2017년 9월 30일 토요일

게임과 보안 #12 악성 행위의 전파 (commentary)

게임과 보안 12회째 연재인 "악성행위의 전파" 를 게시했습니다. 


12회차 기고문은 아래 엔씨소프트 블로그 및 네이버포스트에서 볼 수 있습니다.   
l  엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=31212 ) 
l  엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/FHFgWHCg)

이번 연재에서는 게임봇 역시 신규 제품의 확산 (diffusion) 현상에서 관찰할 수 있듯 소셜네트워크를 통해 전파될 수 있다는 점을 소개하였습니다.
논문 full version 에는 상세한 실험 사항들이 기재가 되어 있습니다만, 일단 엔씨소프트의 블로그에 연재된 글은 대중들도 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위해 간단한 발견사항들에 집중하여 설명을 하였습니다.

최근 소셜미디어에서는 “가짜뉴스의 전파”, “사이버 불링 현상의 확산”, “사이버 상의 hate speech” 등을 탐지하고 차단을 할 수 있는 방법은 없는지 고민하는 연구들이 활발히 이루어지고 있습니다.
가짜뉴스 (Fake News)는 여러 나라에서의 선거 결과에 영향을 줄 정도로 판단에 왜곡을 유발할 수도 있고, 혐어발언(hate speech) 역시 이민자들을 차별하고 부정적인 선입견을 갖게 하는 악영향이 있기 때문에, 소셜 미디어를 통해 무분별하게 확산되는 부정적인 정보들을 유포하는 사람들을 (노드들을) 효과적으로 차단하는 기법에 대한 연구가 필요합니다.

마찬가지로 온라인게임 역시 소셜네트워크라고 볼 수 있습니다. 게임세계 내에는 친구 네트워크, 거래 네트워크, 협동 플레이 네트워크 등 다양한 멀티 네트워크들이 overlay 되어 있다고 볼 수 있습니다. 즉, 게임 내에서의 악성행위들 역시 게임 내에서 전파되는 것이 가능합니다.

게임 내에서 무분별하게 전파가 될 경우 곤란한 악성행위가 있다면 아무래도 게임봇 사용이 되겠습니다. 또한 게임 장르에 따라서 욕설, 사이버 불링, 거래사기 등도 있을 거고요.

참고문헌 1~3 의 연구들을 통해서 악성행위가 실제로 전파되고 있음을 확인할 수 있었고, 어떤 채널을 통해서  악성행위들이 확산성이 빠른가를 발견할 수 있었습니다.

다음 연구 주제로 게임 내 사이버불링이나 욕설이 전파되어 가는 양상도 관찰해 보고 싶고, 이러한 전파에 노출이 된 유저들이 게임을 이탈하는 확률, 즉 부정행위에 노출된 사람들의 이탈예측 (churn prediction) 을 해보고 싶습니다. 

참고로, 악성행위의 전파(Contagion)에 관련된 부분은 우리 연구실에서 2012~2014년까지 연구논문을 주로 작성했었고요. 이후에는 선한행위의 전파 쪽으로 연구를 했었습니다.
선한행위의 전파와 관련된 연구는 매스컴에 자주 소개가 되었는데요, 몇 개를 소개드리면 다음과 같습니다. 아주 훈훈한 미담으로, 읽고 나시면 가슴이 따뜻해 지고, 온라인게임에 대한 좋은 인상을 갖게 되실 겁니다.

 참고문헌
1.    Ki, Youngjoon, Jiyoung Woo, and Huy Kang Kim. “Identifying spreaders of malicious behaviors in online games.” Proceedings of the companion publication of the 23rd international conference on World wide web companion. International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2014.
2.    Woo, Jiyoung, Ah Reum Kang, and Huy Kang Kim. “Modeling of bot usage diffusion across social networks in MMORPGs.” Proceedings of the Workshop at SIGGRAPH Asia. ACM, 2012.
3.    Woo, Jiyoung, Ah Reum Kang, and Huy Kang Kim. “The contagion of malicious behaviors in online games.” ACM SIGCOMM Computer Communication Review 4 (2013): 543-544.

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기존 연재 링크 

1부 게임과 보안 #1. 게임봇의 두 얼굴
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=20773 ) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/G5CLEois )
2부 게임과 보안 #2. 게임봇이 나쁜이유
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=21961) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/xMwZfR93)
3부 게임과 보안 #3. 게임봇과 작업장을 바라보는 다양한 시선
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=22901) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/xDcxYUQ8) 
4부 게임과 보안 #4. 게임봇을 탐지하는 기법 
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=24411) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/Gv0ytMEm)
5부 게임과 보안 #5. 게임봇과의 채팅엔 뭔가 특별한 게 있다. 
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=2537)
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/Fh3OgEI4)
6부 게임과 보안 #6. 찾아라! 게임봇의 패턴  
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=26467) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/GLrTXNH0) 
7부 게임과 보안 #7. 계정 도용을 막는 방법  
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=27427) 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/xtOEBqJW) 
8부 게임과 보안 #8. 시퀀스 분석으로 계정 도용을 막아라 
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=27934)
·                     엔씨소프트의 네이버 포스트 (http://naver.me/52OO2k1J)
9부 게임과 보안 #9. 모티베이션 (동기) 분석을 통한 봇 탐지  
·                     엔씨소프트 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=28895) 
·                     엔씨소프트 네이버포스트 (http://naver.me/IFPI6Rtm) 
10부 게임과 보안 #10. 사설서버 
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/GJYaY7j9)
·                     엔씨소프트의 블로그 (http://blog.ncsoft.com/?p=29655)
11부 게임과 보안 #11. 온라인 게임 회사를 노리는 해킹 그룹
·                     엔씨소프트의 네이버포스트 (http://naver.me/Fr4Ol5PB)

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