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论文:游戏中人机检测2017年之后论文概述

发表于 分类于
游戏安全论文

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1 引言

1.1 人机检测的逻辑和方法

  1. 文献搜索：可以搜索的关键词是game bot detection,game bot security,game bot cheating detection。分析了从谷歌学术搜索三个关键词各返回的前20篇论文。只保留2017年之后的论文，剩下35篇。
  2. 文献筛选：选取标准是根据 JUFO 文章评分，0-3分，得分越高，质量越好。经过这次筛选，我们只得到12篇论文。

论文列表如下

文章(大部分是ResearchGate) 分析的数据类别 游戏类别 数据集
Game Bot detection based on avatar trajectory. 角色轨迹 FPS(雷神之锤2) 在与游戏相关的5个网站公开
Multimodal Game Bot Detection using User Behavioral Characteristics 动作频率和社交活动 MMORPG(AION) 公开的AION数据集
Online game bot detection based on party-play log analysis 动作频率和社交活动 MMORPG(AION) 私有的AION数据集
Server-side bot detection in massively multiplayer online games 角色轨迹 MMORPG(魔兽世界) WOW私有数据集
A time series classification approach to game bot detection 动作频率和社交活动 MMORPG(AION) 公开的AION数据集
Battle of Botcraft: fighting bots in online games with human observational proofs 动作频率 MMORPG(魔兽世界WOW) 私有数据集(鼠标和键盘事件)
Behavioral-based cheating detection in online first person shooters using machine learning techniques 动作频率 FPS(特洛伊战争) 私有数据集(游戏事件)
Chatting pattern based game BOT detection: do they talk like us? 社交活动 MMORPG(AION) 私有数据集（游戏事件和聊天活动）
Crime scene reconstruction: online gold farming network analysis 社交活动和网络边(network-side) MMORPG(AION) 私有数据集(交易日志)
Detection of MMORPG bots based on behavior analysis 动作频率 MMORPG(Cabal Online) 事件日志
NGUARD: A Game Bot Detection Framework for NetEase MMORPGs 动作频率 网易游戏MMORPG 私有数据集(动作日志)
Game Bot detection approach based on behavior analysis and consideration of various play styles 动作频率 MMORPG(热血江湖Yulgang Online) 私有数据集(事件日志)

1.2 研究的问题

本文研究如下问题

  1. 哪类游戏的人机检测是科研社区关注度最低的。就是看看哪类游戏还有机会做出新的突破
  2. 人机检测有哪些公开数据集。可以用于实验
  3. 如何检测在线游戏。梳理人机检测的可靠方法
  4. 人机检测的未来方向

2 研究的游戏类别

类别之间可能相关，并且一个游戏也可能同时属于多个类别。有如下类别

  • 角色扮演：玩家控制游戏中角色探索虚拟世界。此类游戏一般是玩家搜集物资来增强角色能力，其中一个子类是MMOPRG，例如魔兽世界。
  • 动作游戏：玩家控制角色摧毁或者躲避游戏中障碍物，典型游戏是超级玛丽。
  • 冒险游戏：控制角色解谜题类任务，角色任务相对固定。此类别游戏集中于故事线，例如Syberia
  • 策略游戏：玩家控制角色的人口并替这些角色做决定，比如星际争霸
  • 音乐游戏：玩家需要完成音乐曲目或者跳舞来获得经验点，例如吉他英雄。
  • 射击游戏：控制角色击杀其他玩家，一般是使用枪。典型的如FPS，如雷神之锤
  • 格斗游戏：玩家控制角色与其他角色格斗，如真人快打
  • 解谜游戏：玩家不需要控制任何角色，只需要解出游戏中各种谜题即可
  • 赌博游戏：如轮盘赌博

大部分论文集中于MMORPG和FPS游戏中的人机检测。但是一些其他策略手游如皇室战争(Clash Royale)有2700万玩家，有些人使用人机提升角色并在后续卖掉，这类并没有获得很高关注度。

3 数据集

下面列出一些公开的数据集，虽然研究者用了各种各样的数据集，但是大部分都无法公开访问。

  • Quake 2(雷神之锤2)数据集：游戏允许记录游戏日志，可以后面用以观看和分析。日志包括角色移动，和游戏事件如捡起物品、射击和摧毁角色。玩家分享了一些游戏日志，如Planet Quake和Demo Squad。
  • AION数据集：数据集包含了49739个角色2010年4月9日到7月5号的动作日志，同时数据集包含一些人工排查被封号的用户列表。

如果说一些公开数据据不符合研究者需要，它们就会自己按照如下思路构建一些数据集。

  • 追踪事件：在游戏客户端可以追踪一些事件，如点击和键盘按键。
  • 开发一个游戏：研究者可能自己开发一个游戏来研究并追踪游戏中的事件。
  • 数据集生成：为了生成人机网络数据集，一些论文使用了分析真实数据包追踪来构建数据并生成真实数据集。通过探索多阶段场景生成了大量事务数据。

4 人机检测方法

4.1 无监督和有监督学习方法

如论文1，2，3，4所述方法，这些监督方法需要有标注的数据集，用户被标记为人机或者普通用户，使用这样的数据集就可以训练分类模型。
无监督学习方法不需要标注，典型的如异常检测算法用于检测人机的异常行为，也可以使用聚类算法。

4.2 基于用户行为的分类方法

基于用户行为的分类方法分为三种

  • 客户端的：有点类似于反病毒的，安装在客户端的程序，程序会检测用户是否有人机行为
  • 网络端(network-side)的：基于网络中收发的数据包分析
  • 服务端的
    • 动作频率：角色执行特定行为动作的数量，例如FPS游戏中角色攻击目标的次数
    • 运动轨迹：角色在游戏中的移动轨迹
    • 社交活动：角色在游戏中的社交活动，交易等。

论文

  1. Ahmad, M.A., Keegan, B., Srivastava, J., Williams, D., Contractor, N.: Mining for gold farmers: automatic detection of deviant players in MMOGs.
  2. Bernardi, M.L., Cimitile, M., Martinelli, F., Mercaldo, F.: A time series classification approach to game bot detection
  3. Kang, A.R., Jeong, S.H., Mohaisen, A., Kim, H.K.: Multimodal game bot detection using user behavioral characteristics
  4. Prasetya, K., Wu, Z.D.: Artificial neural network for bot detection system in MMOGs.