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[NDC21-데이터분석] 게임 내 악성행위분석 및 사설서버 탐지
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
게임 봇 탐지에 머신러닝을 적용하면 정확도를 높일 수 있지만, 어떤 행동 때문에 제재 대상이 됐는지 설명하기 어렵고 정상적인 헤비 유저를 오탐할 수 있다는 문제가 있었다. 발표에서는 아이온 로그의 플레이 시간·아이템 획득량 등 특징을 랜덤 포레스트와 다층 퍼셉트론으로 분석하고, 특징 중요도와 제거 실험을 통해 탐지 근거를 확인하는 설명 가능한 AI 접근을 소개했다. 또 이용자 네트워크를 통한 봇 행위의 확산 가능성과, 도메인·IP·호스팅·사이트 스냅샷을 추적해 사설 서버를 탐지하고 법적 대응 자료를 확보하는 방안을 다뤘다. 기술적 탐지와 함께 파티·길드 같은 사회적 연결을 강화해 이용자 이탈과 악성 행위의 확산을 줄이는 것이 중요하다는 점을 강조했다.
- 분류 정확도만으로는 제재 근거를 설명하기 어려우므로, SHAP이나 Grad-CAM 같은 설명 기법으로 판단에 기여한 특징을 확인한다.
- 정상 이용자와 봇의 경계가 모호할 때는 플레이 시간, 아이템 획득량 등 행동 로그를 조합해 분류하고, 중요 특징을 제거하며 실제 영향력을 검증한다.
- 봇 사용은 친구·파티·길드 네트워크를 통해 번질 수 있으므로, 네트워크에서 가시성과 영향력이 큰 악성 이용자를 우선 살핀다.
- 사설 서버는 도메인과 호스팅 위치를 바꾸며 운영되므로, 사이트 스냅샷과 연결 관계를 지속적으로 기록해 추적·증거화한다.
- 이탈을 줄이려면 탐지·제재뿐 아니라 파티와 친목 관계 등 이용자의 소속감과 사회적 연결을 함께 고려한다.
소개
● 설문조사: https://forms.gle/CkJmkGcETUnxrESc6 ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 고려대학교 정보보호대학원 김휘강 ● 권장 대상: 데이터 분석가, 게임보안분야 업무담당자 ● 키워드: #게임이용자 행위 분석(악성 유저 포함) #사설서버탐지 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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