docs: 脱敏公开架构说明,移除可被滥用的实现细节

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# R0Guard
R0Guard 鏄潰鍚?CS:GO / CS2 鐨勫弽浣滃紛绯荤粺銆傛湰浠撳簱**浠呭叕寮€鏋舵瀯鏂囨。**锛屼笉鍖呭惈婧愪唬鐮併€?
- [鍏紑鏋舵瀯璇存槑](docs/PROJECT_OVERVIEW.md)
- [浠g爜寮€鏀捐寖鍥磋鏄嶿(docs/README.md)
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# R0Guard 项目架构说明(公开版)
> 版本:**1.0.39** | 平台:**Windows x64** | 目标游戏:**CS:GO / CS2**
> 本文档为**对外公开**的架构说明,仅描述系统组成与 AI 视觉分析相关数据流,不包含检测算法、通信细节、防护机制等可被滥用的实现信息。
---
## 一、系统组成
R0Guard 是一套面向 CS:GO / CS2 的反作弊系统,由以下逻辑模块协同工作:
| 模块 | 角色 |
|------|------|
| **客户端** | 运行于用户机器,负责游戏环境监控、截图采集、与云端通信 |
| **AI 图片检测服务** | 独立部署,接收截图并做视觉推理,输出结构化检测事件 |
| **主服务端** | 用户会话、事件入库、规则处置、与平台系统对接 |
客户端还包含游戏进程内的辅助检测组件,以及供管理员远程查看的运行时控制台(经标准内网穿透方案暴露,具体实现不公开)。
---
## 二、AI 视觉分析架构
这是当前对外重点说明的子系统:将**定时游戏截图**交由 AI 服务分析,再将结果汇总到主服务端统一处置。
```mermaid
flowchart LR
Client["客户端\n截图采集"]
AI["AI 图片检测服务\n视觉推理"]
Server["主服务端\n事件入库与处置"]
Platform["平台 / 审核"]
Client -->|上传截图 + 元数据| AI
AI -->|检测事件| Server
Server --> Platform
```
### 数据流
```
客户端定时截图
上传至 AI 图片检测服务(含用户标识、截图类型、时间戳等元数据)
AI 服务:接收 → 推理 → 生成标签 / 置信度 / 截图引用
主服务端:写入事件库 → 规则匹配 → 人工或自动处置
```
### AI 服务职责(公开层面)
| 环节 | 说明 |
|------|------|
| 截图接收 | 接收客户端上传的多类型屏幕截图 |
| 视觉推理 | 识别可疑游戏界面元素(具体模型与特征不公开) |
| 事件上报 | 以统一事件格式推送至主服务端 API |
### 典型事件字段(概念层)
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `event_type` | 固定为 AI 截图检测类事件 |
| 用户标识 | 与平台账号体系关联的 ID |
| 截图类型 | 客户端截图引擎分类(具体枚举不公开) |
| `labels` / `confidence` | AI 输出结果 |
| 截图引用 | 存储路径或 ID,供后续审核 |
---
## 三、主服务端(公开层面)
主服务端负责:
- 客户端认证与会话维护
- 接收 AI 服务上报的检测事件
- 事件持久化与查询
- 与现有平台封禁、审核流程对接
**不包含在本文档中的内容:** TCP/HTTP 协议细节、端口、域名、加密方案、黑白名单规则、自动封禁逻辑、数据库表结构等。
---
## 四、客户端(公开层面)
客户端在本地完成:
- 游戏相关环境监控(实现细节不公开)
- 多种引擎的定时截图(引擎列表与调度策略不公开)
- 将截图上传至 AI 服务
- 维持与主服务端的长连接(认证、心跳、非 AI 类事件上报)
远程管理控制台通过本地 Web 服务 + 内网穿透供授权人员访问,**接口列表与鉴权方式不公开**。
---
## 五、模块边界
| 数据 | 路径(概念) |
|------|----------------|
| 定时反作弊截图 | 客户端 → AI 服务 → 主服务端 |
| AI 检测事件 | AI 服务 → 主服务端 |
| 其他运行时事件 | 客户端 → 主服务端 |
| 远程控制台 | 授权访问方 → 客户端本地服务(经穿透) |
---
## 六、未公开内容说明
以下内容** intentionally 不包含**在公开文档与公开源码中,以降低被恶意逆向、仿制或绕过的风险:
- 游戏内检测算法(模块、内存、Hook、完整性校验等)
- 进程防护与反调试、加固策略
- 通信加密、证书、密钥与 pinned 网络配置
- 控制台完整 API、鉴权与穿透配置
- 黑白名单、特征库与自动封禁规则
- 文件特征扫描规则与启发式细节
完整内部设计文档见仓库私有目录 `docs/internal/`(不对外发布)。
---
## 七、相关文档
| 文档 | 说明 |
|------|------|
| [README.md](./README.md) | 公开范围与代码开放政策 |
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**R0Guard** — CS:GO / CS2 Anti-Cheat System
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# R0Guard 公开文档
本目录存放 R0Guard 反作弊系统对外公开的架构与设计说明。
## 文档列表
| 文档 | 说明 |
|------|------|
| [PROJECT_OVERVIEW.md](./PROJECT_OVERVIEW.md) | **公开版**架构说明(仅 AI 视觉分析链路,不含敏感实现细节) |
| [internal/PROJECT_OVERVIEW.full.md](./internal/PROJECT_OVERVIEW.full.md) | **内部版**完整架构(不对外发布) |
## 关于代码公开范围
出于**代码安全性**与**防破解**需要,当前仓库**暂不公开完整源代码**。
现阶段仅公布与 **AI 视觉分析** 相关的项目架构说明,便于了解系统在截图采集、AI 推理、事件上报与主服务端处置之间的整体设计与数据流向。
后续将根据实际情况,**视情况开放部分非核心模块代码**;以下内容**不在公开计划内**:
- 核心检测与防护算法实现
- 通信加密、证书与密钥相关实现细节
- 反调试、代码加固(如 VMProtect)相关逻辑
- 可被直接用于绕过或仿制的关键业务细节
如有合作或技术交流需求,请通过项目维护方私下联系。
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**R0Guard** — CS:GO / CS2 反作弊系统