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[NDC25-데이터분석] 처음부터 딥러닝 안 쓰기 잘했다! - 엠바크 보안(치터 탐지) 협력 사례
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
넥슨 탐지팀은 엠바크 스튜디오의 FPS 게임 더 파이널스에서 치터를 탐지하며, 출시 초기에는 레이블 부족과 설명·신뢰 문제 때문에 딥러닝보다 룰 기반 탐지를 먼저 선택했다. 킬 직전의 플레이어 조작 정보를 EDR 형태로 구성하고 통계적 기준과 비교해 게임 규칙 변조 핵과 노골적인 에임봇에 대응했으며, 탐지 근거를 설명하고 오탐을 함께 수정하는 협업 과정을 만들었다. 운영을 거쳐 치터 레이블과 파트너 간 신뢰가 쌓인 뒤에는 경량 시계열 모델인 TCN을 도입해 소프트 에임봇까지 탐지 범위를 넓혔다. 딥러닝의 개별 예측은 블랙박스지만, 여러 킬의 점수 분포를 히스토그램으로 시각화해 통계적 근거를 제시할 수 있었으며, 탐지 성능뿐 아니라 설명과 운영 협업도 함께 설계해야 한다는 점을 얻었다.
- 출시 초기에는 새롭게 등장하는 게임 규칙 변조 핵에 빠르게 대응할 수 있도록 룰 기반 탐지를 우선 적용한다.
- 킬 직전의 프레임별 조작 정보를 EDR처럼 구성하고, 조건별 정상 통계와 비교해 이상 행동을 찾는다.
- 딥러닝 학습에는 킬 데이터의 양보다 신뢰할 수 있는 치터 레이블을 확보하는 일이 중요하다.
- 킬별 예측 점수는 단독으로 설명하기 어렵지만, 여러 킬의 점수 분포를 히스토그램으로 보여주면 제재 근거를 전달하는 데 도움이 된다.
- 탐지 결과의 제공 주기와 제재 소명 자료, 오탐 수정 및 분석 지원까지 함께 설계해야 협업사의 신뢰를 쌓을 수 있다.
소개
↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 넥슨코리아 정순우, 최재우 ● 키워드:#이상탐지 #FPS #딥러닝 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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