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Journal Reveiw of Game Anomaly Detection 논문제목 : A Study on Game Bot Detection Using Self-Similarity in MMORPGs 실제 기업의 데이터로 성능테스트와 시스템 구현등을하여 실전에 적용한 논문이라 리뷰를 진행해 보았다. Abstract 이 논문은 게임 봇이 가지고 있는 본질적인 특징인 프로그래밍된 패턴에 따라 행동을 반복하는 자기유사성을 주요한 특징으로 이용한 기계학습 기법을 제안하였고 위 모델을 자동으로 유지, 보수하는 시스템을 제안했다. 이 방법은 NC소프트의 게임인 리니지, 아이온, 블레이드 앤 소울이라는 게임들에 대해 성능을 테스했고, 실전에 적용하였다. Introduction - MMORPG에서의 봇, 작업장등에 대한..

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..