초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 3년간 온라인게임 데이터 셋을 분석하여 해킹의 심각성을 파악하고 사이버 지하경제 식별을 목적으로 한다. 이를 위해 온라인게임에 적용 가능한 탐지기술을 개발하여 자동화된 게임봇을 차단할 수 있도록 하고 건전한 사이버경제 체계를 구성하는 것을 목적으로 한다. 1차년도에는 국내 온라인게임 개발사들과 협업하여 실제 게임 로그 데이터를 전달받고 데이터마이닝, 머신러닝 기법을 적용하여 게임봇을 탐지한다. 2차년도에는 온라인게임 상에 존재하는 지하경제를 찾기 위한 연구를 수행하고 부당 이득을 취득하는 게

연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 3년간 온라인게임 데이터 셋을 분석하여 해킹의 심각성을 파악하고 사이버 지하경제 식별을 목적으로 한다. 이를 위해 온라인게임에 적용 가능한 탐지기술을 개발하여 자동화된 게임봇을 차단할 수 있도록 하고 건전한 사이버경제 체계를 구성하는 것을 목적으로 한다. 1차년도에는 국내 온라인게임 개발사들과 협업하여 실제 게임 로그 데이터를 전달받고 데이터마이닝, 머신러닝 기법을 적용하여 게임봇을 탐지한다. 2차년도에는 온라인게임 상에 존재하는 지하경제를 찾기 위한 연구를 수행하고 부당 이득을 취득하는 게임봇을 식별한다. 3차년도에는 게임봇 캐릭터의 행동 특성을 분석하고, 게임 내 캐릭터간의 상호작용 특성을 보여주는 피쳐를 추출하여 게임봇의 경제활동을 식별한다. 더불어 RMT(Real Money Trading)를 통해 현금을 받고 게임 머니를 판매하는 그룹인 GFG(Gold Farming Group)를 탐지하는 방법을 제안하였다. 탐지 결과 향상을 위해 게임사들과 협업을 통해 모든 연구 결과를 검증한다.

연구결과
본 연구에서는 게임봇을 탐지하는 방법론과 알고리즘을 제안하고 실제 게임 내 봇을 탐지하였다. 그리고 사이버 지하경제 분석을 위해 RMT 행위 분석, 부정적인 방법으로 대량의 재화를 생성하는 GFG를 식별하였다. 연구 결과의 유효성과 성능을 검증하기 위해 FPS 게임인 제페토 사의 Point Blank와 MMORPG 게임인 NCSoft사의 AION, Blade and Soul 데이터를 이용하였다. FPS 장르에서 게임봇의 특징을 분석하고, 기존에 알려진 게임봇 탐지 정책보다 5배의 성능 향상이 있음을 확인하였다. 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 액션 시퀀스 분석 기법을 활용하여 MMORPG에서 봇 검출을 수행한 결과, 게임봇들을 정확하게 식별할 수 있음을 확인하였다. 사이버 지하경제 분석을 수행하면서 모티베이션 이론을 이용한 온라인 게임 내 부정행위 탐지, MMORPG에서 GFG 쇠퇴를 위한 현금거래 구매자 탐지 방안에 관한 연구, 온라인 게임봇 길드 탐지 방안 연구, 온라인게임에서의 이상 징후 탐지기법 조사 및 분류, 자산변동 좌표 클러스터링 기반 게임봇 탐지, 캐릭터성장유형 분류를 통한 온라인게임 하드코어 유저와 게임봇 분류를 수행하였다. 연구 결과를 종합하여 게임봇 사용과 계정도용, 현금거래 사이의 연관성을 분석하였으며 게임봇, 게임핵 배포현황을 파악하고 이들의 악성행위를 분석하였다. 연구 결과를 온라인 게임 관련 국내외 유수 학회에 투고하여 국문논문 8편, 국외논문 9편을 게재하였다.

연구결과의 활용계획
본 연구에서 제안한 다양한 치팅 탐지 방법론들은 게임회사의 서버 단에서 로그 분석을 통해 게임봇 및 악성유저들을 빠르게 탐지 적용이 가능한 방법들이다. 본 연구에서 개발한 방법론 중 일부는 실제 게임 서비스에 테스트를 수행하여 게임 내 악성 행위 탐지에 활용하였다. 이와 같이 본 연구에서 개발한 다양한 방법론들을 실 게임 서비스에 시험적으로 적용하면 다양한 효과들을 끌어낼 수 있다. 향후 다양한 게임사 및 게임 산업에 적용한다면 게임봇 및 악성 행위에 대한 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 악성행위 분석을 위해 게임 내 거래 네트워크에 대한 분석을 수행하였고, 이를 통해 현실에서의 거래 네트워크 및 경제활동을 게임 내 경제활동에 반영하는 연구들을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose&contents
The primary purpose of our research is to reveal the underground cyber-economy and detect malicious user behavior in the online game world for three years. We performed methodology developments for automated game bot detection to block those of cheaters from online games. In the

Purpose&contents
The primary purpose of our research is to reveal the underground cyber-economy and detect malicious user behavior in the online game world for three years. We performed methodology developments for automated game bot detection to block those of cheaters from online games. In the first year, we detect online game bots with data mining and machine learning techniques. To this end, we cooperate with online developers who provided us in-game dataset. In the second year, we research for rooting out underground cyber-economies and mark in-game characters which contain illegal rewards. In the third year, we analyze the behavioral differences between game bots and human users. We find RMT (Real Money Trading) activities and GFG (Gold Farming Group) in the online game. To improve detection result, we verify our proposed methodologies with game developers’ help.

Result
We derived game bot detection methodologies and detected in-game bots by utilizing them. For the best performance, we analyzed real datasets from the online game such as Point Blank, AION, and Blade and Soul which are developed by Zepetto and NCSoft, respectively to maximize detection performance. On Point Blank, we composed an analysis method for FPS game bot detection. Because of behavioral patterns of game bot user and different with that of normal users, we set the threshold value by analyzing the behavior of game bot user for game bot detection. Finally, we proposed FPS game bot detection framework. On AION we proposed a fundamental method for detection RMT buyers for the collapse of GFG at the perspective of the buyer by Law of Demand and Supply. We found some types of RMT by analyzing dataset and detected RMT buyers with high accuracy and recall. Also, game bot guild detection methodology, a survey of anomaly detection in online games, detection based on Clustering of asset-varied location coordinates, and kind of other results are proposed from our research. We found there is a direct correlation between RMT and illegal activities. We have submitted papers with our research results, and then eight of domestic papers and nine of international papers are published by our research group.

Expected Contribution
The proposed methodologies for cheating detection are suitable for online games which are currently serviced. Game publishers can apply our research result at a server-side. We verified the methodologies gracefully work on currently serviced MMORPG. By using our result, each game developer can detect and prevent illegal behavior on their service platform. Furthermore, they can find underground cyber-economy easily so that it is possible to reduce financial damage in the online game world. We believe a part of our research result is also acceptable in the real world for research of trade network and economic activities.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 12
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 21
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 23
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 24
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 25
• 8. 참고문헌 ... 25
• 9. 연구성과 ... 26
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 27
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 27
• 12. 기타사항 ... 27
• 별첨1. 대 표 연 구 성 과 ... 28
• 끝페이지 ... 42