KCI등재
연결패턴 정보 분석을 통한 온라인 게임 내 불량사용자 그룹 탐지에 관한 연구
저자
서동남(Dongnam Seo) ; 우지영(Jiyoung Woo) ; 우경문(Kyung-moon Woo) ; 김종권(Chong-Kwon Kim) ; 김휘강(Huy Kang Kim)
발행기관
학술지명
정보보호학회논문지(Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology)
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
585-600(16쪽)
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0
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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 bot탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP주소를 차단하고 있다. 하지만 bot탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단역시 IP변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 점을 가진다. 보 논문에서는 온라인 게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결 패턴 정보에 테이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량 용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안한 모델을 활용하여 IP변조나 VPN기술을 통한 우회접속 역시 탐지 할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인 할 수 있었다.
Security issues in online games are increasing as the online game industry grows. Rel money Trading (RMT) by online game users has become a security issue in several issue in several countries including Korea because RMT is related to criminal activities such as money laundering or tax evasion. RMT-related activities are done by professional work forces, namely gold-farmers, and many of them employ the automated program, bot, to gain cyber asset in a quick and efficient way. Online game companies try to prevent the activities of gold-farmers using game bots detection algorithm and block their accounts or IP addresses. However, game bot detection algorithm can detect a part of gold-farmer’s network and IP address blocking also can be detoured easily by using the virtual private server or IP spoofing.
In this paper, we pro pose a method to detect gold-farmer groups by analyzing their connection patterns to the online game servers, particularly information on their routing and source locations. We verified that the proposed method can reveal gold-farmers’ group effectively by analyzing real data from the famous MMORPG.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.41 | 0.41 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.4 | 0.508 | 0.04 |
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