Fraud Detection - online game 과 결제를 중심으로NAVER Engineering대표적인 인터넷 서비스인 온라인게임에 존재하는 대표적인 fraud 인 게임봇/작업장에 대해 소개하고 이를 탐지하기 위한 알고리즘을 사례와 함께 설명한다.
더불어 간편결제 서비스에 지속적인 공격이 발생하고 있는데, 이를 조기 탐지하기 위한 방법에는 어떠한 것이 있을지 소개하도록 한다.
데이터분석 기반 게임봇과 작업장 탐지 (NDC 2017)Korea University거래로그, 파티플레이 로그, 전투 및 사냥 로그 등 서버단에 남는 빅데이터를 분석하여 게임봇 또는 작업장을 탐지하는 기법들은 최근 학계 및 게임업계에서 다양하게 연구되어 현업에 적용되고 있다.
본 강의에서는 이러한 데이터마이닝 기반의 탐지기법들 중에서 최근에 활발히 연구되고 있는 유저들의 행위분석과 프로파일링 기법을 이용한 봇탐지 기법에 대해 소개한다.
이를 위해 다양한 대형 MMORPG 의 실제 로그 데이터를 이용하여 분석을 수행하였으며, 정상적인 유저와 게임봇 유저간 뚜렷이 다른 패턴을 보이는 특징값 (feature) 들을 발굴하였다. 선정된 특징들을 토대로 정상적인 유저와 게임봇 사이의 차이점을 분석한 사례를 설명하고, 범용적으로 활용할 수 있는 프로파일링 기법을 설명하도록 한다.
성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피 #3Amazon Web Services Korea2014년 12월 18일 섬유센터 컨퍼런스홀에서 진행된 정윤진 솔루션스 아키텍트의 "성공적인 게임 런칭을 위한 비밀의 레시피" 강연 시리즈 3회차 "Realtime Analytics"의 발표자료입니다.
NDC17 장창완(최종)창완 장<마비노기 영웅전>의 사례에 기반하여 다음의 내용을 설명합니다.
1. 국내 및 해외에서 라이브 서비스 중에 발생하는 작업장 이슈에 대응하기 위해서 실시간 로그 수집 프로세스를 구축하면서 고민하였던 내용과
2. 수집한 로그 데이터를 활용하여 온라인 액션 게임에서 캐릭터 애니메이션 패턴간의 유사도(TF-IDF, Cosine Similarity)를 분석하여 현업 실무의 어뷰징 탐지에 활용한 사례를 공유합니다.
라이브 서비스 환경에서 국내 및 해외의 실시간 로그 수집에 대해서 고민하시는 개발자나 온라인 게임에서의 봇탐지에 관심있는 분석가들에게 유용한 사례를 소개해드릴 수 있을 것으로 생각합니다.
게임 서비스 품질 향상을 위한 데이터 분석 활용하기 - 김필중 솔루션즈 아키텍트:: AWS Cloud Track 3 GamingAmazon Web Services Korea2016년 1월 7일 AWS Cloud행사에서 김필중 솔루션즈 아키텍트 께서 발표하신 “ 게임 서비스 품질 향상을 위한 데이터 분석 활용하기 “ 발표자료입니다.
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈Minwoo Kim1년 7개월 장수 모바일 게임 쿠키런. 많은 유저, 하루에도 쏟아지는 많은 로그. Time To Market 단축이 핵심 역량 중 하나가 되는 모바일 게임 시장. 자주 빠르게 변경되는 스팩, 로그도 마찬가지로 자주 빠르게 변경되는 스키마. 이런 현실속에서 게임 개발과 운영, 데이터 분석까지 병행 하기 위해서 가볍고 유연한 아키텍처로 적당히 빠르게 데이터 분석을 하는 쿠키런 서버팀 사례를 소개합니다.
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론Hyunjik Bae분산 서버 설계는 원리 이해가 중요하다. 이를 모르고서는 잘못된 설계로 인해 고생은 고생대로 하고 결과는 결과대로 나쁠 수 있다. 본 강연에서는 분산 게임 서버 구조를 짜기 전에 반드시 이해해야 하는 원리를 설명한다.
대용량 데이터레이크 마이그레이션 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 200] - 조은희, 팀장, 카카오게임즈 ::: Games on AWS ...Amazon Web Services Korea기존 온프레미스 환경에서는 비즈니스 성장에 따른 유연한 확장에 어려움 있어 AWS를 이용하여 더욱 탄력적인 환경을 구축하는 프로젝트를 수행하였습니다. 이 세션을 통해 카카오게임즈가 AWS와 함께 수행한 데이터레이크 마이그레이션의 여정과, 그 과정에서 Amazon S3, EMR, Athena, Redshift 등의 다양한 기술 요소들을 활용한 경험과 팁을 전달해 드립니다.
클라우드 기반 실시간 데이터 분석 및 예측 - 윤석찬 테크 에반젤리스트:: AWS Cloud Track 2 AdvancedAmazon Web Services Korea2016년 1월 7일 AWS Cloud행사에서 윤석찬 테크 에반젤리스트 께서 발표하신 “ 클라우드 기반 실시간 데이터 분석 및 예측 “ 발표자료입니다.
모바일 게임 하이브 런칭기 - 최용호용호 최모바일 게임 서버 런칭 과정 중 겪었던 경험들을 공유합니다.
Docker, Amazon ElasticBeanstalk, Kinesis, Elastic Stack, Elasticsearch, 부하테스트에 대한 내용을 담았습니다.
Github : https://github.com/YonghoChoi
Blog : http://yongho1037.tistory.com
AWS 서버리스 컴퓨팅-김필중 :: 2015 리인벤트 리캡 게이밍Amazon Web Services Korea11월18일 있었던 re:Invent re:Cap for Gaming 에서 김필중 솔루션즈 아키텍트가 발표한 ' 서버 없는 컴퓨팅 아키텍처 구축 ' 강연 발표자료입니다.
쿠키런: 킹덤 대규모 인프라 및 서버 운영 사례 공유 [데브시스터즈 - 레벨 200] - 발표자: 용찬호, R&D 엔지니어, 데브시스터즈 ...Amazon Web Services Korea<쿠키런:킹덤> 게임 유저 수가 급증하면서 지금까지 겪어보지 못했던 대규모 인프라 환경을 운영하게 되었고, 그 과정에서 다양한 문제점들에 부딪히게 되었습니다. 이 세션에서는 AWS에서 Stateful 한 게임 서버를 어떻게 운영해야 하는지 아키텍처 관점에서 먼저 설명한 후, 수 백만 명의 사용자를 감당하기 위해 해결해야 했던 어려움에 대해 Scalability 관점에서 설명해드립니다.
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈Minwoo Kim1년 7개월 장수 모바일 게임 쿠키런. 많은 유저, 하루에도 쏟아지는 많은 로그. Time To Market 단축이 핵심 역량 중 하나가 되는 모바일 게임 시장. 자주 빠르게 변경되는 스팩, 로그도 마찬가지로 자주 빠르게 변경되는 스키마. 이런 현실속에서 게임 개발과 운영, 데이터 분석까지 병행 하기 위해서 가볍고 유연한 아키텍처로 적당히 빠르게 데이터 분석을 하는 쿠키런 서버팀 사례를 소개합니다.
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론Hyunjik Bae분산 서버 설계는 원리 이해가 중요하다. 이를 모르고서는 잘못된 설계로 인해 고생은 고생대로 하고 결과는 결과대로 나쁠 수 있다. 본 강연에서는 분산 게임 서버 구조를 짜기 전에 반드시 이해해야 하는 원리를 설명한다.
대용량 데이터레이크 마이그레이션 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 200] - 조은희, 팀장, 카카오게임즈 ::: Games on AWS ...Amazon Web Services Korea기존 온프레미스 환경에서는 비즈니스 성장에 따른 유연한 확장에 어려움 있어 AWS를 이용하여 더욱 탄력적인 환경을 구축하는 프로젝트를 수행하였습니다. 이 세션을 통해 카카오게임즈가 AWS와 함께 수행한 데이터레이크 마이그레이션의 여정과, 그 과정에서 Amazon S3, EMR, Athena, Redshift 등의 다양한 기술 요소들을 활용한 경험과 팁을 전달해 드립니다.
클라우드 기반 실시간 데이터 분석 및 예측 - 윤석찬 테크 에반젤리스트:: AWS Cloud Track 2 AdvancedAmazon Web Services Korea2016년 1월 7일 AWS Cloud행사에서 윤석찬 테크 에반젤리스트 께서 발표하신 “ 클라우드 기반 실시간 데이터 분석 및 예측 “ 발표자료입니다.
모바일 게임 하이브 런칭기 - 최용호용호 최모바일 게임 서버 런칭 과정 중 겪었던 경험들을 공유합니다.
Docker, Amazon ElasticBeanstalk, Kinesis, Elastic Stack, Elasticsearch, 부하테스트에 대한 내용을 담았습니다.
Github : https://github.com/YonghoChoi
Blog : http://yongho1037.tistory.com
AWS 서버리스 컴퓨팅-김필중 :: 2015 리인벤트 리캡 게이밍Amazon Web Services Korea11월18일 있었던 re:Invent re:Cap for Gaming 에서 김필중 솔루션즈 아키텍트가 발표한 ' 서버 없는 컴퓨팅 아키텍처 구축 ' 강연 발표자료입니다.
쿠키런: 킹덤 대규모 인프라 및 서버 운영 사례 공유 [데브시스터즈 - 레벨 200] - 발표자: 용찬호, R&D 엔지니어, 데브시스터즈 ...Amazon Web Services Korea<쿠키런:킹덤> 게임 유저 수가 급증하면서 지금까지 겪어보지 못했던 대규모 인프라 환경을 운영하게 되었고, 그 과정에서 다양한 문제점들에 부딪히게 되었습니다. 이 세션에서는 AWS에서 Stateful 한 게임 서버를 어떻게 운영해야 하는지 아키텍처 관점에서 먼저 설명한 후, 수 백만 명의 사용자를 감당하기 위해 해결해야 했던 어려움에 대해 Scalability 관점에서 설명해드립니다.
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탐사적 데이터 분석을 통한
작업장 탐지 시스템 개발
엔씨소프트
이은조
2011년 6월
4. 4
“Analyzing data can be like chasing the cheese through a maze.
Then you reach a dead end, and you go back and start again.
It’s a puzzle.”
- Six Myths about Data Analysts
5. 5
“Analyzing data can be like chasing the cheese through a maze.
Then you reach a dead end, and you go back and start again.
It’s a puzzle.”
- Six Myths about Data Analysts
오늘 이야기의 주인공
45. 45
아이온 2.1 업데이트 (2010.10.6)
서버 내 키나 량 대폭 증가에 따른
경제 시스템 혼란 우려
46. 46
아이온 2.1 업데이트 (2010.10.6)
서버 내 키나 량 대폭 증가에 따른
경제 시스템 혼란 우려
작업장 키나 회수를 위한
배후 캐릭터 탐지 시스템 적용 결정 (2010.10.15)
47. 47
아이온 2.1 업데이트 (2010.10.6)
서버 내 키나 량 대폭 증가에 따른
경제 시스템 혼란 우려
작업장 키나 회수를 위한
배후 캐릭터 탐지 시스템 적용 결정 (2010.10.15)
BOT 배후 계정 제재 (2010.10.22)
1,383개 계정, 1조 6천억 키나
현금 가치
약 1.5억원
72. 72
아직 치즈를 찾지는 못했습니다…
다만 이전보다는 더 치즈에
가까이 다가갔다고 생각합니다.
73. 73
• 어떻게 하면 아이템/키나 취합 캐릭터를 탐지할 수 있을까?
• 어떻게 하면 거래 내역 추적을 단순화할 수 있을까?
• 작업장 캐릭터 간 거래량/횟수가 일반 유저와의 거래량/횟수에 비해
훨씬 빈번하지 않을까?
• 클러스터링은 어떤 식으로 해야 할까?
• 거래를 가중치 그래프로 표현할 때 가중치는 거래량? 거래횟수?
• 클러스터링 알고리즘은 어떤 것을 써야 하나?
• 클러스터링 결과가 잘 되었는지 정량화할 방법은 없나?
• BOT 도 네트워크 분석을 통해 탐지할 수 없을까?
• 캐릭터 간 관계 지수를 정량화 할 수 없을까?
• 캐릭터의 불량 지수를 정량화 할 수 없을까?
• 일반 유저 그룹과 작업장 그룹을 효과적으로 분류할 수는 없을까?
78. 78
우리에게 필요한 것은
집요함과 끈기 그리고 약간의 스마트함
데이터 처리를 위한 프로그래밍 스킬(파이썬, 자바, 쉘 스크립트, …)
통계적 지식
좋은 도구(R, SAS, SPSS, 엑셀, …)
알고리즘 지식
79. 79
우리에게 필요한 것은
집요함과 끈기 그리고 약간의 스마트함
데이터 처리를 위한 프로그래밍 스킬(파이썬, 자바, 쉘 스크립트, …)
통계적 지식
좋은 도구(R, SAS, SPSS, 엑셀, …)
알고리즘 지식
강한 호기심
80. 80
우리에게 필요한 것은
집요함과 끈기 그리고 약간의 스마트함
데이터 처리를 위한 프로그래밍 스킬(파이썬, 자바, 쉘 스크립트, …)
통계적 지식
좋은 도구(R, SAS, SPSS, 엑셀, …)
알고리즘 지식
강한 호기심
지루한 과정을 견디게 해주는
가장 큰 힘