• 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.

• 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.