[NDC 2021] 게임 망치는 '악성 유저' 어떻게 잡아야 할까요?

게임 내에는 다양한 '악성 행위'가 있다.


게임 봇, 작업장, 소위 '골드 파밍 그룹'이라고 불리는 집단은 게임 안에서 가장 큰 위협 요소다. 이들은 모바일 및 PC 게임에서 자동으로 아이템을 파밍하며, 최종적으로는 현금 거래를 통해 부당한 금전적인 이익을 얻는다. 악성 유저는 과도한 게임 콘텐츠 소모를 통한 게임 수명 단축, 정상적인 유저 이탈 등 게임에 악영향을 미친다.


이런 게임 내 악성 유저들은 어떻게 잡아야 할까? 이를 데이터분석 기반으로 해결할 방안을 설명하기 위해 고려대학교 정보보호대학원 김휘강 교수가 강연했다.


김휘강 박사에 따르면 그간 많은 게임들이 머신러닝과 딥러닝을 통해 봇과 작업장을 탐지했다. 대부분 게임봇의 패턴이 정상 유저의 패턴과 다르다는 점에 착안해 이를 골라내는 연구가 주류를 이루고 있기도 하다. 덕분에 고도화된 알고리즘을 통해 악성 유저와 일반 유저를 식별 가능한 수준에 이르렀다.


문제는 딥러닝 기술을 통한 탐지가 게임봇 및 유저 밴 업무 적용에는 한계를 보인다는 것.


머신러닝과 딥러닝은 결과에 대한 정확도는 보증하지만, 어떤 이유로 밴이 된 유저가 봇으로 탐지됐는지에 대한 설명력은 부족하다. 이에 현업에서는 높은 정확도에도 불구, 설명 가능한 알고리즘을 따로 적용해 이를 해명에 사용하거나, 수동으로 재분석을 하는 경우가 있었다. 아니면 악성 유저를 밴하고도 다시 풀어줘야 하는 사태가 발생했다.

이를 보완하기 위해 'XAI'(Explainable AI)라는 개념이 제시됐다. 이름을 풀어 보면 '설명 가능한 AI'다. 이를 응용하면 왜 유저의 행위가 게임봇으로 식별되었는지 설명할 수 있어, 악의적인 봇 유저가 이의 제기를 하더라도 주요 원인을 설명할 수 있다.


그 외에도 '컨테이전'이라는 현상이 있다. 나의 행위가 다른 사람에게도 전파되는 현상을 말하는데, 여기서는 악성 유저가 악성 행위를 다른 유저에게도 전파하는 것이다. 물론 선한 행위가 전파될 수도 있다.


이런 악성 행위에 대한 해결책은 정확히 무엇일까? 선한 행위는 전파시킬 수 없을까? 자세한 내용은 아래 동영상을 통해 직접 들어보자.

강연 마무리 단계에서 김휘강 교수는 "게임봇, 사설서버와 같이 게임 내 다양한 악성행위가 있고 이를 탐지하고 막을 수 있는 기술도 점차 고도화되고 있다. 물론 기술적인 방법이 실용적이고 가장 현실적인 솔루션이다."라고 언급했다.


"하지만 지금이야말로 유저들이 장기적으로 게임 내 규범을 올바르게 형성하고 지켜갈 수 있도록 동료, 친구, 커뮤니티 활동에 다시 방점을 두어야 하는 시점이 아닌가 생각된다"고 덧붙였다. 

어디서나 볼 수 있는 게임 뉴스는 이제 그만, 디스이즈게임이 당신의 인사이트를 넓혀드립니다.
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