检测电脑里的外挂软件需要结合多种技术手段，以下是综合的方法与建议：

一、客户端检测方法

签名检测

通过匹配已知外挂程序的代码特征（签名或哈希值）来识别。需定期更新签名库以应对新型外挂。

行为分析

- 异常行为监测：

监控操作速度（如移动速度异常高）、射击频率（无间隔射击）、武器后坐力缺失、自动瞄准等特征。

- 动态检测：实时扫描游戏进程，检测异常进程或代码注入行为。

图像重构技术

利用神经网络模型（如卷积神经网络）对比游戏界面图像，若相似度低于阈值则判定为外挂生成。

二、服务器端检测

数据比对与分析

- 操作数据异常：

对比玩家的操作记录、资源获取速度、击杀效率等，判断是否超出正常范围。

- 行为模式识别：通过聚类算法分析玩家行为群体，筛选出异常行为节点。

实时监控与预警

- 内存与进程扫描：

检测未知或未经授权的程序运行。

- 动态行为监测：分析玩家行为动态，如连续命中率、无误差操作等。

三、技术实现建议

工具与平台

- 使用专业的外挂检测工具，如腾讯电脑管家、360安全卫士等。

- 结合游戏平台提供的反作弊系统（如Steam、Epic Games的 BattlEye）。

流程优化

- 建立玩家行为基线模型，通过时序分析检测异常。

- 采用分布式计算资源，对大规模玩家数据进行分析。

四、注意事项

误判处理：

正常玩家行为可能因硬件或网络问题异常，需结合上下文判断。

隐私保护：服务器检测需遵守数据隐私法规，避免过度收集个人信息。

持续更新：外挂技术不断演变，需定期更新检测算法和签名库。

通过客户端与服务器端的协同检测，结合行为分析、特征匹配等技术，可有效识别外挂软件。对于复杂场景，建议采用混合检测方案以提高准确性。