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Call of Duty dominiert Cheat-Suchanfragen bei Online-Games

Surfshark

Ein Schädel, der Wrap-Around-Sportbrillen und ein Headset trägt, während Code-Klammern dahinter schweben und wellige Linien darunter locken.

Veröffentlicht 2026, Februar 24 · 10 Min. Lesezeit

Während Online-Games täglich Hundertmillionen von Spieler:innen in virtuelle Welten locken, wird das Fairplay, das diese Communities zusammenhält, zunehmend bedroht. Die Freude eines gut gespielten Matches wird schnell getrübt, wenn einzelne Spieler:innen sich durch unfaire Mittel Vorteile verschaffen und damit anderen den Spaß verderben. Und je höher die Einsätze sind – von entspannten Ranked-Matches bis hin zu großen E-Sport-Turnieren – desto größer wird offenbar auch die Versuchung zu schummeln.

Um dem entgegenzuwirken, setzen Entwickler:innen auf immer ausgefeiltere Schutzmaßnahmen: Verhaltensanalysen, Hardware-Sperren und teils sehr strenge, tief ins System eingreifende Anti-Cheat-Lösungen. Doch die Lage entwickelt sich rasant weiter. Cheater:innen nutzen neue Methoden und KI-gestützte Tools, um Präzision zu automatisieren, menschliches Verhalten zu imitieren und klassische Erkennungssysteme zu umgehen.

Die vorliegende Analyse untersucht das Suchinteresse nach Cheat-bezogenen Begriffen in 15 beliebten Online-Multiplayer-Spielen. Sie zeigt, warum Spieler:innen nach unfairen Vorteilen suchen, wie wirksam Anti-Cheat-Technologien tatsächlich sind – und welche ernstzunehmenden Cyberrisiken sich daraus für die Gaming-Community ergeben.

Wichtige Erkenntnisse

Spieler:innen suchen nach Cheats, um Fortschrittsbarrieren zu umgehen oder sich Vorteile im Wettbewerb zu verschaffen. Die Auswertung des weltweiten monatlichen Suchvolumens für Begriffe wie „Aimbot“, „Wallhack“, „Cheat“ und „Hack“ in Verbindung mit 15 populären Multiplayer-Titeln zeigt: Call of Duty verzeichnet das höchste Cheat-Interesse – mit 66 Suchanfragen pro 1.000 Spieler:innen. Dahinter folgt Rocket League mit 59 Suchanfragen pro 1.000 Spieler:innen, gefolgt von Rainbow Six: Siege mit 53.
Besonders auffällig: MOBA-Titel (Multiplayer Online Battle Arena) weisen innerhalb der untersuchten Genres die höchste Community-Integrität auf. Hier liegt der Durchschnitt bei lediglich 0,3 Cheat-bezogenen Suchanfragen pro 1.000 Spieler:innen. Zum Vergleich: Action-Spiele kommen auf 40, Battle-Royale-Titel auf 28 und Shooter auf 23 Suchanfragen pro 1.000 Spieler:innen. Die komplexen Entscheidungsprozesse in MOBAs machen klassische „Hacks“ technisch oft wenig praktikabel, was darauf hindeutet, dass Spielarchitektur und die genre-spezifischen Mechaniken eine durchaus abschreckende Wirkung besitzen.
Die Daten deuten darauf hin, dass sogenannte Kernel-Level-Anti-Cheat-Systeme (Software, die tief im Betriebssystem arbeitet, um Cheating zu erkennen) das Suchinteresse zusätzlich dämpfen könnten. Spiele mit dieser Technologie kommen im Schnitt auf 20 Suchanfragen pro 1.000 Spieler:innen. Titel mit User-Level-Anti-Cheat (darunter Rocket League, Marvel Rivals und Dota 2) liegen dagegen bei durchschnittlich 35.
Der Unterschied liegt im Zugriff: Während User-Level-Lösungen nur eingeschränkte Systemrechte besitzen, arbeiten Kernel-Treiber direkt im Kern des Betriebssystems und haben vollständige Einsicht in Hardware und Speicher. Dadurch lassen sich versteckte Prozesse oder Treiber-basierte Hacks erkennen, die für herkömmliche Systeme unsichtbar bleiben. Laut Levvvel¹ setzen bereits 338 Spiele auf Kernel-Level-Anti-Cheat. Besonders verbreitet ist „Easy Anti-Cheat“ von Epic Games, das in 155 bekannten Titeln eingesetzt wird, darunter Fortnite und Dead by Daylight (beide mit durchschnittlich 20 Cheat-bezogenen Suchanfragen pro Monat). Die Kombination aus schwerer Umgehbarkeit und dem Risiko permanenter Hardware-ID-Sperren stellt eine spürbare Hürde dar – insbesondere für technisch weniger versierte Spieler:innen.
Obwohl Rocket League aufgrund seiner serverseitig kontrollierten Physik lange als schwer manipulierbar galt, liegt das Spiel mit 59 Suchanfragen pro 1000 Spieler:innen auf Platz zwei. Das deutet auf einen Wandel im Cheat-Verhalten hin: Wenn klassische Geschwindigkeits- oder Ball-Hacks technisch kaum möglich sind, verlagert sich das Interesse auf KI-basierte Bots und Vorhersage-Skripte². Diese Tools analysieren mithilfe moderner Bilderkennungsalgorithmen (z. B. YOLO³) das Spielgeschehen, berechnen optimale Aktionen – etwa präzise Schüsse – und simulieren anschließend menschliche Eingaben über Maus oder Tastatur⁴. Besonders problematisch: Solche Systeme können auf einem Zweitgerät oder externer Hardware (z. B. über eine Capture Card) laufen und lediglich Mausbewegungen emulieren. Für herkömmliche Anti-Cheat-Software bleiben sie damit potenziell unsichtbar. Diese Entwicklung hin zu hardwaregestützten, visuellen KI-Cheats stellt selbst als „unangreifbar“ geltende Sicherheitsarchitekturen zunehmend vor Herausforderungen.
Aus Sicht der IT-Sicherheit bedeutet ein hohes Cheat-Suchvolumen – wie etwa bei Call of Duty – auch eine attraktive Angriffsfläche für Cyberkriminelle. Da viele Cheats verlangen, Antivirenprogramme zu deaktivieren und weitreichende Systemrechte zu vergeben (insbesondere bei Kernel-Level-Spielen), entsteht ein ideales Einfallstor für Schadsoftware. Über vermeintliche Cheat-Downloads werden häufig sogenannte Info-Stealer oder Remote-Access-Trojaner (RATs) verbreitet. Das Interesse an unfairen Vorteilen wird damit schnell zu einem erheblichen persönlichen Sicherheitsrisiko für Millionen von Spieler:innen.

Methodik und Quellen

Für die Analyse wurde eine Liste von 15 Online-PC-Spielen mit einer Form von kompetitivem Multiplayer erstellt, basierend auf globaler Popularität und aktiven Spieler:innenzahlen. Dabei wurden vor allem Steam Charts und weitere Branchendaten genutzt.

Die globalen Suchvolumina wurden im Februar 2026 über die Plattform Ahrefs ermittelt. Sie beziehen sich auf das durchschnittliche monatliche Suchvolumen der letzten zwölf Monate weltweit.

Um gezielt das Interesse an Cheats zu isolieren, wurde die Suche auf vier zentrale, stark zielgerichtete Keyword-Kombinationen beschränkt. Für jeden Titel umfasst der Datensatz das kombinierte Suchvolumen folgender Kombinationen:

Wenn der vollständige Spielname keine Treffer lieferte, wurde eine gängige Abkürzung des Titels verwendet.

Zur zeitlichen Konsistenz mit den Suchdaten wurden die durchschnittlichen monatlichen Spieler:innenzahlen über bis zu 12 Monate historische Daten berechnet. Bei neueren Releases wurde das maximal verfügbare historische Fenster genutzt, um einen stabilen repräsentativen Durchschnitt zu gewährleisten.

Anschließend wurde ein Cheat-Interesse-Verhältnis berechnet, indem das gesamte monatliche Suchvolumen durch die geschätzte Zahl monatlicher Spieler:innen geteilt wurde. Dieses Verhältnis misst den Suchdruck innerhalb einer Community. Um die Daten vergleichbarer und leichter interpretierbar zu machen, wurde das Ergebnis auf eine Basis von 1.000 Spieler:innen hochgerechnet. So wird die Einheit von einer Einzelspieler:innen-Wahrscheinlichkeit auf eine community bezogene Kennzahl verschoben.

Nach der Hauptberechnung wurden die Spiele weiter klassifiziert:

Das vollständige Forschungsmaterial hinter dieser Studie findest du hier