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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이진 (고려대학교) 강성욱 (고려대학교) 김휘강 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
1,077 - 1,084 (8page)

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온라인 게임에서 게임 봇의 사용은 개인정보 탈취, 계정도용의 보안 문제를 발생시킨다. 또한, 게임 봇은 게임 내 재화를 불공정하게 수집하여 게임 콘텐츠의 빠른 소비와 정당한 게임 사용자에게 상대적 박탈감을 주어 게임시장 침체를 일으킨다.
본 연구에서는 실제 온라인 게임 내 캐릭터의 성장 과정 분석을 통해 성장 유형을 정의하고, 성장 유형에서 게임 봇을 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 분류하는 프레임워크를 제안한다. 실제 게임 데이터에 제안한 프레임워크를 적용하여 5가지로 성장 유형을 분류하였고, 93%의 정확도로 봇 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 구분하였다. 또한 기존연구에서 봇으로 탐지되었던 하드코어 유저를 구분해내고, 게임 봇을 성장 전에 사전 탐지함으로써 향상된 성능을 보였다.
#Bot detection #User behavior analysis #Hard-core user #Data mining #MMORPG

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 게임 내 성장 유형에 따른 게임 봇 탐지 방법론
IV. 실험 결과
V. 결론
References

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
Ah Reum Kang, Huy Kang Kim, Jiyoung Woo. Chatting Pattern Based Game BOT Detection: Do They Talk Like Us?. KSII Transactions on Internet and Information Systems(TIIS). 2012 google schola

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