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.

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.

온라인 게임은 가장 성공적인 인터넷 서비스 중 하나로서 빠른 속도로 성장해 왔다. 그러나 게임을 대상으로 하는 다양한 공격들이 있었고 그로 인해 많은 정상 사용자들 및 게임서비스 회사에 피해가 발생함에 따라, 온라인 게임 서비스를 보호하기 위한 다양한 기법들이 연구되어 왔다. 실제로 대규모 이용자들이 접속하는 PC 게임들의 경우, 게임 클라이언트단, 네트워크 단, 서버 단 각 구간별로 다양한 보안 기법들이 개발되어 적용되어 왔다. 이 중, 게임 클라이언트는 사용자 및 해커 쪽에서 손쉽게 접근이 가능하기 때문에 공격에 쉽게 노출되어 있어 신뢰하기 어려운 구간이었다. 더불어, 게임 클라이언트 단에 강력한 보안을 적용할 경우 성능저하가 발생하기 때문에 상용 게임보안 솔루션에 의해 프로세스 및 메모리 보호를 받는 등 역공학 방지 기법 및 난독화 기법 정도만을 최소한으로 적용하고, 그 외에는 대부분의 탐지 및 차단 기법들을 네트워크 단 및 서버 단에 적용하는 것이 일반화 되어 있다. 하지만, 최근 하드웨어의 지원을 받아 클라이언트 단의 성능저하를 최소화 하면서도, 게임 클라이언트를 TEE (Trusted Execution Environment)에서 안전하게 실행할 수 있는 기술들이 등장하면서, 게임 클라이언트 단의 보안기술이 다시 주목받고 있다. 본 논문에서는 메모리 변조 공격 및 게임프로세스에 인젝션 공격을 하는 게임해킹 기법들에 대응하기 위하여 Intel에서 발표한 새로운 하드웨어 보안 기술인 Intel SGX(Software Guard Extensions)를 적용하는 방안에 대해 소개한다. Intel SGX를 적용하여 게임프로그램의 프로세스를 보호할 경우 코드와 데이터의 무결성 및 기밀성을 보장하며 실행시킬 수 있기 때문에, 온라인게임보안 발전에 상당히 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

온라인 게임 산업은 다양한 경험을 제공할 수 있는 새로운 가치를 창출하며 지속적으로 성장해왔으며, 현재 상당한 규모의 시장을 형성하고 있다. 그러나 게임회사들이 개발단계 및 서비스 운영단계에서 기술적 보호조치를 충분히 하지 못하여 게임클라이언트가 리버스엔지니어링으로 분석당하거나, 취약한 통신설계로 인하여 네트워크 단에서의 패킷 구조가 분석당하거나, 게임회사 내부 또는 IDC로 해커가 침입하여 서버프로그램 바이너리 및 소스코드를 탈취당할 수 있다. 이러한 공격이 가능할 경우 불법 사설 서버가 만들어져 운영되어 온라인게임회사의 이미지에 타격을 주거나 영업상 손실을 유발할 수 있게 된다. 각 게임회사 및 정부에서는 불법 사설 서버를 탐지하고 차단하기 위해 많은 노력을 기울이고 있지만, 점차 사설 서버가 음성적으로 운영되어 차단이 어려우며, 특히 해외에서 운영되는 경우 특별한 대안이 없는 실정이다. 본 논문에서는 현재 게임 산업을 저해하는 불법 프로그램 및 불법 사설 서버의 운영 실태를 파악하고, 이에 대한 심각성을 논의하고자 한다.

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.

온라인 게임 내 가상재화를 현실 세계의 재화로 교환할 수 있다는 점 때문에, PC기반 온라인 게임 내 가상세계는 많은 작업장(Gold-farmer)들로 인한 부정행위가 빈번히 일어나고 있다. 사이버 재화를 현금거래하는 RMT (Real Money Trading)은 과거에는 PC기반 온라인게임, 특히 고포류 게임이나 MMORPG와 같은 장르들에 주로 존재했으나, 모바일 게임에서도 최근 몇 년 간 거래시장이 활발해 지고, 가치가 높은 아이템들이 출현하기 시작하면서 거래 규모가 비약적으로 성장하고 있다. 이로 인해, PC게임에서만 존재하던 작업장이 모바일 게임에도 출현하고, 게임계정 도용을 위한 모바일 악성앱이 등장하는 등 모바일 게임 내의 부정 행위 및 공격 시도 역시 증가하고 있다. 모바일 게임은 하드웨어의 성능 제약 문제, 네트워크 통신의 항상성이 보장되지 않는 문제, 안드로이드 등 플랫폼 OS 자체의 보안 문제, 앱 자체의 디컴파일 문제와 같이 근본적으로 해결하기 어려운 취약점이 존재하는 환경에서 구동되기 때문에 PC기반 게임에서의 게임 봇 및 작업장 탐지와 같은 기법을 적용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 모바일 게임 보안과 PC 게임 보안 기법들을 비교하고, 향후 모바일 게임 보안 향상을 위해 할 수 있는 방안을 제시해 보도록 한다.