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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강용구 (고려대학교) 김휘강 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제28권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
1,153 - 1,160 (8page)

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온라인 게임 이용자가 증가하고 시장 규모가 커지면서 여러 가지 부정행위가 발생하고 있다. 게임 봇은 플레이 시간을 확보하고, 계정 레벨업과 각종 재화 획득을 용이하게 해주는 대표적인 불법 프로그램이다. 본 연구에서는 이용자의 행위 시간 간격(ATI)을 기반으로 게임 봇을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 게임에서 봇의 행위를 관찰하여 빈도수가 많은 행위를 선별한다. 선별된 행위별로 빈도수, ATI 평균, ATI 표준편차를 feature로 Machine Learning을 적용하여 정상 사용자와 게임 봇을 구분한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 ‘아이온’ 게임의 실제 로그를 이용하여 성능을 측정하였고, 97%의 정확도를 보였다. 이 방법은 캐릭터의 움직임, 소셜 행위 뿐 아니라 이용자의 모든 행위를 이용할 수 있으므로 다양한 게임에 적용할 수 있다.
#Online Game #Bot Detection #Machine Learning

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법
IV. 실험결과
V. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
https://venturebeat.com/2013/11/25/m ore-than-1-2-billion-people-are-playing-games https://www.statista.com/statistics/26 7190/traffic-forecast-for-internet-gami ng https://www.statista.com/statistics/30 8454/gaming-revenue-countries A. Fujita, H. Itsuki, and H. Matsubara, Detecting Real Money Traders in MMORPG by Using Trading Network, AIIDE’11, pp. 26-31, Oct. 2011. E. CASTRONOVA. Effects of botting on world of warcraft. http://virtuallyb lind.com/files/mdy/blizzard_msj_exhibi t_7.pdf, 2007.

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