3D
Human Computer Interaction
경쟁형 게임에서의 견고한 비전 기반 부정 행위 탐지
Author
Venue
ACM 컴퓨터 그래픽 및 인터랙티브 기술 학술대회 논문집 2021
Abstract
게임 퍼블리셔와 반치트 기업들은 온라인 게임 내 부정행위를 차단하는 데 성공하지 못했습니다. 우리는 프레임 버퍼의 최종 상태를 캡처하고 불법 오버레이를 탐지하는 새로운 비전 기반 접근법을 제안합니다. 이를 위해 두 가지 1인칭 슈팅 게임과 세 가지 부정행위 소프트웨어를 사용하여 수집한 새로운 데이터셋을 기반으로 DNN 탐지기를 훈련하고 평가합니다. 또한 국소적 또는 전역적 규모에서 작동하는 다양한 DNN 아키텍처의 장단점을 연구합니다. 우리는 신뢰할 수 없는 탐지를 방지하고 네트워크 재훈련이 필요한 시점을 파악하기 위해 출력 신뢰도 분석을 활용한다. 제거 실험을 통해, 우리는 간격 경계 전파(Interval Bound Propagation)를 사용하여 잠재적인 적대적 공격에도 견고한 탐지기를 구축하는 방법을 보여주고, 이를 신뢰도 분석과 결합하여 연구한다. 우리의 결과는 머신러닝을 통한 견고하고 효과적인 치트 방지 기술이 실질적으로 실현 가능하며, 온라인 게임에서 공정한 플레이를 보장하는 데 활용될 수 있음을 보여준다.
