скрытый список друзей — в 1,11 раза. Это уровень шума. Речь о скрытых разделах открытого профиля. К полностью закрытому профилю эти числа не относятся.
Что значат обвинения «читер» на стене
Записи вроде «-rep cheater», «wh» и «aim» были у 7 % будущих забаненных и у 13 % чистых. То есть у будущих забаненных они встречались вдвое реже. Наше объяснение — догадка: такие записи оставляют под живыми, давно играющими аккаунтами, а их банят реже. Одноразовому аккаунту на стене почти не пишут.
Читатели нашего поста на Reddit предложили другое объяснение. Честный игрок не стирает обвинения, потому что ему нечего скрывать, а осторожный читер их удаляет. Но честные игроки тоже чистят стену, а кто и что удаляет, мы не измеряли. Это тоже догадка: данные показывают связь, а не причину.
Волны банов: кого банят пачками
45 % будущих банов, 1 550 из 3 481, пришлись на пять дней. Только 25 августа бан получили 884 аккаунта из выборки, 19 июня — 268, 25 июля — 199. В обычный день — около 10.
Аккаунты из волн похожи друг на друга. Типичному из них 9 месяцев, у чистого — 5,6 года. Уровень Steam 1 против 10, в библиотеке 2 игры против 33. Ни одного друга у 15,8 % из них. Комментарии на стене есть у 30 % против 70 %.
Многие аккаунты из волн созданы пачками. 54,6 % молодых аккаунтов из волн зарегистрированы в день, когда появились ещё минимум три таких же. У случайных молодых чистых аккаунтов эта доля 30,5 %.
Стреляют они не лучше чистых того же возраста. Зато много убивают и много умирают. Так выглядит фарм в deathmatch, а не аим-чит. Из аккаунтов волн с открытой библиотекой после бана в CS2 играли только 2,9 %. Поэтому мы считаем, что баны выданы именно в CS2.
Волны похожи на зачистку ферм. Причину бана Steam не сообщает, так что это вывод по косвенным признакам.
Одиночные баны вне волн выглядят иначе. Типичному аккаунту 3,4 года, уровень Steam 11, и стреляет он лучше чистых.
Меняется ли профиль перед баном
Почти нет. Часть будущих забаненных мы проверяли дважды до бана. Часы, друзья, приватность и уровень менялись у них так же, как у чистых.
Выделился один сдвиг. K/D вырос у 32 % будущих забаненных против 15 % чистых, если между проверками было сыграно от 3 матчей. Двух проверок до бана нет у 87 % будущих забаненных, поэтому это наблюдение на небольшой части выборки.
Что значит высокий риск в проверке
Высокий риск значит, что профиль похож на те, что позже получили бан. Это не доказательство читерства.
Проверка показывает пять уровней: «Спокойно», «Лёгкие сигналы», «Повышенный риск», «Высокий риск» и «Очень высокий риск». Мы проверили модель на профилях, которых она не видела при настройке. Затем посчитали, как часто профили каждого уровня потом получали бан.
- «Очень высокий риск» получают 0,8 % чистых профилей. Из профилей этого уровня к 3 октября забанили 7,3 %, в 10 раз чаще среднего.
- «Высокий риск» получают около 10 % чистых профилей. Бан из них получили 2,2 %, в 3 раза чаще среднего. Остальные 97,8 % на 3 октября чистые.
- «Спокойно» получают 43 % чистых профилей, и бан там получили 0,26 %.
Сильнее всего риск поднимают новый аккаунт, мало друзей и мало сыгранных матчей. Поэтому «Высокий риск» может получить и честный новичок. Чем длиннее история аккаунта и больше давних друзей, тем ниже риск.
По этим данным мы обновили модель. Скрытая библиотека почти перестала поднимать риск. Больше веса получили возраст аккаунта, давние друзья и число матчей. Стрельбу модель теперь учитывает, только когда матчей достаточно, и вместе с опытом игрока.
Новую модель сравнили со старой. Поставим порог так, чтобы высокий риск получал каждый десятый чистый профиль. При таком пороге новая модель отмечает 39 % будущих банов, старая отмечала 27 %. В паре «будущий забаненный и чистый» новая модель ставит забаненному риск выше в 74 парах из 100, старая — в 63. По банам, которые, вероятно, из CS2, — в 88 парах из 100, старая — в 79.
Посмотреть, как модель оценивает ваш профиль, можно в бесплатной проверке профиля CS2. Вход через Steam не нужен.
Чего эти данные не показывают
Мы видим баны, а не читеров. Valve банит далеко не всех читеров. Поэтому в данных есть профили, которые по всем признакам похожи на читерские, но бана у них нет, и для нас они чистые. Если античит чаще ловит новые аккаунты, чем осторожных читеров на старых, наши данные повторяют этот перекос.
Около 15 % будущих банов пришлись на зрелые аккаунты с обычным профилем. Модель поставила их в самый низкий уровень риска. По открытому профилю такие аккаунты не отличить.
Вне волн модель различает заметно хуже: 64 пары из 100 против 74 по всем банам. Баны в других играх, например в Rust, она различает слабо. Так и задумано: модель учится на CS2.
Выборка состоит из тех, кто сам пришёл проверить профиль. Это не случайная выборка игроков CS2, но и не одни подозрительные аккаунты. Люди проверяют себя и друзей: у 34 % чистых профилей возраст аккаунта 5–10 лет, у 39 % уровень Steam 10–29.
Признаки описывают, как выглядели аккаунты до бана. Это не причина бана: никого не банят за пустой список друзей.
Почему это не инструкция для читеров
Работающие признаки быстро не поправить. Возраст аккаунта, давние друзья и сотни сыгранных матчей набираются месяцами и годами. Добавить 20 друзей за вечер можно, но в профиле это видно как много свежих друзей. А Valve ловит читеров по игре и по самому читу, а не по профилю.
Данные на 3 октября 2026 года.
