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[학술저널]

온라인 게임 보안을 위한 머신러닝 시스템 연동 방안

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온라인 게임 보안을 위한 머신러닝 시스템 연동 방안

이은조(엔씨소프트)

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초록

온라인 게임에는 해킹이나 악성 코드와 같은 다른 분야에서도 널리 알려진 위협뿐만 아니라 계정 도용이나 자동 사냥프로그램 사용과 같은 온라인 게임에서만 볼 수 있는 위협들이 존재한다. 온라인 게임은 게임 유저의 다양한 활동을 데이터로 기록하기 때문에 이런 풍부한 데이터를 활용한 머신 러닝 기반의 탐지 기법을 적용하기 적합한 분야이다. 그럼에도 불구하고 다른 보안 분야에 비해 상대적으로 연구가 많이 되지 않고 있으며 대부분의 연구가 탐지 모델링 단계에 집중되어있다. 본 논문에서는 머신 러닝에 기반한 온라인 게임 보안 시스템을 효과적으로 구축하기 위한 연동 구조와 실전 적용시 고려해야 할 점에 대해 소개한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 온라인 게임 위협의 종류와 특징
Ⅲ. 온라인 게임 보안 관련 기존 연구 사례
Ⅳ. 머신 러닝 인프라 구축 방안
Ⅴ. 머신 러닝 적용 시 고려 사항
Ⅵ. 결론
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