요약:
'Counter-Strike 2' 플레이어 magga_는 노르웨이 과학기술대학교에서 운영 습관을 통해 동일한 사람이 사용하는 다양한 계정을 식별하는 방법을 연구하여 석사 논문을 마쳤습니다. 천 명 이상의 플레이어를 대상으로 한 테스트 샘플에서 이 방법은 연구원들에게 알려진 팬 계정 13세트를 식별했습니다.
이 연구는 계정 차단의 한계에 초점을 맞췄습니다. 부정행위자가 현재 계정을 잃은 후에도 게임에 복귀하기 위해 계정을 재등록하거나 구매할 수 있습니다. 이 연구에서는 원래 게임에 저장된 일반 게임 기록을 사용하여 빠른 조준 방향 전환, 비상 정지, 총 누르기, 물건 던지기 등의 반복 동작을 포함한 마우스 움직임과 키보드 입력에서 개인 특성을 추출했습니다.
논문에 설명된 샘플 테스트에서 사용자 식별에 대한 마우스 움직임 분석의 정확도는 100%, 키보드 키 패턴의 정확도는 98%였습니다. 두 가지 유형의 지표를 병합한 후 시스템은 연구자들에게 알려진 13개의 팬 계정 그룹을 식별했습니다. 작성자가 처음에는 거짓이라고 믿었던 일부 일치 항목을 확인한 결과 추가 백업 계정이 발견되었습니다.
이러한 결과는 현재 테스트 조건에만 적용되며 이 방법은 아직 Valve의 대규모 플레이어 기반에서 테스트되지 않았습니다. 연구자들은 또한 여러 가족이 같은 컴퓨터를 번갈아 사용하면 판단이 더 어려워질 수 있다고 지적했습니다. 그는 행동 특성을 금지의 기초로 직접 사용하기보다는 먼저 수동 검토를 유도하는 데 사용해야 한다고 제안했으며 Valve나 FACEIT가 실제 환경 테스트를 수행하는 데 도움이 되기를 바랐습니다.
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