자산변동 좌표 클러스터링 기반 게임봇 탐지

송현민; 김휘강

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송현민 (고려대학교) 김휘강 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제5호

발행연도: 2015.10

수록면: 1,131 - 1,141 (11page)

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본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.

#game-bot detection #coordinates clustering #machine learning #classification #online game security

참고문헌 (23)

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[학술지(정기간행물)] - M. Ester / 1996 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / Kdd 96 (34) : 226 ~ 331

[학술지(정기간행물)] - H. P. Kriegel / 2011 / Density‐based clustering / Wiley Interdisciplinary Reviews : Data Mining and Knowledge Discovery 1 (3) : 231 ~ 240

[학술대회논문] - M. Nishino / 2010 / A location predictor based on dependencies between multiple lifelog data / Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Location Based Social Networks, ACM : 11 ~ 17

[학술대회논문] - A. Sridharan / 2013 / Location patterns of mobile users : A large-scale study / Proc. IEEE INFOCOM13 : 1007 ~ 1015

[학술대회논문] - T. T. Bilgin / 2005 / A data mining application on air temperature database / Advances in Information Systems. Springer Berlin Heidelberg : 68 ~ 76

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