외부 프로그램으로 대전 게임을 유리하게 진행하는 부정행위를 '데이터 트래픽'을 분석해 구별하는 인공지능(AI)이 개발되었습니다.
GCI: A GPU Based Transfer Learning Approach for Detecting Cheats of Computer Game - IEEE Journals & Magazine
https://ieeexplore.ieee.org/document/9154512
Computer Scientists Create Ultimate Cheat-Detection System That Can Be Used in Any MMO Game | Tech Times
https://www.techtimes.com/articles/254269/20201118/computer-scientists-create-ultimate-cheat-detection-system-used-mmo-game.htm
Computer Scientists Launch Counteroffensive Against Video Game Cheaters - News Center - The University of Texas at Dallas
https://www.utdallas.edu/news/science-technology/stopping-video-game-cheaters-2020/
e스포츠로 대표되는 대전 게임이 상당한 성장을 이루면서 덩달아 대전 게임에 사용되는 치트 도구도 발전을 거듭하고 있어, 치트 검출 시스템의 개발이 따라잡지 못하고 있는 상황입니다. 이러한 상황에서 텍사스대학 달라스교의 컴퓨터과학자팀은 치트 도구가 작동할 때 일어나는 '데이터 통신량'의 변화에 착안하여 '데이터 통신량으로 치트 도구 이용자를 식별'한다는 AI를 개발했습니다.
연구팀은 e스포츠로도 인기가 높은 대전형 FPS 게임 'Counter-Strike : Global Offensive'로, 피실험자 20명에 실제로 치트 도구를 전용 서버에서 이용하게 하는 실험을 실시. 자동으로 적을 조준하는 'Aimbot', 벽을 투명화하여 적의 위치를 알 수 있는 'Wallhack', 자기 캐릭터의 이동속도를 비정상적 값으로 설정하는 'Speedhack'이라는 3종류의 치트 도구를 피실험자에게 제공하여 전용 서버와 플레이어 사이의 트래픽을 실시간으로 추적했습니다. 들어오는 패킷과 나가는 패킷의 수뿐만 아니라, 패킷의 크기, 송신 타이밍, 패킷의 연속성 등을 측정했습니다.
분석 결과, 이 치트 도구가 작동할 때 네트워크의 통신량의 변화에 특이한 패턴이 확인되었습니다. 이 확인된 패턴을 기계학습에 이용하여 '데이터 통신량으로 치트 도구가 사용되었는지 여부를 예측할 수 있는 AI'를 개발했습니다. 개발된 AI는 다수의 플레이어가 참가하는 경우에도 치트 도구의 사용 여부를 판단할 수 있다고 합니다.
개발된 AI는 연구팀이 운용하는 자체 서버에서만 작동이 확인되었지만, 연구팀은 앞으로 AI를 공식 서버에 대응시키는 방법의 고안 및 탐지 메커니즘의 보안화 등을 실시할 예정입니다. 논문의 대표저자인 무하마드 시하브르 이슬람 씨는 "자사의 데이터를 이용하여 이번에 개발된 AI의 학습을 할 수 있습니다"라고 말합니다.
이슬람 씨는 "우리의 목표는 Counter-Strike 같은 게임이 모든 플레이어에게 재미있고 공정하다는 것을 보장하는 것입니다"라고 말합니다.
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