移动端 MOBA(王者荣耀)常见外挂技术架构、代码原理与反作弊防御全景审计报告

移动端 MOBA(王者荣耀)常见外挂技术架构、代码原理与反作弊防御全景审计报告

本报告以 Android 平台 MOBA 类游戏(以王者荣耀为例)为研究对象,深入剖析游戏辅助与外挂的技术实现路径,并配套教学级代码示例、数学几何模型、系统安全隐患分析,以及腾讯 ACE(Anti-Cheat Expert)反作弊系统的多维防御检测机制。


目录

  1. 常见外挂功能分类与代码实现
  2. 外挂各类技术方案的“先天缺陷”
  3. 反作弊工业界现实:为什么“明明能检测到,却没有立刻封号”?
  4. 深度实战解剖:【秒换装】的实测怪象全景解析
  5. 玩家使用此类工具的安全风险评估
  6. 游戏厂商(ACE 反作弊系统)核心检测机制与源码剖析

一、 核心功能分类与技术实现代码解析

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mindmap
root((MOBA 外挂与辅助体系))
信息感知类
跨进程内存透视
/proc/pid/mem 映射
process_vm_readv
3D转2D投影计算
ViewMatrix 齐次坐标变换
草丛视野状态判定
IsVisibleToEnemy 内存位监听
危险技能弹道预警
Raycasting 射线延长算法
操作控制类
运动学自瞄预判
相对运动拦截方程
虚拟硬件级触控
/dev/uinput 模拟
毫秒级自动解控
Buff 状态机监听
数据与视距类
网络协议窥探
Hook 传输包获取 UID
超广角视距
Unity 相机 FOV 篡改

1. 基础信息透视类(ESP / 雷达)

1.1 跨进程内存读取机制

在 Linux/Android 系统中,进程之间通常由虚拟内存 MMU 隔离。内核外挂获取 Root (UID 0) 权限后,可以通过两种方式访问游戏内存:

  1. 打开 /proc/<pid>/mem 结合 lseek 与 read;
  2. 调用 Linux 内核系统调用 process_vm_readv(零拷贝高速批量读取)。
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// [原理示例] 使用 Linux 系统调用跨进程读取游戏进程数据
#define _GNU_SOURCE
#include <sys/uio.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>

// 读取指定 pid 目标地址的内存数据
ssize_t read_game_memory(pid_t pid, uintptr_t remote_addr, void* buffer, size_t size) {
struct iovec local_iov;
struct iovec remote_iov;

// 本地接收缓冲区的描述
local_iov.iov_base = buffer;
local_iov.iov_len = size;

// 目标游戏进程内存地址的描述
remote_iov.iov_base = (void*)remote_addr;
remote_iov.iov_len = size;

// 跨进程直接从目标进程物理页拷贝到本地
return process_vm_readv(pid, &local_iov, 1, &remote_iov, 1, 0);
}

新手通俗解读:
正常情况下,手机里的每个 App 是相互关在“独立房间”里的。但 Root 相当于给外挂颁发了“万能钥匙”。通过 process_vm_readv,外挂可以越过操作系统的门禁,直接翻看王者荣耀房间抽屉里存着的 10 个英雄实时位置。


1.2 3D 世界物理坐标转 2D 屏幕像素(World-to-Screen 投影)

从内存读取到的英雄坐标是游戏虚拟三维空间中的三维向量 $(X, Y, Z)$,要画到手机平面屏幕 $(ScreenX, ScreenY)$ 上,必须通过**摄像机视图投影矩阵(ViewMatrix)**进行齐次坐标变换。

$$\begin{bmatrix} X_{clip} \ Y_{clip} \ Z_{clip} \ W_{clip} \end{bmatrix} = \text{ViewMatrix}{4 \times 4} \times \begin{bmatrix} X{world} \ Y_{world} \ Z_{world} \ 1.0 \end{bmatrix}$$

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// [原理示例] 3D 世界坐标到 2D 屏幕投影算法 (WorldToScreen)
struct Vector3 { float x, y, z; };
struct Vector2 { float x, y; };

struct Matrix4x4 {
float m[4][4];
};

bool WorldToScreen(const Vector3& world_pos, const Matrix4x4& vMatrix, int screen_width, int screen_height, Vector2& out_screen) {
// 1. 矩阵乘法计算裁剪坐标 (Clip Coordinates)
float clip_w = world_pos.x * vMatrix.m[0][3] + world_pos.y * vMatrix.m[1][3] + world_pos.z * vMatrix.m[2][3] + vMatrix.m[3][3];

// 如果 W <= 0.1f,说明目标位于摄像机背后,无需在屏幕上绘制
if (clip_w <= 0.1f) return false;

float clip_x = world_pos.x * vMatrix.m[0][0] + world_pos.y * vMatrix.m[1][0] + world_pos.z * vMatrix.m[2][0] + vMatrix.m[3][0];
float clip_y = world_pos.x * vMatrix.m[0][1] + world_pos.y * vMatrix.m[1][1] + world_pos.z * vMatrix.m[2][1] + vMatrix.m[3][1];

// 2. 透视除法,转换为标准化设备坐标 (NDC: -1.0 到 1.0)
float ndc_x = clip_x / clip_w;
float ndc_y = clip_y / clip_w;

// 3. 映射为手机屏幕的像素绝对坐标
out_screen.x = (screen_width / 2.0f) * (ndc_x + 1.0f);
out_screen.y = (screen_height / 2.0f) * (1.0f - ndc_y); // Y轴反转

return true;
}

2. 态势预警类(自身视野状态判断 / 技能预警)

2.1 自身视野暴露标记监听(“草丛探头”检测)

游戏逻辑层必须判定实体在逻辑上是否向敌方阵营可见(用于决定小兵是否索敌、防御塔是否攻击)。外挂通过逆向定位到该数据结构:

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// [原理示例] 英雄实体数据结构抽象伪代码
struct HeroEntity {
uintptr_t vtable; // 虚函数表指针
Vector3 current_pos; // 实时物理三维坐标 (X, Y, Z)
float current_hp; // 当前生命值
float max_hp; // 最大生命值
int32_t camp_id; // 阵营编号 (例如: 1为己方, 2为敌方)

// 【关键状态位】在特定偏移处 (如 0x718)
bool is_visible_enemy; // 是否向敌方阵营暴露 (0=未暴露, 1=已被敌方获取视野)
bool in_stealth; // 是否处于隐身状态 (如兰陵王、阿轲隐身)
};

// 判定自身是否安全
void CheckBushSafety(HeroEntity* my_hero) {
if (my_hero->is_visible_enemy) {
// 触发预警:血条变红,并在屏幕中间弹出警告:“已被敌方洞察!”
DrawWarningBanner("【危险】自身视野已暴露!");
}
}

3. 操作辅助与自动控制类(自瞄预判 / 自动解控)

3.1 运动学前置量自瞄算法(Predictive Aiming)

自瞄不是直接瞄准敌人的当前位置,而是预测技能飞到时,敌人会走到哪里:

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       目标未来落点 [P_future] = P_0 + V_target * t
^
/ \
/ \ 敌方移动速度 V_target
/ \
技能飞行 V_skill 目标当前位置 [P_0]
/
/
自身位置 [Origin]
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// [原理示例] 二维平面技能拦截前置量计算算法
Vector2 CalculatePredictiveAim(Vector2 my_pos, Vector2 enemy_pos, Vector2 enemy_velocity, float skill_speed) {
Vector2 relative_pos = { enemy_pos.x - my_pos.x, enemy_pos.y - my_pos.y };

// 建立相对运动二次方程: |relative_pos + enemy_velocity * t|^2 = (skill_speed * t)^2
float a = (enemy_velocity.x * enemy_velocity.x + enemy_velocity.y * enemy_velocity.y) - (skill_speed * skill_speed);
float b = 2.0f * (relative_pos.x * enemy_velocity.x + relative_pos.y * enemy_velocity.y);
float c = (relative_pos.x * relative_pos.x + relative_pos.y * relative_pos.y);

float discriminant = b * b - 4.0f * a * c;
if (discriminant < 0.0f) {
// 目标速度过快,在射程内无法拦截,直接瞄准当前位置
return enemy_pos;
}

// 求解最小正时间 t
float t1 = (-b - sqrt(discriminant)) / (2.0f * a);
float t2 = (-b + sqrt(discriminant)) / (2.0f * a);
float t = (t1 > 0.0f) ? t1 : t2;

// 预判的打击坐标
Vector2 predicted_target;
predicted_target.x = enemy_pos.x + enemy_velocity.x * t;
predicted_target.y = enemy_pos.y + enemy_velocity.y * t;
return predicted_target;
}

3.2 Linux 原生模拟触控(/dev/uinput 硬件级注入)

为了在王者荣耀中实现自动释放惩戒抢龙或自瞄,外挂直接向 Linux 内核输入子系统写入虚拟驱动事件:

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// [原理示例] 向 /dev/uinput 注入多点触控 (Multi-Touch) 点击事件
#include <linux/uinput.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>

void inject_touch_event(int uinput_fd, int tracking_id, int x, int y) {
struct input_event ev[5];
memset(ev, 0, sizeof(ev));

// 1. 设置手指追踪 ID (Tracking ID)
ev[0].type = EV_ABS;
ev[0].code = ABS_MT_TRACKING_ID;
ev[0].value = tracking_id; // -1 代表抬起, 正数代表按下

// 2. 设置点击的 X 像素坐标
ev[1].type = EV_ABS;
ev[1].code = ABS_MT_POSITION_X;
ev[1].value = x;

// 3. 设置点击的 Y 像素坐标
ev[2].type = EV_ABS;
ev[2].code = ABS_MT_POSITION_Y;
ev[2].value = y;

// 4. 同步触控槽 (Slot)
ev[3].type = EV_SYN;
ev[3].code = SYN_MT_REPORT;
ev[3].value = 0;

// 5. 帧提交 (通知安卓 WindowManager 处理本次触摸)
ev[4].type = EV_SYN;
ev[4].code = SYN_REPORT;
ev[4].value = 0;

write(uinput_fd, ev, sizeof(ev));
}

二、 外挂各类技术方案的“先天缺陷”剖析

外挂往往打着“底层物理注入、完美不封”的旗号,但在现代操作系统和反作弊体系面前,每个技术方案都有致命的“逻辑硬伤”:

1. 跨进程内存读取流的缺陷

  • 缺陷表现(指针断链与卡框):
    外挂是单向、静态地在外部偷看。游戏内部引擎在运行过程中,会频繁进行垃圾回收(GC)、堆重排(Heap Compaction)和动态混淆。一旦游戏重新申请内存块,外挂因为没有走内部指针订阅,立刻读到野数据,造成**“头像固定、方框在空中乱飞”**。
  • 性能硬伤(极度消耗 CPU):
    外部轮询必须跑在 60Hz 甚至 120Hz,每秒执行上万次 process_vm_readv。这种密集的系统上下文切换(Context Switch)会导致手机剧烈发热、严重掉帧。

2. 虚拟触控注入流的缺陷

  • 输入特征“太干净、太僵硬”:
    正常人手触摸手机屏幕,手指有肉垫、有静电场,传感器读取到的不是一个单一的点,而是一个包含接触面积(ABS_MT_TOUCH_MAJOR)和下压压力(ABS_MT_PRESSURE)的连续抛物线,手指抬起时还有细微的惯性滑动。
    而外挂写入的事件通常是孤零零的坐标点,没有压力渐变,抬起瞬间戛然而止,在驱动日志里像一条条笔直的电信号柱。

3. 本地引擎视距与换肤篡改的缺陷

  • 破坏渲染视锥体裁剪(Frustum Culling):
    Unity 引擎为了性能,在相机看不见的地方是不会渲染特效和小兵骨骼的。当你强行把视距拉到上帝视角(超广角)时,边缘的远距离英雄和技能经常出现模型撕裂、或者干脆不渲染,反而形成视觉 BUG。

三、 反作弊工业界现实:为什么“明明能检测到,却没有立刻封号”?

这是很多玩家和初学者最大的困惑:“既然外挂有这么多破绽,为什么我实测开着却能打完一整局?是不是因为王者荣耀玩家太多管不过来?”

答案是:绝不是管不过来,而是现代反作弊系统在策略上“故意不立刻封禁”!

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flowchart TD
Detect[反作弊实时探针捕获异常] --> Decision{是否触发极恶性红线?}
Decision -->|全屏秒杀/炸房等崩溃类| InstantBan[立即断开连接 / 当场封号]
Decision -->|内存读取/模拟触控/换装宏| SilentTag[静默标记该玩家 UID (黑名单数据库)]

SilentTag --> Cluster[行为数据关联与黑产外挂样本聚类]
Cluster --> RiskCheck{误杀率验证: 该操作人类职业选手能做出来吗?}
RiskCheck -->|有万分之一误杀可能| ShadowPool[暗中分流: 匹配信誉分极差局/人机互啄]
RiskCheck -->|统计学 100% 确定作弊| BanWave[定期全网波次集中清算 (封号潮 10年)]

1. 延迟封禁原则(避免成为外挂作者的“免费单元测试工具”)

  • 如果厂商做到“开挂后 3 秒钟立即封号”,外挂作者就会利用这一点做**“二分法逆向调试”**:
    • 测功能 A,封了 -> 知道特征 A 被抓;
    • 改成功能 B,没封 -> 知道特征 B 安全。
  • 如此一来,反作弊等于免费在外挂作者修改代码时充当了自动化测试机。
  • 业界的标准做法是:当场静默标记,延迟 3 天到 2 周集中统一封停(俗称“封号潮”)。外挂作者在这两周里根本不知道到底是哪一行代码走漏了风声,大幅增加黑产的研发与试错成本。

2. 严苛的“误杀率(False Positive)”红线

在王者荣耀这种拥有 数千万至上亿日活(DAU) 的国民级游戏中:

  • 假设反作弊系统的准确率高达 99.99%,看起来已经接近完美;
  • 但剩下的 0.01% 误杀率,乘以 5000 万对局,意味着每天会有 5000 个充值数万、投入心血的无辜正常玩家被误封!
  • 这会引发毁灭性的玩家舆论风暴与公关危机。因此,游戏公司的法务和运营对反作弊算法有一条铁律:“宁可放过一万个疑似,绝不误杀一个真人”。

3. 服务端算力与成本的金字塔权衡

手机端不能把所有检测都交给本地,因为本地代码会被逆向破解;而如果全部让服务器实时检测:

  • 假设每局游戏服务器要实时对 10 个玩家的每一个触控点进行复杂的人工智能机器学习行为判定;
  • 乘上几百万个同时进行的房间,机房需要消耗的天文数字级 GPU 算力和带宽,甚至会超过游戏本身的服务器成本!
  • 因此反作弊采用了成本金字塔机制:
    • 第 1 层(低成本,实时):仅校验最基础的逻辑合规(如金币数量、技能冷却,不合规直接回滚);
    • 第 2 层(中成本,局部):重点对局(巅峰赛、高星排位、或被频繁举报的玩家)才开启详细触控数据抓包;
    • 第 3 层(高成本,离线):对局结束后,把抓到的战报放到离线大数据集群里,跑深度学习神经网络分析。

四、 深度实战解剖:【秒换装】的实测怪象全景解析

针对玩家经常疑惑的现象:“理论上换装一次立马就会触发,为什么我实测自动秒换装却没有被立即踢出?”

我们用代码和数据来彻底还原这个过程。

1. 职业选手的“人类极限手速”与脚本的重叠区

在王者荣耀顶级职业比赛(KPL)中,很多神级职业选手或主播可以做到极速秒换装:

  • 操作步骤:提前在商城将【名刀·司命】预购 -> 受到致命伤害前点开商城 -> 选中身上的【贤者的庇护(复活甲)】 -> 点出售 -> 退出商城立刻点快速购买。
  • 人类极限耗时:神经反应极其灵敏的顶级人类,利用肌肉记忆和预购机制,可以在 0.25 秒 ~ 0.45 秒(250ms ~ 450ms) 内完成整套动作!
  • 系统的两难处境:如果反作弊设定“只要 0.3 秒内完成卖复活甲买名刀就判定为外挂”,那么 KPL 赛场上的职业选手和高分巅峰赛绝活哥会被直接误封光。

2. 粗糙脚本 vs 高级拟人脚本的代码对比

早期的外挂非常愚蠢,代码里全是死板的固定耗时,这种脚本极容易被统计学秒杀:

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# [原理对比 A] 极度危险的早期固定时间脚本 (极易被当场识破)
def dumb_auto_swap():
open_shop()
time.sleep(0.01) # 固定死板的 10ms
click_sell_button()
time.sleep(0.01)
close_shop()
time.sleep(0.01)
click_buy_preorder()
# 特征:每一次调用,消耗的总时间精准等于 30.0000 毫秒!人类根本不可能做到毫无波动。

现代黑产外挂为了欺骗检测,采用了高斯随机分布拟人算法(Gaussian Jitter):

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# [原理对比 B] 现代黑产采用的高斯拟人化触控生成算法
import random
import time

def humanized_delay(base_ms=80, sigma_ms=15):
"""生成符合人体神经反射规律的高斯分布延迟"""
# 模拟人手点击的随机神经抖动 (有快有慢,符合自然界正态分布)
delay_sec = max(0.04, random.gauss(base_ms, sigma_ms)) / 1000.0
time.sleep(delay_sec)

def humanized_touch_coords(target_x, target_y, radius=12):
"""人手绝对点不到完全相同的像素,引入随机落点散布"""
offset_x = random.uniform(-radius, radius)
offset_y = random.uniform(-radius, radius)
return target_x + offset_x, target_y + offset_y

def smart_auto_swap():
open_shop()
humanized_delay(base_ms=90, sigma_ms=20)

x, y = humanized_touch_coords(1280, 720) # 模拟带落点误差的点击
click(x, y)
humanized_delay(base_ms=85, sigma_ms=18)

close_shop()
humanized_delay(base_ms=75, sigma_ms=15)
click_buy_preorder()
# 整个换装耗时随机浮动在 260ms ~ 380ms 之间,表面上伪装成了人类职业选手的手速!

3. 反作弊系统如何撕开拟人脚本的伪装?(方差与物理特征审计)

既然拟人脚本可以把时间伪装在 300 毫秒左右,那反作弊是靠什么判定它的呢?
答案是:多次采样的统计学方差(Variance) 以及 底层硬件传感器的“微表情”。

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// [反作弊原理示例] 服务端对多次秒换装的方差与物理特征判别算法
#include <vector>
#include <numeric>
#include <cmath>

struct SwapRecord {
float total_duration_ms; // 单次换装总耗时
float touch_pressure_variance; // 触控按压力的抖动幅度
float touch_size_average; // 手指接触面积
};

bool AnalyzeSwapBotBehavior(const std::vector<SwapRecord>& history) {
if (history.size() < 5) {
// 单场游戏只换了一次装,证据不足,坚决不误判!(这也是为什么你实测换一次不会被封的原因)
return false;
}

// 1. 计算耗时的平均值 (Mean) 与方差 (Variance)
float sum = 0.0f;
for (const auto& r : history) sum += r.total_duration_ms;
float mean = sum / history.size();

float variance_sum = 0.0f;
for (const auto& r : history) {
variance_sum += (r.total_duration_ms - mean) * (r.total_duration_ms - mean);
}
float variance = variance_sum / history.size();

// 2. 判别准则 A: 极速且超高稳定性 (人类无论怎么练,在紧张团战中方差必然很大)
// 如果平均耗时 < 320ms,而且方差极小 (< 50),哪怕用了高斯拟人伪装,数学统计也会暴露出是算法生成的假随机
if (mean < 320.0f && variance < 45.0f) {
return true; // 判定为换装脚本
}

// 3. 判别准则 B: 物理压力特征审计
for (const auto& r : history) {
// 真实人手按屏幕,触摸面积和压力必须有动态变化
// 如果虚拟节点注入的事件没有真实的压力扰动 (触控压力方差几乎为 0)
if (r.touch_pressure_variance <= 0.001f) {
return true; // 判定为底层虚拟注入
}
}

return false;
}

新手通俗解答你的疑惑:

  1. 为什么你换了一次没有被封?
    因为只发生一次时,系统根本无法区分这是“职业哥灵光一现”还是“外挂”。反作弊系统遵循严格的证据链积累,单次触发只会记一次隐蔽日志,绝不会直接动用封号大锤。
  2. 为什么很多外挂看似活了很久?
    外挂作者通过高斯伪装,把单次操作时间压在了人类生理范围边缘(约 300ms)。它在短时间内能骗过实时探针,但随着该账号对局次数增加,当服务端积累了 10 次、20 次样本后,数学方差会瞬间原形毕露,最终在下一次“封号波次”中被一次性清算。

五、 玩家使用此类工具的安全风险评估

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classDiagram
class UserDevice {
+Root Access (UID 0)
+SELinux Permissive
+Private Photos & SMS
+Payment Tokens
}

class UntrustedCheatBinary {
+Execute arbitrary shell
+Network egress to C2
+Read/Write any file
+Capture screen buffers
}

class TencentSecurityCenter {
+Device Fingerprint DB
+Account Integrity Service
+ACE Kernel Monitor
}

UserDevice <-- UntrustedCheatBinary : 拥有完全控制权 (提权风险)
UntrustedCheatBinary ..> TencentSecurityCenter : 异常特征触发告警
TencentSecurityCenter --> UserDevice : 下发设备拉黑 / 账号封禁 10 年
  1. Root 权限下的供应链投毒风险:
    • 绝大多数外挂是匿名加密打包发布的二进制文件。一旦外挂作者在内部嵌入后门(例如扫描相册、窃取微信/支付宝 Session 凭据),手机上的所有金融与隐私资产彻底不设防。
  2. 高额封禁代价(封号 10 年):
    • 腾讯安全中心对内存跨进程读取和自瞄输入有着极高的数据挖掘阈值。一旦坐实作弊,账号直接封禁 3650 天,且战力、排位积分全盘清零。
  3. 硬件级指纹“连带拉黑”(Device Blacklisting):
    • 手机的 IMEI、Android ID、Wi-Fi MAC 以及底层基带序列号会被录入腾讯黑产对抗特征库。即使换号,新号在同一台设备上也处于“重点监控名单”,稍有异常就会直接封停。
  4. 系统崩溃与硬件损耗:
    • 内核外挂通常采用 60Hz~120Hz 高频轮询内存与屏幕 Surface,造成手机发热严重、电池骤降。如果读取到野指针,会直接引发游戏崩溃或手机卡死重启。

六、 游戏厂商(ACE 反作弊系统)核心检测机制与源码剖析

腾讯游戏的核心反作弊模块通常内嵌在 libanogs.so 或 libtersafe.so 中,其防御手段涵盖从内核、用户空间到云端大数据全链路。

1. 客户端环境与内存注入检测

1.1 动态库注入与隐藏检测

ACE 模块每隔数秒会主动扫描 /proc/self/maps,检查是否有未经官方签名认证的外部动态库被强行加载进游戏:

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// [防御检测代码原理] 检测游戏进程内部是否被注入异常 .so 文件
#include <stdio.h>
#include <string.h>

bool DetectInjectedLibraries() {
FILE* fp = fopen("/proc/self/maps", "r");
if (!fp) return false;

char line[512];
bool found_cheater = false;

while (fgets(line, sizeof(line), fp)) {
if (strstr(line, ".so")) {
char* path = strchr(line, '/');
if (path) {
// 如果出现黑产常见的命名 (如 libdevil_query.so) 或来自 /data/local/tmp
if (strstr(path, "/data/local/tmp") || strstr(path, "devil") || strstr(path, "cheat")) {
found_cheater = true;
break;
}
}
}
}

fclose(fp);
return found_cheater;
}

2. 动态指针混淆与实体搬迁(解释 2分20秒“卡框”真相)

2.1 实体组件内存动态换页重映射(Entity Pointer Re-mapping)

现代反作弊早已抛弃“静止内存”的设计。腾讯 ACE 会在局内重要事件节点(例如 2 分 20 秒暴君刷新点),主动触发全场英雄实体的内存搬迁:

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开局 00:00 ~ 02:20:
[ 物理页 A: 0x7b000 ] ----> 英雄实体 (实时更新数据) <---- [ 外挂持有的指针指向这里 ]

暴君刷新 02:20 触发重映射:
[ 物理页 A: 0x7b000 ] ----> 废弃成为死内存 (数据停止更新) <---- [ 外挂死死守着旧指针 (卡框/漂移) ]
[ 物理页 B: 0x9c000 ] ----> 新分配的英雄实体 (正常向服务器同步)
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// [反作弊原理示例] 动态实体指针混淆机制
class AntiCheatActorManager {
private:
uintptr_t obfuscation_key; // 动态随机异或密钥
HeroEntity* real_entity_ptr;

public:
void RefreshPointersAtGameEvents() {
// 每到 2:20 或团战爆发时,将原有实体深拷贝至随机内存地址,并销毁旧内存
HeroEntity* new_location = (HeroEntity*)malloc(sizeof(HeroEntity));
memcpy(new_location, real_entity_ptr, sizeof(HeroEntity));

// 抹除旧内存,写入垃圾虚假数据让外挂读取错误数值
memset(real_entity_ptr, 0, sizeof(HeroEntity));

// 生成新密钥
obfuscation_key = generate_random_seed();
real_entity_ptr = new_location;
}

// 官方代码取实体时必须经过解密
HeroEntity* GetActor() {
return (HeroEntity*)((uintptr_t)real_entity_ptr ^ obfuscation_key);
}
};