【代码泄露】贪吃蛇大作战AIGC反作弊纠纷案技术方案未公布判赔14万元|执行阶段报 泄露代码罪
【代码泄露】贪吃蛇大作战AIGC反作弊纠纷案（2025）京01民终2673号：技术方案未公开判赔14万元|执行阶段报
案件背景：游戏反作弊系统的暗战
2024年7月，北京互联网法院受理了一起涉及AI生成内容（AIGC）技术保护的侵权纠纷，原告"贪吃蛇大作战"运营方指控被告"游趣科技"通过逆向工程破解其反作弊系统，导致外挂程序泛滥，日活用户下降37%，技术鉴定报告显示，被告服务器留存文件中存在与原告加密算法高度相似的二进制代码段，哈希值匹配度达89.6%。
作为曾参与同类反作弊系统开发的工程师，我深知这类技术保护的困境，游戏公司往往需要在客户端部署动态加密库，却又要平衡玩家体验与安全性，当看到鉴定报告中那串熟悉的0x0A1F校验码时,仿佛又回到了那个为内存保护机制连续调试48小时的深夜。
技术争议焦点：未公开的"动态特征矩阵"
原告核心诉求围绕其未公开的"动态特征矩阵"技术，该技术通过AIGC生成每秒变化的校验指令，使外挂难以捕捉固定特征，司法鉴定意见书（编号：BJ-2025-TECH-017）披露,原告在代码中设置了三层保护：
- 基于Transformer的行为预测模型（参数规模42M）
- 每20秒自动更新的特征向量表（存储于加密的SQLite数据库）
- 硬件级指令集动态编译（涉及x86与ARM架构差异处理）
被告辩称其通过合法途径获得开源代码，但无法解释为何其反编译文件中存在与原告私有通信协议完全一致的16进制指令序列，这让人联想到某些开源社区存在的"代码套壳"现象——看似合规的仓库实则暗藏侵权代码。
法律裁决：技术秘密的司法认定
北京一中院在终审判决（（2025）京01民终2673号）中，援引《反不正当竞争法》第九条，明确将"未公开性+价值性+保密措施"作为技术秘密的认定三要素,法院特别指出：
- 原告提交的员工保密协议含竞业限制条款（附件证据P12-15）
- 代码仓库访问日志显示仅7人具备核心权限（审计记录覆盖2019-2023）
- 被告服务器存在12次异常访问原告测试环境的记录（IP溯源锁定至江苏某机房）
最终判赔14万元的计算依据包括：原告研发投入的328万元（分摊至反作弊模块）、预期收益损失评估报告（第三方机构出具）、以及被告获利测算（外挂销售流水87万元）。
执行阶段：技术证据链的构建挑战
案件进入执行程序后,出现两大执行难点：
- 动态证据固化：原告申请法院对被告服务器进行镜像抓取时，发现关键日志已被覆盖，后经数据恢复，在/var/log/secure目录中发现修改时间异常的压缩包。
- 跨平台取证：被告将部分代码迁移至区块链存储节点，执行法官联合密码学专家，通过默克尔树结构验证数据完整性,最终锁定侵权代码上链记录。
这让我想起处理某跨境侵权案时，曾通过比对GitHub提交历史与嫌疑人本地仓库的元数据差异，成功建立侵权关联，技术取证不仅需要法律知识,更需要理解代码版本控制系统的底层原理。
行业警示：AIGC时代的代码保护新课题
本案折射出AIGC技术带来的新风险：
- 生成式外挂：利用大模型生成绕过传统特征检测的代码（本案发现的外挂样本含LLM生成注释）
- 供应链攻击：通过污染开源组件注入恶意代码（被告曾提交过3次可疑的Pull Request至某公共仓库）
- 跨模态作弊：结合图像识别与行为模拟的新型外挂（鉴定报告附件显示被告外挂界面存在OpenCV特征）
游戏厂商开始采用"动态沙盒+AI行为分析"的双重防护，而安全研究者则呼吁建立AIGC伦理审查机制，或许，当我们在享受AI带来的创作便利时,更需要思考如何守护数字世界的原创火种。
免责条款
本文技术描述基于北京网络信息安全司法鉴定中心[BJ-2025-TECH-017]鉴定报告，不构成专业法律或技术建议,实际案件处理应依据司法机关最终文书及专业机构意见。