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[NDC] 소프트웨어 2.0을 활용한 게임 어뷰징 검출
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
게임 로그의 양과 형식이 계속 바뀌고, 사람이 24시간 어뷰징을 감시하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 로그 수집·정제·분석 파이프라인을 개선했다. Hadoop 기반 처리에서 Spark로 옮기고, 수작업 특성에 더해 데이터에서 학습한 특성을 사용해 자동 검출과 제재를 수행했다. 구체적으로 마르코프 연쇄로 캐릭터 이름의 무작위성을 계산하고, 텍스트 CNN으로 스팸 메시지를, 이동 변화량을 입력한 CNN으로 반복적인 오토 플레이를 탐지했다. 모델은 실제 서비스에 적용됐으며, 어뷰징 검출에는 데이터와 도메인 이해가 중요하고 소프트웨어 1.0과 2.0을 문제에 맞게 함께 써야 한다는 점을 강조했다.
- 로그 수집부터 정제·학습·검출까지 이어지는 파이프라인을 만들고, 운영 환경에서 자동 제재까지 연결했다.
- Spark는 작은 데이터로 시작해도 데이터가 늘면 클러스터로 확장할 수 있어, 초기 분석 코드의 재사용에 유리하다.
- 문자열의 문자 전이 확률을 이용하면 이름의 무작위성을 수치화해 어뷰징 분류 특성으로 활용할 수 있다.
- 텍스트 CNN에는 데이터 증강과 드롭아웃을 적용해 스팸 문구 변형과 데이터 불균형에 대응했다.
- 반복 행동만으로 제재하지 말고, 이동 패턴·시간 간격 등 여러 특성을 함께 판단하며 도메인 전문가와 결과를 검토해야 한다.
소개
NDC 2018 [소프트웨어 2.0을 활용한 게임 어뷰징 검출] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 김정주 2. 발표자 소개 : 현재 웹젠에서 TD로서 게임 로그 수집 및 분석을 담당하고 있습니다. 이전에는 NHN과 NPLUTO에서 게임 엔진 개발 및 기술 지원 역할을 하였습니다. 지난 NDC 2016에서 게임 어뷰징 검출, PyConKR 2017에서 강화학습 관련 내용을 발표한 바 있습니다. 이번 발표에서는 참관객 여러분들에게 소프트웨어 2.0의 개념과, 이를 이용해 좀 더 고도화된 게임 어뷰징 검출 방법을 소개해 드릴 예정입니다. 3. 세션 소개 : 최근 기계학습과 딥러닝의 대두는 인공지능에 대한 다양한 우려를 불러일으키고 있습니다. 그러나, 저는 개인적으로 인공지능을 데이터를 학습하여 기능을 구현하는 진보된 형태의 소프트웨어 패러다임 정도로 보고 있습니다. 딥러닝의 대가 안드레이 카패시의 소프트웨어...
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