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Call of Duty arrive en tête des jeux en ligne pour les recherches liées aux techniques de triche

Surfshark

Un teschio che indossa occhiali sportivi avvolgenti e un auricolare, mentre le parentesi del codice fluttuano dietro e linee ondulate si arricciano sotto.

Pubblicato 2026, Febbraio 24 · Tempo di lettura: 10 min

Anche se ogni giorno milioni di persone si connettono per giocare online e immergersi in mondi virtuali, il gioco pulito che tiene insieme queste community è sempre più messo alla prova. L’entusiasmo di una partita giocata bene viene spesso rovinato da chi rinuncia all’onestà per ottenere un vantaggio sleale, rendendo l’esperienza meno piacevole per gli altri. Con l’aumento della posta in gioco, dalle semplici partite classificate fino ai grandi tornei di eSport, la tentazione di usare trucchi (cheat) rimane molto forte.

Per contrastare il fenomeno, gli sviluppatori hanno introdotto misure sempre più avanzate, come l’analisi dei comportamenti, i blocchi basati sui dispositivi e sistemi anticheat rigorosi e invasivi dal punto di vista della privacy. La situazione, però, sta cambiando rapidamente. Chi utilizza i trucchi ricorre a nuove tecniche e all’IA per automatizzare la mira, imitare il comportamento umano ed eludere i metodi di rilevamento tradizionali.

Nel nostro studio abbiamo esaminato l’interesse di ricerca per termini legati ai trucchi di 15 tra i videogiochi multiplayer online più popolari. I risultati ci aiutano a capire perché alcuni giocatori cercano un vantaggio sleale, quanto siano efficaci le tecnologie anticheat e quali siano i rischi di sicurezza informatica più seri per la community del gaming online.

Punti chiave

I giocatori cercano trucchi quando fanno fatica a progredire nei giochi o per ottenere vantaggi sleali al loro interno. Abbiamo analizzato il volume di ricerche mensili globali di parole chiave legate ai trucchi (come aimbot, wallhack, cheat e hack) per 15 multiplayer online popolari. Il risultato principale è che Call of Duty è il gioco che genera il maggiore interesse per i trucchi, con 66 ricerche ogni 1000 giocatori. Subito dopo troviamo Rocket League (59 ogni 1000) e poi Rainbow Six: Siege, che si posiziona al terzo posto con 53 ricerche ogni 1000 giocatori.
Tra i vari generi che abbiamo preso in considerazione, i giochi di tipo Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) registrano il livello più alto di correttezza nella community, con una media di appena 0,3 ricerche ogni 1000 giocatori di contenuti legati ai trucchi. Questo dato è in netto contrasto con i giochi d’azione (40 ogni 1000), battle royale (28 ogni 1000) e shooter (23 ogni 1000). I complessi processi decisionali che caratterizzano i MOBA possono rendere gli “hack” tradizionali tecnicamente difficili da applicare. Questo suggerisce che l’architettura del gioco e le meccaniche specifiche del genere possano scoraggiare l’uso di trucchi.
I dati indicano che i sistemi anticheat a livello del kernel, ovvero software che operano nel cuore del sistema operativo del computer per controllare se un giocatore sta barando, potrebbero rappresentare un deterrente rispetto alla curiosità della community. I giochi che utilizzano anticheat a livello del kernel mostrano un interesse di ricerca più basso, con una media di 20 ricerche ogni 1000 giocatori, rispetto ai titoli che adottano sistemi anticheat a livello di utente (come Rocket League, Marvel Rivals e Dota 2), che raggiungono in media 35 ricerche ogni 1000 giocatori.
A differenza dei software anticheat a livello di utente, che hanno gli stessi permessi limitati di una normale applicazione, i driver a livello del kernel operano nel nucleo del sistema operativo e hanno piena visibilità sull’hardware e sulla memoria del sistema. Questo accesso privilegiato consente al sistema anticheat di individuare processi “nascosti” e hack che agiscono a livello dei driver, cosa che i sistemi a livello di utente non riescono a fare. Secondo i dati di Levvvel¹, 338 videogiochi utilizzano già software anticheat a livello del kernel. Il più diffuso è Easy Anti-Cheat di Epic Games, presente in 155 titoli popolari come Fortnite e Dead by Daylight, entrambi con una media di 20 ricerche mensili legate ai trucchi. La maggiore difficoltà per aggirare le misure anticheat più avanzate, unita al rischio di blocchi permanenti basati sugli identificatori dei dispositivi, crea una barriera che può scoraggiare i giocatori meno esperti dal punto di vista tecnico perfino dall’iniziare a cercare trucchi.
Nonostante sia noto come un titolo in cui è difficile barare, grazie alla simulazione fisica controllata dal server, Rocket League si posiziona al secondo posto con 59 ricerche ogni 1000 giocatori. Questo volume elevato evidenzia un cambiamento nel comportamento di chi cerca di barare: quando i tradizionali hack legati alla velocità o al controllo della palla non sono tecnicamente possibili, l’interesse si sposta verso bot sofisticati che utilizzano l’IA e script di previsione². La popolarità di queste ricerche suggerisce che anche in ambienti considerati “non hackerabili”, il desiderio di automatizzare le proprie prestazioni può alimentare l’interesse di ricerca. A differenza dei trucchi tradizionali, questi strumenti basati sull’IA utilizzano algoritmi di rilevamento degli oggetti, come YOLO³, per analizzare le immagini del gioco e calcolare, ad esempio, i tiri perfetti contro i nemici, per poi imitare gli input umani tramite mouse e tastiera⁴. Poiché questi strumenti possono funzionare su un computer o un dispositivo secondario (come una scheda di acquisizione video) e limitarsi a emulare i movimenti del mouse, spesso i sistemi anticheat tradizionali non riescono a rilevarli. Questa evoluzione verso trucchi di analisi visiva tramite IA e basati su hardware potrebbe mettere in discussione l’efficacia dei sistemi di sicurezza finora ritenuti inviolabili.
Dal punto di vista della cybersicurezza, l’elevato volume di ricerche di trucchi per giochi come Call of Duty rappresenta una vera e propria superficie di attacco per i criminali informatici. Poiché i cheat richiedono quasi sempre di disattivare l’antivirus e concedere permessi elevati al sistema – soprattutto nei giochi che utilizzano sistemi anticheat a livello del kernel – questo forte interesse può trasformarsi in un’opportunità per diffondere malware, come programmi che rubano informazioni sensibili e trojan ad accesso remoto (RAT). In conclusione, i dati suggeriscono che l’interesse per i trucchi all’interno di queste community si traduce in un serio rischio per la cybersicurezza personale dei milioni di giocatori che cercano un vantaggio sleale.

Metodologia e fonti

Abbiamo creato un elenco di 15 videogiochi per PC con modalità multiplayer competitiva, selezionati in base alla popolarità globale e al numero di giocatori attivi, utilizzando principalmente le classifiche di Steam e altri dati di mercato del settore.

I dati sul volume di ricerche globali sono stati raccolti a febbraio 2026 tramite la piattaforma di analisi Ahrefs e si basano sulla media mensile delle ricerche registrate negli ultimi 12 mesi.

Per isolare l’interesse specifico per i trucchi, i dati sono stati filtrati utilizzando quattro parole chiave ad alta intenzione. Per ogni gioco, il set di dati include il volume complessivo delle ricerche per: [nome gioco] + hack, [nome gioco] + cheat, [nome gioco] + wallhack, [nome gioco] + aimbot. Quando il nome completo del gioco non restituiva risultati, abbiamo utilizzato l’acronimo più comune.

Per mantenere coerenza temporale con i dati di ricerca, il numero medio di giocatori mensili è stato calcolato utilizzando fino a 12 mesi di dati storici, quando disponibili. Per i giochi più recenti, abbiamo utilizzato il periodo massimo di dati storici disponibili, in modo da ottenere una media il più possibile stabile e rappresentativa. Abbiamo raccolto i dati a febbraio 2026.

Poi, abbiamo calcolato il tasso di interesse per i trucchi dividendo il volume totale mensile di ricerche per il numero stimato di giocatori mensili. Questo indicatore misura la propensione a fare ricerche di questo tipo all’interno della community di ciascun gioco. Per rendere i dati più chiari ai fini del confronto e dell’analisi comparativa, il tasso grezzo è stato convertito “su base 1000” moltiplicandolo per 1000. In questo modo, la misura passa da una probabilità riferita al singolo giocatore a un indicatore di diffusione a livello di community.

Dopo questo primo calcolo, i giochi sono stati ulteriormente classificati in base a:

Per informazioni più dettagliate, è possibile consultare il materiale di ricerca completo alla base di questo studio.