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The AntiCheatPT paper (2025) applies transformer architectures to aimbot detection. Using 256-tick windows with 44 data points per tick (including position, velocity, acceleration, view angle rates, and click events), the model achieves 89.17% accuracy in distinguishing legitimate players from aimbot users. The transformer architecture is well-suited to this problem because aimbots often introduce temporal correlations in the input data (smooth tracking, periodic corrections) that attention mechanisms can exploit.
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