ПЛАГИН 🌟 MXAntiCheat | Профессиональное решение для честной игры в Minecraft FINAL

MX AntiCheat

Профессиональное решение для обеспечения честной игры на Minecraft серверах, ориентированное на выявление и предотвращение читерских активностей в реальном времени!

Плагин основан на современных технологиях машинного обучения и статистического анализа, что позволяет ему эффективно детектировать различное вредоносное поведение, включая использование KillAura, AimAssist, AutoClicker, Velocity bypass и других эксплойтов. Расширенная система модулей обеспечивает динамическую адаптацию алгоритмов под игровой процесс и автоматическое обучение по собранным данным игроков, повышая точность обнаружения нарушений.

Важные настройки и конфигурация

• Рекомендуется установить порог VL не ниже 1500 в файле config.yml для корректной работы античита.
• Все основные параметры и проверки конфигурируются через детализированные файлы — config.yml, checks.yml, enhanced-config.yml и cheat-specific-config.yml.
• Журналы логирования сохраняются по адресу: plugins/MX/Logs/mx-anticheat-YYYY-MM-DD.txt.

Ключевые возможности

• Точное выявление KillAura/AimAssist мошенничества с анализом CPS, reach, ротаций, и мульти-атаки.
• Проверка AutoClicker с помощью энтропийного и статистического анализа нажатий.
• Детекция Velocity exploit, включая байпас откатов урона и некорректное поведение.
• Система ML-детекции — семь независимых машинных модулей, автоматически обучающихся на игроках.
• Асинхронная обработка и оптимизированные алгоритмы обеспечивают минимальное влияние на производительность сервера.
• Логирование и аналитика попаданий/промахов.

Администрирование и команды


Основная команда: /mx



Требования

• Сервер: Paper/Spigot 1.13+
• Java: 1.8+
• Зависимости: ProtocolLib 5.3.0+ (PacketEvents рекомендуется, но не обязателен)
• Минимум 2GB RAM для стабильной работы сервера; SSD для хранения логов рекомендуется.

Установка

1. Скачайте MX.jar.
2. Поместите файл в папку plugins/.
3. Запустите сервер.
4. Перезапустите сервер для применения изменений.

Машинное обучение и особенности
В системе работают семь модулей машинного обучения (MHuge1Module, MHuge2Module, M1Module—M5Module), которые обучаются на реальных данных игроков, повышая уровень детекции сложных случаев. Античит может давать ложные срабатывания при нетипичном игровом поведении или при тестировании на Ansoth, что обусловлено спецификой анализа ML. Все обновления релизятся по мере поступления жалоб и обратной связи от пользователей.

Примечание:
Данный античит является авторским продуктом с реализацией дополнительных собственных проверок и алгоритмов. Исходный код доступен на GitHub по адресу — https://github.com/kireikosasha/MX-Project.