연결패턴 정보 분석을 통한 온라인 게임 내 불량 그룹 탐지에 관한 연구
- 주제(키워드) MMORPG , gold-farmer , Data-mining , VPN , connection pattern
- 발행기관 고려대학교 정보보호대학원
- 지도교수 김휘강
- 발행년도 2012
- 학위수여년월 2012. 8
- 학위구분 석사
- 학과 정보보호대학원 정보보호학과
- 원문페이지 58 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000035229
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045719773
초록/요약
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.
more목차
1. 서론 1
2. 관련 연구 4
2.1. 사용자 행동 기반 방법 6
2.2. 이동 경로 기방 방법 8
2.3. 네트워크 트래픽 기반 방법 10
2.4. HOP 기반 방법 12
2.5. CAPTCHA 기반 방법 14
3. 군집화에 기초한 불량 그룹 탐지 모델 16
4. 실험 및 결과 분석 24
5. 결론 34
6. 부록 37
1. 기타 유용한 특성치 37
2. 기반 기술 군집분석 39
3. 기반 기술 Levenshtein Distance 40
4. 연결패턴 정보 분석 도구 구현 42
참고문헌 46
