• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.177-188
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• 2015

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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.267-272
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• 2022

온라인 시험은 시간과 공간에 제약이 없다. 수험자의 시험 장소가 별도로 필요하지 않고, 시험 장소로의 이동에 필요한 시간과 비용이 들지 않는다는 장점이 있다. 그러나 온라인 시험은 개별적 환경에서 시험을 진행하기 때문에 다양한 부정행위가 가능하다는 단점이 있다. 그리고 시험 감독 방법이 부족하여 부정행위 탐지에 어려움이 있다. 또 시험 과정과 결과 데이터가 디지털 데이터로만 존재하여 시험 결과 위조 여부 확인을 위해 매건 해당 시험 결과가 저장된 서버에서 직접 확인해야 하는 번거로움이 있고 악의적으로 시험과 관련 데이터를 변경한 경우 진위 확인이 불가하다. 본 연구에서는 부정행위 탐지를 위해 시험 진행 관련 데이터를 블록체인에 저장하는 블록체인 기반 온라인 시험 부정행위 탐지 시스템을 개발하여 온라인 시험의 신뢰도를 높이고자 하였다. 실험을 통해 시험 결과 위변조 부정행위가 탐지됨을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.123-130
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• 2021

A novel approach for the detection of cheating during e-Exams is presented here using convolutional neural networks (CNN) based systems. This system will help the proctors to identify any kind of uncertain event at the time of online exams, for which most of the government's across the globe are recommending due to the Covid-19 pandemic. Most of the institutions and students across the globe are badly affected by their academic programs and it is a challenging task for universities to conduct examinations using the traditional methods. Therefore, the students are attending most of their classes using different types of third party applications that are available online. However, to conduct online exams the universities cannot rely on these service providers for a long time. Therefore, in this work, a complete setup of the software tools is provided for the students, which can be used by students at their respective laptops/personal computers with strict guidelines from the university. The proposed approach helps most of the universities in Saudi Arabia to maintain their database of different events/activities of students at the time of E-Exams. This method proved to be more accurate and CNN based detection proved to be more sensitive with an accuracy of 97% to detect any kind of uncertain activity of the students at the time of e-Exam.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.83-92
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• 2016

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1465-1475
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• 2015

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1069-1076
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• 2017

최근에 출시된 포켓몬고는 위치 기반의 실시간 증강 현실을 모바일로 구현한 온라인 게임이다. 이 게임의 올바른 플레이는 사용자들이 직접 이동해가며 출현하는 포켓몬을 수집하는 것을 기본 전개로 해야 하지만, 인기가 많아짐에 따라 쉽게 플레이하기 위한 악용 사례가 생겨났다. 가장 많이 사용되는 방법은 Fake GPS와 같은 모의 위치 서비스를 제공하는 애플리케이션을 사용하는 것으로, 이러한 애플리케이션을 이용하면 실내에서 이동하지 않고도 게임을 할 수 있기 때문에 온라인 게임에서의 부정행위로 판단할 수 있다. 이와 같은 부정행위를 클라이언트 관점(모바일 기기)에서 탐지하면 시스템 자원을 많이 소모할 수 있어 게임 속도를 급격히 저하시킬 수 있다. 개발사 입장에서는 게임 사용성과 사용자 만족도에 부정적인 영향을 주는 탐지 방법은 적용시키기가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 서버 관점에서 GPS 위치 기록을 활용하여 생성한 이동경로를 분석하여 모의 위치 서비스를 온라인 게임에서 악용하는 사용자를 탐지하는 기법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1427-1435
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• 2009

이러닝은 교실에서 수업이 이루어지는 전통 수업 방식과는 달리 학생들이 각자의 장소에서 온라인으로 수업에 참여 할 수 있는 수업방식이다. 그리고 시험도 온라인에서 이루어지는 경우가 많아 이 경우 시험감독이 어렵다. 감독이 어려운 온라인 시험도 성적에 포함되므로 공정한 학사관리가 중요하다. 본 연구에서는 카메라를 이용한 온라인 시험 공정성 강화 시스템을 제안한다. 온라인 수강생은 매 강의를 학습한 후 출석확인을 위해 카메라로 얼굴을 촬영하고 촬영된 영상은 저장된다. 그리고 시험을 치는 동안 시험 장면을 촬영하고 얼굴을 검출하여 대리시험 등의 부정행위를 방지하고자 한다. 촬영된 영상은 시험이 종료된 후 시험 답안지와 함께 사이버 학사관리 시스템에 전송시키고 시험 성적표와 함께 사진을 인쇄하여 본인을 인증하고 시험 부정을 방지하고자한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1097-1114
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• 2015

빠르게 성장한 게임 시장의 규모에 따라 게임봇, 게임핵, 골드파밍, 사설서버, 시스템 해킹, 네트워크 해킹, 계정도용 등과 같은 게임을 이용한 여러 불법 행위가 증가해 왔다. 이러한 불법 행위를 예방 및 탐지하기 위해 게임 보안 솔루션들이 존재하지만 각 게임마다의 특징이 존재하기 때문에 부정행위로부터 보호하는 것에는 어려움이 있다. 또한 게임 보안은 게임의 기획과 조화되는 게임 보안 솔루션 및 탐지 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 온라인 게임에서의 보안 관련 연구에 대한 동향을 조사하였다. 온라인 게임에서의 부정행위를 분류하였고, 온라인 게임에서의 각 특징에 따른 부정행위 예방 및 탐지 방법을 분류하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2022

코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.222-223
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• 2023

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.