• 한국IT서비스학회지
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• 제10권2호
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• pp.293-308
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• 2011

The preliminary security assessment is an information security process to analyze security weaknesses before beginning of services. Discovering security weakness through preliminary security assessment is highly required because it costs much when security incident occur in the middle of service operation. However, this assessment is not widely spread in the online game service domain yet. In this paper, we summarize the security risk existed in the online game service, and we classify the security requirements related to the each risk. Also, through the case study, we evaluated the effectiveness of preliminary security assessment in this domain. In addition, we suggest checklists that should be reviewed once in game-client side, network-side and game-server side for the purpose of security enhancement.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1067-1075
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• 2015

최근 모바일 게임 사용자가 증가하면서 점수 및 레벨 조작, 게임 속도 조작, 결재부정과 같은 부작용이 발생하고 있다. 특히, PC에서 모바일앱을 구동할 수 있도록 해주는 에뮬레이터를 사용하면 게임 앱을 디버깅을 하거나 게임조작을 자동화하기 쉬워지기 때문에 모바일 게임 보안관점에서 커다란 위협이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 게임 보안 위협 완화를 위해 최근 많이 사용되는 안드로이드 에뮬레이터인 BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave와 구글 크롬에서 안드로이드를 동작 시킬 수 있는 ARC Welder 확장 프로그램을 클라이언트(앱), 게임서버 및 네트워크 관점에서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제9권3호
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• pp.83-98
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• 2007

본 연구에서는 최근 급속한 속도로 발전하고 있는 게임 산업에 비하여 상대적으로 미진한 상태에 있는 게임 서비스에 관한 정보보호 기술 연구를 진행하였다. 연구수행을 위하여 현재 온라인으로 서비스되고 게임들을 대상으로 침해현황을 조사하여 이를 유형별로 분류하였다. 정리된 게임 서비스 침해유형에 따라 서비스 침해를 발생시키는 원인을 분석하여 이를 해결할 수 있는 기술적 방안을 설계한 다음 현재 제공되고 있는 게임 서비스로의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 게임 서비스 보호를 위한 연구의 방향성을 제시함과 동시에 게임 서비스를 포함하는 일반 응용소프트웨어에 대한 정보보호 기술개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.235-255
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• 2019

최근 기술의 발달과 산업의 변화를 통해 게임업계는 PC와 Mobile 그리고 Console game에서 서로 다른 플랫폼 유저가 함께 즐길 수 있는 크로스플레이를 지원하여 재미를 극대화 하고 있다. 크로스플레이를 통해 플랫폼의 경계가 없어지면 기존의 보안이 일정수준 이상 유지되었더라도 새로운 서비스로 인해 예상치 못한 보안위협이 발생 할 수 있다. 기존에 진행된 온라인 게임보안 연구는 PC와 Mobile환경에서 발생 가능한 부정행위 탐지가 대부분이지만 크로스플레이가 가능해짐에 따라 Console game에 대한 보안연구 역시 필요하다. 따라서 본 논문은 Console game 유저를 대상으로 크로스플레이를 즐길 때 발생 가능한 보안위협을 STRIDE와 LINDDUN 위협모델링을 활용하여 체계적으로 식별하고 국제공통평가기준을 활용해 보안요구사항 도출하여 크로스플레이에 대한 평가 기준을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2414-2428
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• 2018

In order to solve the problem that the current network security situation assessment methods just focus on the attack behaviors, this paper proposes a kind of network security situation assessment method based on Markov Decision Process and Game theory. The method takes the Markov Game model as the core, and uses the 4 levels data fusion to realize the evaluation of the network security situation. In this process, the Nash equilibrium point of the game is used to determine the impact on the network security. Experiments show that the results of this method are basically consistent with the expert evaluation data. As the method takes full account of the interaction between the attackers and defenders, it is closer to reality, and can accurately assess network security situation.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.627-637
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• 2015

온라인 게임시장의 성장으로 아이템 거래시장이 활성화됨에 따라 아이템 현금 거래시장은 1조 6,000억원 규모로 성장하였으며, 활성화된 시장으로 인해 아이템 및 게임머니의 현금화가 용이하게 되었다. 이러한 특성으로 악의적인 사용자들은 온라인 게임에서 계정도용을 통해 금전적인 가치가 높은 희귀 아이템 및 게임머니를 탈취하여 현금화하는 사례가 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Playing Game)내에서의 계정도용자들의 행위분석을 통한 계정도용 탐지모델을 제안한다. 계정도용의 경우 현금화 시킬 수 있는 아이템 및 게임머니를 탈취해야하기 때문에 게임 행동상에서 경제활동에 치중되어 있으며 아이템 생산, 아이템 판매, 게임머니 획득 이라는 특정 시퀀스를 가지고 있다. 이를 기반으로 계정도용 탐지모델을 제안하였으며, 본 논문의 탐지모델을 활용하여 분류한 결과 84%의 정확도를 보였다. 더불어 거래 네트워크 분석을 통해 계정도용 시 발생하는 거래특성에 대해 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2866-2879
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• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1297-1307
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• 2018

Steam과 같은 온라인 게임 ESD(Electronic Software Distribution)이 등장하면서 게임 불법 복제 방법도 다양화되고 있다. 온라인 게임 ESD에서는 오프라인에서도 게임을 플레이할 수 있어야한다는 특징 때문에 소프트웨어 DRM을 이용하고 있다. 그러나 기본적으로 제공하는 보안 수준이 낮아 쉽게 우회되고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 불법 복제된 게임의 크랙을 분석하여 Steam DRM을 우회하는 방법에 대해 알아보고 API 콜 버스마크를 이용해 DRM을 보호하는 방법을 개발하였다. 생성한 버스마크는 크랙 그룹을 나타내는 데 있어 85% 이상의 강인성을 보였고, 크랙 여부를 탐지하는 데 95%의 신뢰성을 보였다. 수행한 연구를 통해 온라인 게임 ESD의 보안 향상을 도모할 수 있고, Third Party DRM을 구매할 수 없는 영세한 인디게임 개발자들에게도 일정 수준 이상의 게임 복제 방지 기능을 제공할 수 있다는데 의의가 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.