Software Hyena::

Journal Reveiw of Game Anomaly Detection 논문제목 : An Empirical Study of Anomaly Detection in OnlineGames 리뷰했던 논문들에 공통적으로 citation이 된 논문이 바로 이 논문이다. 제목부터 Empirical Study라고 하니 많은 노하우가 담겨있을것이라 생각하여 이 논문리뷰를 진행하였다. Abstract Anomaly Detection의 Game분야의 적용은 매우 적게 연구되고 있다. 이 논문에서는 online game에서의 anomaly detection에 대한 경험적인 내용들을 서술했다. 4개의 Unsupervised Learning Technique이 사용되었고 모든 실험은 VNG사의 2개의 실제 온라인 게임 데이터와..

Classification Methods Anomaly Detection 에 Classification을 많이 사용하는 것을 발견하고 Classification의 정리가 한번 필요할 것 같다고 생각하여 이 포스트를 작성한다. Anomaly Detection 이란? 이상탐지(Anomaly Detection)는 일반적인 값과 다른 특이한 값(Outlier)나 드문 사건을 탐지하는 기법이다. 침입, 사기, 결함, 건강 이상, 범죄 등 다양한 것을 탐지할 수 있다. 1. Classification Classification은 한글로는 분류로 Supervised learning 지도학습의 일종이다. 기존에 존재하는 데이터의 Category 관계를 파악하고, 새롭게 관측된 데이터의 Category를 스스로 판별하는..

Journal Reveiw of Game Bot Detection (Anomaly Detection) 논문제목 : Multimodal game bot detection using user behavioral characteristics Abstract - 온라인 게임시장이 커지면서, 온라인 세계에서의 불법적인 활동들이 급격히 증가했고 다양해졌다. 이 연구의 목적은 MMORPG(Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 장르에서의 게임봇을 탐지하는 것이다. 그래서 이 연구는 골드파밍과 현금거래와 같은 게임봇의 특징적인 부분을 찾았다. 데이터는 유명한 MMORPG 회사에서 제공받은 실제 데이터를 사용했으며 탐지 정확도는 96.06%를 기록했다. Background ..