온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.
Purpose - The purpose of this paper is to investigate the effects of online game properties, social interaction, and player satisfaction on intention to online games in Chinese gamers. Research design, data, and methodology - This study is an empirical analysis assuming that properties of online games, social interaction and satisfaction will induce Chinese gamers' intention to play online games. We set the relationship between the six variables as follows. First, the properties of online games, exogenous variables, were identified by three factors: entertainment, security, participation and challenge. Second, we had input social interaction among gamers as another exogenous variables. Third, the gamer's satisfaction of online games was added to the research model as a mediating variable between exogenous variables and endogenous variables. Finally, gamer's intention to play influenced by satisfaction and social interaction was used as final endogenous variable. The data used for the empirical analysis were collected through questionnaires for Chinese under age 35 who enjoy the online games. The data used in the research were finally extracted from 195 questionnaires. The collected data were tested through the analysis of the measurement model (Step 1) and the analysis of the structural model (Step 2). The covariance structure equation model (SEM) was used for the analysis. The measurement model and structural model were evaluated by the maximum likelihood method. Results - The results of the empirical analysis are as follows. The satisfaction of online games were entertainment and security had a significant effect to satisfaction; but participation and challenge and social interaction had no significant effect on satisfaction. The social interaction among gamers and the satisfaction with online games have a significant influence on the intention to play online games. As a result, the attributes of the game were affecting the intention to play the game after satisfaction. Social interaction influenced the intention to play online games rather than satisfaction itself. Conclusions - This study provide some practical implications for the new companies who want to enter the online game industry and seek to competitiveness in China, and provide theoretical implications on the role of interaction among gamers in the study of online games.
오늘날 온라인 콘텐츠 시장이 위축되고 모바일 콘텐츠 시장이 활성화 되는 시점에서 온라인 콘텐츠시장에서 성공과 매출증대를 위해서는 어떠한 노력이 필요한가? 온라인 콘텐츠 사업에 관련된 연구에서는 고객 충성도의 증가가 사업 성공의 주요한 요인임을 제안하고 있다. 온라인 환경에서 사용자 행동에 대한 연구에 따르면, 이용자는 온라인서비스를 이용하면서 몰입(Flow)을 경험하게 되며, 몰입 상태에 이르면 이용자는 서비스를 지속적으로 이용하게 된다. 온라인 게임에 대한 고객충성도가 높다는 것은 이 온라인 게임을 앞으로도 계속 이용하겠다는 의지가 높다는 것을 의미한다. 이에, 본 연구에서는 소비자가 온라인 게임을 플레이하면서 자연스럽게 몰입을 할 수 있는 요소가 무엇이며, 게임의 재미를 더 할 수 있는 온라인 게임의 속성이 무엇인지를 밝히며 이러한 요소들이 고객 충성도를 높이기 위한 중요한 요소임을 검증하고, 온라인 게임을 개발 또는 서비스하는 업체의 매출증대를 위하여 소비자가 원하는 재미있는 게임의 중요 요소가 무엇이며 어디에 촛점을 맞추어 개발을 진행해야 하는지 방향성을 제시하는데 목적이 있다고 할 수 있다.
개인정보가 대량으로 유출되는 사고가 최근 몇 년에 걸쳐 지속적으로 발생하고 있다. 이렇게 외부로 유출된 대량의 개인정보는 명의도용 및 계정도용에 불법적으로 사용되고 있다. 특히 온라인 게임머니 게임아이템 등의 가상의 재화를 현금으로 거래할 수 있는 온라인 게임서비스에서 다수 발생하고 있다. 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 사례를 분석해 보면 몇 가지 특징을 확인 할 수 있는데, 요약해 보면 짧은 시간에 대량으로 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 공격 사례를 통해 대량의 자동화된 계정 도용 공격의 특징을 정의하고 실시간으로 대응할 수 있는 탐지 및 차단 방안을 제안 하였다.
모바일 게임 시장 규모와 인구가 증가하고 동시에 모바일 게임의 생명주기가 크게 길어지면서 PC 기반 온라인 게임에서 나타났던 오토 프로그램 문제가 모바일 게임에서 그대로 재현되고 있다. 사용자들은 오토 프로그램 실행을 위해 안티 바이러스 프로그램의 경고를 무시하거나 심지어 안티 바이러스 프로그램을 삭제하기 때문에, 오토 프로그램이 게임 관련 기능 외에 악성 행위를 수행할 경우 게임 이용자들은 위협에 무방비로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 장기간 대규모의 사용자를 확보하고 있는 대표적인 모바일 게임인 클래시 오브 클랜의 오토 프로그램 7종을 대상으로 악성 행위 유무를 분석하고, 이를 바탕으로 향후 발생 가능한 보안 위협과 대응방안을 제시하였다. 높은 인기를 가진 특정 모바일 게임의 오토 프로그램들을 일괄 분석함으로써 개발 플랫폼, 동작 방식 등 오토 프로그램의 최신 동향을 파악하였고, 향후 오토 프로그램의 변화 양상 예측 및 잠재적 위협을 사전에 차단할 수 있는 방안을 제시하였다.
2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.
Several methods exist for detecting hacking programs operating within online games. However, a significant amount of computational power is required to detect the illegal access of a hacking program in game clients. In this study, we propose a novel detection method that analyzes the protected memory area and the hacking program's process in real time. Our proposed method is composed of a three-step process: the collection of information from each PC, separation of the collected information according to OS and version, and analysis of the separated memory information. As a result, we successfully detect malicious injected dynamic link libraries in the normal memory space.
모바일 게임의 매크로(자동사냥)는 PC 온라인 게임의 게임봇과 같이 정해놓은 규칙에 의해 화면을 터치하는 프로그램으로서 안드로이드 애플리케이션과 Windows 응용프로그램 등 다양한 형태로 만들어져 사용된다. 이는 정직한 사용자에게 박탈감을 주고 흥미를 잃게 하여 게임을 떠나게 만들고 게임 수명을 단축시킨다. 비록 PC 온라인 게임에서 이러한 부정행위를 막기 위해 다양한 연구가 진행되었으나 모바일 게임은 네트워크 사용이 제한적이고 디바이스의 성능이 PC와 다르기 때문에 동일한 방법을 적용시키기 무리가 있다. 본 논문에서는 터치 이벤트 정보를 이용한 매크로 탐지 프레임워크를 제안한다. 모바일 게임에서 터치 이벤트는 게임을 진행하기 위한 필수적인 제어 명령이다. 매크로는 동일한 패턴으로 화면을 터치하기 때문에 정상적인 사용자들의 패턴과 차이가 있다. 캐쥬얼 게임이 대부분인 모바일 게임에서 터치이벤트는 짧은 시간 동안 매크로와 정상적인 사용자를 구별할 수 있는 가장 좋은 특징이다. 제안한 프레임워크를 활용하여 실제 모바일 게임에서 사용되는 매크로들을 탐지한 결과 100%의 정확도와 0%의 오탐률을 보였다.
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.
Waseemullah, Waseemullah;Kazi, Abdul Karim;Hyder, Muhammad Faraz;Basit, Faraz Abdul
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.1-6
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2022
Teaching and learning are one of the major issues during this pandemic (COVID-19). Since the pandemic started, there are many changes in teaching and learning styles as everything related to studies started online. Game-Based Learning has got remarkable importance in the educational system and pedagogy as an effective way of increasing student inspiration and engagement. In this field, most of the work has been carried out in digital games. This research uses an Animated Game-Based Learning design in enhancing student engagement and perception of learning. In teaching Computer Science (CS) concepts in higher education, to enhance the pedagogy activities in CS concepts, more specifically the concepts of "Data Structures (DS)" i.e., Array, Stack, and Queue concepts are focused. This study aims to observe the difference in students' learning with the use of different learning methods i.e., the traditional learning (TL) method and the Animated Game-Based Learning (AGBL) Method. The experimental results show that learning DS concepts has been improved by the AGBL method as compared to the TL method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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