온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.
본 연구는 온라인 게임의 치팅 프로그램에 나타난 플레이어의 욕망을 르네 지라르의 모방 욕망 이론을 통해 규명하는 데 목적을 둔다. 치팅 프로그램은 게임에 참여하는 플레이어들이 갖춰야 할 유희적 태도를 부정하며 게임의 매직 서클을 교란한다. 분석 결과, 치팅 플레이어들의 욕망은 게임의 규칙이 상정한 가상의 '모델 플레이어'를 통해 매개된다. 둘은 내적 매개의 관계를 이루기에, 치팅 플레이어가 이상적 플레이를 모방하는 과정은 끊임없는 대립과 갈등을 야기한다. 기술의 도움을 통해 향상된 플레이어로서의 자신을 꿈꾸지만 게임이 지닌 실패의 미학을 무너뜨린다는 점에서 치팅 플레이어들의 욕망은 트랜스휴먼을 향한 그릇된 욕망으로 정의된다.
온라인 게임 산업의 성장과 함께 해킹 툴의 사용은 날로 증가하고 있다. 해킹 툴은 프로그래밍 지식이 없는 유저들이 해킹과 동일한 기능을 사용할 수 있도록 해주기 때문에 온라인 게임서비스에 있어 많은 문제점을 야기한다. 특히, P2P 네트워크 기반의 FPS 게임은 해킹에 대한 취약성을 가지고 있다. 본 논문은 인도네시아 Point Blank의 사례를 통해 FPS 게임의 치팅 유형을 분석하고, 게임 업체들이 해킹에 대한 효과적인 대처 능력을 갖출 수 있도록 대응방안의 우선순위를 제시하였다.
일반적으로 온라인 게임에서 사용하는 치팅 프로그램 탐지 모델은 클라이언트 단의 치팅 흔적을 조사하여 이를 실시간으로 탐지하는 방식과 서버의 누적 로그에 탐지 알고리즘을 적용하여 치팅 유저를 분류하는 서버 단 탐지 모델로 나누어진다. 클라이언트 탐지 모델은 Anti-reversing 기능 제공과 게임 메모리 변조와 같은 다양한 치팅 공격에 대한 탐지가 가능하나, 탐지 모듈이 클라이언트 단에 배포되어 동작하여 분석 및 우회가 가능할 뿐 아니라 오탐지로 인해 기능의 확장에 한계가 있다는 단점이 존재한다. 이로 인해 많은 주목을 받고 있는 서버 로그 분석 탐지모델은 강력한 탐지 및 높은 정확도를 자랑하나, FPS와 같이 저 사양의 쉽고 단순한 접근성을 가진 로그 데이터만으로는 치팅 유저와 일반 유저 사이의 유의미한 차이점을 찾기가 어려워 이를 활용하지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 상기한 두 탐지 모델의 단점을 보완하기 위해, 클라이언트 단의 게임 보안 솔루션의 로그 정보와 서버 로그를 융합한 실험을 통해 효율적인 탐지 모델을 재설계 하였으며 실제 서비스 중인 FPS 게임에 이를 검증해 보았다.
글로벌 게임 시장 규모가 2023년까지 2,000억 달러를 넘게 성장할 것이라는 전망과 대중적인 온라인 FPS(First Person Shooter) 게임들이 출시되면서 게임 내 치팅(Cheating) 도구들을 배포, 판매하는 사례가 등장하고 있다. 이러한 사례들은 게임 이용에 불편을 초래하고 게임 매출액 감소로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 과거 FPS 게임들에 사용되었던 AimBot들의 사례와 악성코드 탐지에 사용되었던 연구 사례들을 분석해 메모리 변조를 사용하는 AimBot의 탐지 방안을 연구하였다.
본 연구는 온라인 FPS게임 '오버워치', '배틀그라운드'의 커뮤니티 게시글 제목을 '핵'이라는 키워드를 중심으로 수집하여 살피고, 이를 부르디외의 '재생산' 개념을 근간으로 하여 해석해 봄으로써 온라인 FPS게임 '오버워치'와 '배틀그라운드' 유저가 갖는 자본의 양상 및 계급 구조에 대하여 살펴보고자 하였다. 연구에 활용된 데이터는 통계프로그램 R과 키워드 분석 사이트인 '빅카인즈'를 통해 수집 및 정제되었다. 이를 통해 온라인 FPS 게이머 집단의 계급 구조가 문화자본 중심으로 이루어져 재생산되고 있음을 밝히고, 문화자본 중심의 계급 구조 속에서 게임 핵 규제 정책이 나아가야할 올바른 방향성까지도 제언해보고자 한다.
컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.
온라인 게임은 서버와 신용할 수 없는 다수의 클라이언트들로 구성되어 있는 거대한 분산 시스템이다. 이러한 환경에서 불량 사용자들은 자신의 클라이언트나 네트워크 패킷의 조작을 통해 게임의 규칙에 위반되는 행위를 시도하고 게임의 흥행에 큰 악영향을 미친다. 클라이언트 기반의 해킹 탐지 방법은 클라이언트에 탐지 부담을 분배하는 장점이 있지만 우회가 용이하다는 문제점이 있다. 반면, 서버 기반의 탐지 방법은 신용할 수 있지만 많은 자원이 소모된다. 이에 본 논문에서는 클라이언트와 서버를 동시에 이용하는 보안 강화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 서버의 부하를 최소화하면서도 쉽게 우회할 수 없는 강력한 보안을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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