몬스터 때려잡는 매크로 때려잡기 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
오딘에서는 일반 유저와 행동이 비슷해진 매크로를 단일 기준으로 구분하기 어렵고, 새로운 유형은 제재 라벨도 없어 탐지에 한계가 있었습니다. 파티 생성 횟수·간격과 유저 특성을 변수로 만들어 K-means 군집 분석을 적용했고, 필드 보스 사례에서는 시간대별 텔레포트 패턴을 벡터화해 코사인 유사도로 비슷한 유저를 찾았습니다. 제재 이력이 있는 유저를 기준으로 룰 기반 방식과 비교해 탐지 성능을 확인했으며, 검출 결과는 운영팀의 제재에 활용됐습니다. 발표에서는 두 알고리즘 적용 후 검출되는 매크로가 감소했고, 행동 패턴을 반영한 탐지가 단순 규칙보다 효과적이었다고 설명했습니다.
- 새로운 유형의 이상 유저는 제재 라벨이 없을 수 있으므로, 기존 제재 기록만으로 학습 데이터를 구성하기 어렵습니다.
- K-means를 적용할 때는 변수 설계와 군집 수 선택이 중요하며, 실루엣 점수와 군집 시각화를 함께 참고할 수 있습니다.
- 시간대별 행동 패턴을 비교할 때 기록 공백이 많다면 유클리드 거리보다 코사인 유사도가 적합할 수 있습니다.
- 모델 성능을 평가할 정답 라벨이 불완전하다면, 기존 룰 기반 탐지와의 상대 비교를 활용할 수 있습니다.
소개
카카오게임즈에서 서비스하고 있는 게임인 오딘의 이상유저를 탐지한 경험을 소개드리려고 합니다. 매크로 작업장을 잡을 때 고민했던 부분들과 해결과정, 활용 등을 공유드리도록 하겠습니다. #이상탐지 카카오게임즈 BI팀에서 데이터분석 업무를 맡고 있는 조이 입니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-64 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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