Читы не пройдут.Пульсар видит всё.

PulsarAC анализирует поведение каждого игрока в реальном времени. Машинное обучение ловит то, что не видят сигнатурные проверки — без ложных банов и лагов.

Scroll
0%
Покрытие детекта
0 уд.
Скорость детекта
0%
Средняя уверенность
0%
Шанс ложного детекта
// Модели

Модели детекта

// Привилегии

Тарифы

Все три ML-модели доступны на любом тарифе.

Free Бесплатно
До 50 онлайн на ключ — для небольших серверов.
  • До 50 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 1 500 ₽/мес
До 100 онлайн на ключ.
  • До 100 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 2 1000 ₽/мес
До 200 онлайн на ключ.
  • До 200 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 3 1500 ₽/мес
До 300 онлайн на ключ.
  • До 300 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 4 2000 ₽/мес
До 400 онлайн на ключ.
  • До 400 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 5 2500 ₽/мес
До 500 онлайн на ключ.
  • До 500 онлайн на ключ
  • Все 3 модели + веб-панель
Premium 6 договорная
Кастомный лимит онлайна.
  • Индивидуальный онлайн и цена
  • Все 3 модели + веб-панель
// Возможности

Защита на уровне поведения

PulsarAC строит модель нормальной игры и ловит отклонения.

01

ML-детект KillAura

Нейросеть анализирует углы доводки, тайминги и серии ударов. Ловит поведение.

02

Realtime, без лагов

Данные летят на ML-сервер по отдельному TCP-протоколу — вся тяжёлая работа вне игрового потока, без фризов и просадок TPS.

03

Три типа детекта

Не только KillAura: Reach и ThroughBlocks — геометрия и поведение вместе.

// Детект

Что ловит PulsarAC

Список читов взят из реальных ротаций. Наведите на название — средний шанс детекта по записям.

Поведенческий анализ
Наведите на чит
PulsarAC оценивает поведение игрока, а не название мода. Наведите на название чита слева, чтобы увидеть средний шанс детекта по записям.
Детектов на 100 ударов
Шанс чита
Скорость детекта
// Пайплайн

Три шага до чистого сервера

STEP 01

Сбор

Плагин собирает буферы попаданий, движения и клиентский бренд каждого игрока онлайн.

STEP 02

Анализ

ML-сервер прогоняет вектор признаков через обученную модель и оценивает вероятность чита.

STEP 03

Реакция

Варн, кик или бан по вашим правилам. Полная история детектов — в веб-панели.