Minecraft-Plugin GrimAC

🔌 Über GrimAC

GrimAC ist ein Open-Source-Minecraft-Anti-Cheat-Plugin, das eine prädiktive Bewegungs-Simulations-Engine und asynchrone, multithreaded Prüfungen verwendet, um Client-seitige Cheats zu erkennen. Das Projekt führt viele Checks auf Netzwerk-Threads aus, bildet Spielerbewegungen sehr genau nach und enthält Lag-Kompensation, um False Positives zu reduzieren. Offizielle Releases bieten Builds für Java-Edition-Serverumgebungen.

🎯 Zweck

Der Hauptzweck von GrimAC besteht darin, Cheats im Zusammenhang mit Bewegung, Timing, Reach und anderen Client-seitigen Exploits zu erkennen und zu entschärfen, indem mögliche Spielerzustände auf dem Server reproduziert und mit dem vom Client gemeldeten Verhalten verglichen werden. Es richtet sich an Server-Administratoren, die automatische Erkennung und konfigurierbare Strafen benötigen, um ein faires Gameplay zu gewährleisten.

⚙️ Funktionen

• Prädiktive 1:1-Bewegungssimulation für Laufen, Schwimmen, Knockback, Spinnweben, Blasensäulen und das Reiten von Entitäten.
• Asynchrone Bewegungsverarbeitung und multithreaded Prüfungen zur Reduzierung der Hauptthread-Last.
• Lag-Kompensation für Spielerinteraktionen zur Minimierung von False Positives.
• Ausnahmebehandlung für bestimmte Proxy- oder Bridge-Szenarien (zum Beispiel explizite Behandlung von Geyser-Spielern, um False Positives zu vermeiden).
• Entwickler-API für Integrationen und Erweiterungen.
• Open-Source-Projekt mit Build-Artefakten und Anleitungen zum Kompilieren aus dem Quellcode.

🧩 Für wen es gedacht ist

• Server-Betreiber und Administratoren, die Java-Edition-Server betreiben und ein Open-Source-Anti-Cheat möchten.
• Öffentliche oder private Survival/SMP- und Anarchy-Server, die Durchsetzung bei Bewegung und Kampf benötigen.
• Entwickler und Plugin-Autoren, die Anti-Cheat-Prüfungen über die bereitgestellte API integrieren möchten.

🏗️ Beispiel-Anwendungsfälle

• Faires PvP auf einem Survival-Server durch Erkennung von erweitertem Reach und ungewöhnlicher Geschwindigkeit.
• Verhindern von Fly-, Step- oder Glide-Exploits auf öffentlichen Servern unter Berücksichtigung von Spieler-Lag.
• Integration der Erkennungen von GrimAC in Moderationstools über die Plugin-API.

⚙️ Installation

📥 Einrichtung

• Lade das offizielle Plugin-JAR für deinen Server-Build herunter.
• Lege das JAR im plugins/-Verzeichnis des Servers ab.
• Stelle sicher, dass der Server Java 17 oder höher ausführt, und starte den Server neu.
• Prüfe die Server-Konsole/Logs, um zu bestätigen, dass GrimAC korrekt geladen wurde.

📦 Abhängigkeiten

• Wenn du Geyser verwendest, installiere Floodgate auf dem Backend, auf dem GrimAC läuft, damit GrimAC auf die Floodgate-API zugreifen kann.
• Wenn du ViaVersion verwendest, installiere ViaVersion nur auf dem Backend-Server; GrimAC unterstützt es nicht, wenn ViaVersion nur auf dem Proxy installiert ist.

🛠 Aus dem Quellcode kompilieren

• Das Repository enthält Build-Anleitungen; die offiziellen Schritte sind: git clone https://github.com/GrimAnticheat/Grim.git, cd Grim, ./gradlew build. Die erstellten JARs erscheinen in den <platform>/build/libs-Ordnern.

🧠 Technische Hinweise

• Das Projekt veröffentlicht seinen Quellcode und verwendet eine Lizenz aus der GPL-Familie.
• Zu den offiziellen Anforderungen gehören Java 17 oder höher sowie eine unterstützte Serverumgebung (Beispiele: Spigot, Paper, Folia, Fabric).
• Das Projekt stellt Nightly-Artefakte und eine Entwickler-API für Plugin-Integrationen bereit.
• Die Maintainer dokumentieren, dass bestimmte Builds und Plattformen über ihre Release-Kanäle empfohlen werden; konsultiere die Dokumentation des Projekts für das richtige Artefakt für deine Umgebung.

🤝 Wann dieses Plugin nützlich ist

Wenn du ein konfigurierbares, Open-Source-Anti-Cheat brauchst, das auf präziser Bewegungssimulation und asynchronen Prüfungen basiert, bietet GrimAC eine entwicklerorientierte API, Builds für mehrere Umgebungen und eine explizite Behandlung gängiger Proxy-/Bridge-Szenarien. Damit eignet es sich für Server, die eine genaue Erkennung benötigen und gleichzeitig False Positives reduzieren möchten.