Engenharia Reversa do Mecanismo de Jogo do League of Legends para Conjuntos de Dados de Alta Fidelidade

Este artigo detalha a criação de um conjunto de dados de alta fidelidade do League of Legends por meio da engenharia reversa do mecanismo de jogo e do formato de arquivos de replay. Os conjuntos de dados e ferramentas de análise existentes sofrem de baixa granularidade, imprecisão e falta de completeza. A ferramenta do autor captura posições precisas dos jogadores, tempos de uso de habilidades e cálculos de dano em intervalos de milissegundos. O artigo descreve os desafios técnicos, incluindo a descriptografia de arquivos de replay internos, a emulação do mecanismo de jogo e o processamento de pacotes criptografados. Este trabalho tem implicações significativas para o aprendizado de reforço e oferece insights valiosos para a extração de dados de jogos semelhantes.