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저자 박상현, 김태연, 윤태복, 이지형 
학회명 한국 게임학회 춘계 학술대회 
학회명 (약자) KGS 2010 
페이지 107-111 
학회시작일 2010-06-04 
학회종료일 2010-06-04 

온라인 게임 산업 급성장의 역기능으로서 게임 서비스의 피해사례는 해마다 증가하고 있다. 이미 게임 서비스 피해 양상의 다양성과 규모면에서 심각성이 크게 드러나고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동 사냥 프로그램)에 대한 피해규모는 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 기존의 게임 봇 방지 대책은 게임 사용자의 PC에 보안 체계가 설치되어 게임 실행과 동시에 동작중인 프로세스를 감시하는 방식으로 진행되고 있다. 하지만 이러한 보안 방식은 게임 봇 제작자의 조작으로 인해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 수집 가능한 게임 캐릭터의 행동 정보를 가지고 사람과 게임 봇을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇 혹은 플레이어의 상태 정보에 기반을 두어 인공지능인 게임 봇과 게임 사용자의 차이점을 도출할 수 있는 속성을 정의하고 이를 이용하여 게임 봇을 검출할 수 있는 모델을 제시하였다.


    2012

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      저자: CheolWon Na, YunSeok Choi, Jee-Hyong Lee     학회명: 2022 한국인공지능학회 & NAVER 추계 공동학술대회     학회명 (약자): JKAIA 2022     학회시작일: 2022-11-17     학회종료일: 2022-11-19    
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      2012.01.18
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