• 제목/요약/키워드: Cheating Detection

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실시간 영상자료 및 네트워크 시스템 분석을 이용한 온라인 시험 부정행위 탐지 서비스 (Online-Exam Cheating Detection Service Using Real-time Video Data and Network System Analysis)

  • 김우경 ;김정현 ;이유정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.286-287
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    • 2023
  • 본 논문에서는 기존에 시행되어 온 부정행위 방지 방안들의 한계점을 파악해 개선점을 연구하고, 온라인 시험에서의 부정행위 탐지 서비스를 제안한다. 실제 대학에서 적용 가능한 구체적인 방안을 제시하여 온라인 시험의 신뢰성과 공정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

PCR을 이용한 품종동정 및 시유와 낙농제품의 진위판별 방법에 관한 연구: 총설 (Detection of Adulteration and Species Identification of Milk and Dairy Products using PCR: A Review)

  • 최석호;이승배
    • Journal of Dairy Science and Biotechnology
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    • 제33권4호
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    • pp.253-262
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    • 2015
  • The authentication and implications of misleading labeling in milk and dairy products is important to protect against cheating consumers from adulteration and to alert sensitive consumers to any undeclared potential allergens. This need to support milk and dairy products labeling has led to the development of specific analytical techniques for the analysis of milk and dairy products ingredients. Recently, several methods based on polymerase chain reaction (PCR), including restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP), multiplex PCR, species-specific PCR, and real-time PCR, have been proposed as useful means for identifying species of origin in milk and dairy products, as well as quantifying and detecting any adulteration. These methods have particular advantages owing to their high specificity and sensitivity, as well as rapid processing time. In this review, we provide an updated and extensive overview of the PCR-based methods used for milk and dairy products authentication with a particular focus on the application of PCR methods to detect adulteration.

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행위 시간 간격 기반 게임 봇 탐지 기법 (Game Bot Detection Based on Action Time Interval)

  • 강용구;김휘강
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권5호
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    • pp.1153-1160
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    • 2018
  • 온라인 게임 이용자가 증가하고 시장 규모가 커지면서 여러 가지 부정행위가 발생하고 있다. 게임 봇은 플레이 시간을 확보하고, 계정 레벨업과 각종 재화 획득을 용이하게 해주는 대표적인 불법 프로그램이다. 본 연구에서는 이용자의 행위 시간 간격(ATI)을 기반으로 게임 봇을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 게임에서 봇의 행위를 관찰하여 빈도수가 많은 행위를 선별한다. 선별된 행위별로 빈도수, ATI 평균, ATI 표준편차를 feature로 Machine Learning을 적용하여 정상 사용자와 게임 봇을 구분한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 '아이온' 게임의 실제 로그를 이용하여 성능을 측정하였고, 97%의 정확도를 보였다. 이 방법은 캐릭터의 움직임, 소셜 행위 뿐 아니라 이용자의 모든 행위를 이용할 수 있으므로 다양한 게임에 적용할 수 있다.

P2P 오버레이 네트워크에서의 능동적 공격에 대한 방어 (Defending Against Some Active Attacks in P2P Overlay Networks)

  • 박준철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권4C호
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    • pp.451-457
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    • 2006
  • 피어-투-피어(P2P) 네트워크는 개방적, 평면적, 자율적 특성으로 인하여 참여 피어들의 악의적인 공격에 근원적으로 취약하다. 본 논문에서는 부트스트래핑(bootstrapping) 단계 및 온라인 단계에서의 악의적 피어들의 공격을 효율적으로 방어하는 문제를 다룬다. 본 논문은 부트스트래핑 단계에서 네트워크의 신뢰성 있는 노드를 이용하여 새로 가입하는 피어에게 ID 관련 정보를 안전하게 부여하는 멤버쉽 처리 프로토콜을 제시한다. 이 신뢰성 있는 노드들은 새로운 피어들이 네트워크에 참여할 때만 사용되곤 그 이외의 P2P 동작에는 관여하지 않는다. 온라인 단계에서의 공격에 대하여 본 논문에서는 P2P 오버레이를 통해 전송되는 메시지의 구조를 제안하여, 메시지 변경, 재생 공격 및 잘못된 정보를 가지는 메시지 공격들의 검출이 용이해지도록 한다 제안한 기법들은 함께 적용되어 악의적 피어들의 속임수를 억제함으로써 피어들로 하여금 네트워크의 프로토콜을 준수하게 만든다. 제안 기법들은 기본적 P2P 오버레이 모델을 가정하여 비구조적 및 구조적의 다수 P2P 네트워크들에 적용될 수 있다.