网络游戏检测外挂的方法主要包括以下几种：

行为分析

监控玩家的行为模式和操作，寻找异常或不正常的行为。例如，监测玩家角色的移动速度、射击间隔、瞄准速度等，如果存在超常的表现，可能是外挂的迹象。

签名检测

使用已知外挂程序的签名（模式或特征码）来识别正在运行的外挂。需要定期更新签名数据库，以确保检测到新的外挂变种。

封包分析

监测游戏网络流量，检测是否存在不正常的游戏通讯数据包，如发送修改后的游戏数据或接收外部辅助工具指令等。

内存扫描

通过检测内存中的外挂代码或数据结构来发现外挂。但外挂制作者可能会采取对抗措施，如加密算法或随机化内存地址等，因此内存扫描并非完全可靠。

硬件检测

检测玩家设备是否存在异常，例如，通过对比设备机器码、IP地址等，判断是否存在多个账号来自同一设备。

自动化检测

利用自动化工具或系统，对游戏进程进行实时监测，以识别和阻止外挂程序的使用。

人工智能与机器学习

通过分析游戏数据和玩家行为，构建正常行为的基线，并识别出与基线不符的异常行为。腾讯游戏助手等工具采用这种方法来检测各种外挂行为，如自动瞄准、无后坐力射击、透视等。

举报系统

鼓励玩家举报可疑的外挂行为，并通过人工审核和调查来确认是否使用了外挂。

云端反作弊平台

将游戏监测数据上传至云端平台，利用云计算能力进行大数据分析和异常检测，识别隐藏较深的作弊行为。

多因素身份认证

通过多种手段验证玩家身份，防止账号被盗用或冒用，从而减少外挂的使用。

这些方法通常结合使用，以提高检测外挂的准确性和可靠性。游戏开发者和运营商通常会有专门的团队来处理外挂问题，并不断更新和优化检测手段，以应对新出现的外挂威胁。