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논문 상세정보

온라인 게임 환경에서 사용자 행위 정보에 기반한 봇 프로그램 탐지 기법 연구

The Study of Bot Program Detection based on User Behavior in Online Game Environment

초록

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.

Abstract

Recently, online-game industry has been rapidly expanding in these days. But, the various game service victimized cases are generated by the bots program. Particularly, the abnormal collection of the game money and item loses the inherent fun of a game. It reaches ultimately the definite bad effect to the game life cycle. In this paper, we propose a Bots detection method by observing the playing patterns of game characters with game log data. It analyzed behaviors of human players as well as bots and identified features to build the model to differentiate bots from human players. In an experiment, by using the served online-game, the model of a user and bots were generated was distinguished. And the reasonable result was confirmed.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
온라인 게임 산업
온라인 게임 산업의 봇 프로그램 사용의 피해로 인한 악영향은 무엇이 있는가?
게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다

하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다.

게임
게임의 인식은 어떻게 변화되었는가?
과거의 게임은 단순히 오락과 재미를 위한 도구로 인식되었으나, 현재에는 디지털 컨텐츠 기반의 고부가가치 산업으로 여겨지고 있다.

정보통신 기술의 발달과 함께 게임시장이 급속도로 성장하고 있다. 과거의 게임은 단순히 오락과 재미를 위한 도구로 인식되었으나, 현재에는 디지털 컨텐츠 기반의 고부가가치 산업으로 여겨지고 있다. 국내 게임 시장은 2010년 7조 4,312억 원으로 전년대비 12.

국내 게임 시장
국내 게임 시장은 얼마나 성장하였는가?
2010년 7조 4,312억 원으로 전년대비 12.9% 성장

과거의 게임은 단순히 오락과 재미를 위한 도구로 인식되었으나, 현재에는 디지털 컨텐츠 기반의 고부가가치 산업으로 여겨지고 있다. 국내 게임 시장은 2010년 7조 4,312억 원으로 전년대비 12.9% 성장하였다[1]. 특히 온라인 게임시장은 4조 7,673억 원으로 전체 게임 시장의 64.

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참고문헌 (14)

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  2. 2. H. B. Chang, K. K. Kim, and S. J. Lee,"The Study of Information Security Technologies for Security Incidents in Online Game Service," Information Systems Review, Vol.9, No.3, 2007. 
  3. 3. Korea Internet and Security Agency (KISA), "Guide of Online game hacking," 2006. 
  4. 4. Inca Internet Inc., "www.inca.co.kr" 
  5. 5. Anlab Inc., "www.ahnlab.co.kr" 
  6. 6. H. Kim, S. Hong, and J. Kim, "Detection of Auto Programs for MMORPGs," Springer, AI 2005: Advances in Artificial Intelligence, pp.1281-1284, 2005. 
  7. 7. K. T. Chen, J. W. Jiang, P. Huang, H. H. Chu, C. L. Lei, and W. C. Chen, "Identifying MMORPG bots: A traffic analysis approach," Proceedings of the ACM SIGCHI Conference, 2006. 
  8. 8. P. Golle, and N. Ducheneaut, "Preventing Bots from Playing Online Games," Computers in Entertainment (CIE), vol. 3, 2005. 
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  11. 11. S. H. Park, H. W. Jung, T. B. Yoon, and J. H. Lee, "Behavior Pattern Modeling based Game Bot detection," Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, Vol. 20, No. 3, pp. 422-427, 2010. 
  12. 12. Nho-KyungPark, Sang-BongPark, Min-HyeongPark, "The Implementation of Motion Vector Detection Algorithm for the Optical-Sensor", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, VOL.10, No.5, October2010. 
  13. 13. Su-HyunKim, Sang-IlChoi, Sung-HanBae, Young-DaeLee, Gu-MinJeong, "Pattern Recognition using Feature Feedback : Performance Evaluation for Feature Mask", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, VOL.10, No.5, October2010. 
  14. 14. Young-SubKim, Jong-YoungAhn, Sang-BumKim, Kang-InHur, "Astudy on Robust Feature Imagefor Text ure ClassificationandDetection", Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, VOL.10, No.5, October2010. 

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