임하빈, 김휘강, 김승주,

Vol. 27, No. 6, pp. 1431-1439, 12월. 2017
10.13089/JKIISC.2017.27.6.1431, Full Text:
Keywords: log analysis, Visualization, Online Game Data Mining, Churn Prediction
Abstract

보안 분야에서 악성코드나 이상 행를 탐지하기 한 보안 로그의 분석은 매우 요하며, 악성코드를 탐지하기 한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 , 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상으 로 게임을 이용하려는 유들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 해 로그 일을 PNG 이미지로 변 환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단 축시켰다. 모델의 유효성 검증을 해서 엔씨소트의 블이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하고, 분석 결 과 97%의 높은 정확도로 잠재인 이탈 유를 측할 수 있었다.

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