• 정보보호학회지
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• 제27권4호
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• pp.6-13
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• 2017

온라인 게임에서 불법 프로그램을 이용한 게임 봇을 대규모로 운영하는 전문 사설 업체를 속칭 '작업장(Gold Farming Group, GFG)'이라고 부른다. 기존에 작업장에서 운영하는 게임 봇은 24시간 쉬지 않고 반복적인 파밍을 통해 수익을 극대화하는 전략을 취했으나 최근 온라인 게임의 계정 가입이 쉬워지고 무료 플레이가 보편화되면서 개개의 게임 봇 계정이 수행하는 플레이 시간이나 취득 재화 수준을 낮추는 대신 수만 개의 계정을 번갈아 가며 운영하는 방식으로 변하고 있다. 이로 인해 플레이 활동 패턴에 기반한 기존의 탐지 모델들이 점차 무력화되고 있으며 진입 초기에 게임 봇을 빠르게 탐지하고 제재하는 방안이 점차 중요해지고 있다. 우리는 게임 봇을 조기에 탐지하기 위한 방안으로 계정 및 캐릭터의 이름이 갖는 특성을 활용한 게임 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 북미에서 서비스 중인 엔씨소프트의 MMORPG인 '블레이드 앤 소울'의 약 20만 개 계정 정보를 이용해 탐지 성능을 측정하였다. 실험에 의하면 캐릭터 이름에 대해 간단한 나이브 베이즈 분류기를 적용하는 것만으로도 AUC 기준으로 약 0.901의 성능을 기록하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1115-1122
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• 2015

불법 프로그램을 이용한 게임 내 봇은 개인에서 조직으로 확장되고 있으며, 불량조직인 작업장을 통해 온라인 게임 산업에 심각한 문제를 야기하고 있다. 게임 봇을 효율적으로 관리하고 많은 게임머니를 취득하기 위해, 게임 봇들을 온라인 게임 내 소셜 커뮤니티인 길드로 구성하여 봇 길드 활동을 하는 작업장이 존재한다. 게임 사업자들은 게임 봇 탐지 알고리즘을 이용해 봇을 탐지하고 있지만, 이러한 탐지 알고리즘은 작업장의 일부만 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 일반 길드와 봇 길드의 특징을 추출하여 분석하고, 봇 길드로 활동하는 작업장을 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 봇 길드와 일반 길드를 구분하기 위해 개인거래와 경매장 거래, 채팅 패턴을 분석하고, 분석한 결과를 중심으로 봇 길드를 탐지할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법을 국내 유명 온라인 게임의 실제 데이터 샘플에 적용한 결과, 효율적으로 봇 길드를 탐지해 낼 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제27권4호
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• pp.36-42
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• 2017

온라인 게임 내의 가상재화인 게임 머니 취득을 목적으로 한 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 심각한 문제를 야기하고 있다. 때문에 게임 회사에서도 보안 솔루션을 도입하는 등 여러 가지 대응을 시도하고 있으며 그에 대한 사례로 실제 라이브 서비스에서 게임 봇 탐지에 사용하였던 애니메이션 유사도 분석 프레임워크를 제안한다. 사람과 게임 봇 간에는 애니메이션 패턴 차이가 존재하기에 이를 분석하면 게임 봇을 탐지할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 도메인 전문가가 설정한 룰셋에 의존하지 않고 애니메이션 패턴 데이터를 기반으로 생성한 모델을 활용하기에 작업장에서 우회하기가 어려우며, 분석 모델 업데이트만으로 대응이 가능하다는 점에서 게임 운영상 장점이 많다. 이러한 장점들로 향후 애니메이션 패턴 유사도 분석 기법이 게임 봇 탐지에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1077-1084
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• 2015

온라인 게임에서 게임 봇의 사용은 개인정보 탈취, 계정도용의 보안 문제를 발생시킨다. 또한, 게임 봇은 게임 내재화를 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 게임봇을 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 기존 연구에서 봇으로 탐지되었던 하드코어 유저를 구분해내고, 게임 봇을 성장 전에 사전 탐지함으로써 향상된 성능을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.121-129
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• 2011

온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.69-78
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• 2015

온라인 게임 산업이 급격히 성장함에 따라 경제적 이득을 목적으로 한 악성 행위가 증가되고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 악성 행위 중 높은 비중을 차지하는 게임 봇 탐지를 위한 모티베이션 기반 ERG 이론을 적용한 탐지 방법을 제안한다. 기존에 연구된 행위 기반 탐지 기법들이 특정 행위들을 특성치로 선정하여 분석하였다면, 본 논문에서는 모티베이션 이론을 적용하여 행위 분석을 수행하였다. 실제 MMORPG의 데이터를 분석하여 본 결과, 온라인 게임 내에서도 정상 사용자는 실제 세계와 마찬가지로 모티베이션과 관련된 ERG 이론이 잘 적용되는 것을 확인하였다. 반면에, 게임 봇은 정상 사용자와 다르게 특정 목적을 위한 행동 패턴이 나타나기 때문에 모티베이션 이론을 적용하여 탐지할 경우 정상 사용자와는 다른 행동 패턴을 보이는 것을 발견하였다. 이를 통해 ERG 이론을 적용한 봇 탐지 방법을 국내 7위의 규모의 게임에 적용하여 봇 제재 리스트와 교차 분석한 결과, 99.74% 의 정확도로 정상 사용자와 봇을 분류할 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제27권4호
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• pp.14-21
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• 2017

온라인 게임은 가상 재화를 현금화할 수 있게 되면서 여러 가지 부정 행위가 발생하고 있다. 그 중 대표적인 것이 사용자 대신에 게임 플레이를 해주는 게임 봇(game bot)이다. 이러한 게임 봇은 사용자는 물론 게임회사에 큰 해를 입히고 있다. 본 연구에서는 게임 봇을 탐지하는 기존의 연구 중 사용자의 행동 로그를 분석하는, 데이터 분석 기반의 연구를 조사하였다. 관련 연구를 사용자의 행위를 중심으로 구분하였고, 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 첨언하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.

• 정보보호학회지
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• 제30권5호
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• pp.101-109
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• 2020

온라인게임은 부정로그인 및 게임봇 (Game BOT) 탐지 등 서비스에 악영향을 주는 이상징후를 조기에 탐지해야 하는 서비스 분야이다 보니, 데이터기반 보안 (Data-Driven Security)이 상당히 오랜 기간 자생적으로 구축이 되어왔다. 온라인 게임은 초당 동시접속이 800만~1천만에 육박하는 게임도 시장에 빈번히 존재하기 때문에, 게임유저들의 로그데이터를 빅데이터 기술을 접목한 데이터 분석이 필수적이다. 본고에서는 온라인게임 분야에 존재하는 다양한 위협요소 중 하나인 게임봇 및 작업장 탐지에 적용된 데이터기반 보안 기술들에 대해 조사하고 향후 온라인게임분야에서의 데이터기반 보안의 연구 방향을 제시해 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4200-4206
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• 2012

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.