[논문 리뷰] No Silk Road for Online Gamers!: Using Social Network Analysis to Unveil Black Markets in Online Games

Eunjo Lee, Jiyoung Woo외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 19.

Digital Games and Media참고 문헌 24인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 온라인 게임 내 허위 상거래(실물 화폐 거래, RMT) 블랙마켓을 식별하기 위해 가상 상품 거래 네트워크의 비정상적인 커뮤니티 구조를 탐지하는 사회적 네트워크 분석 기법을 제안한다. 600만 건의 거래를 라인게이드에서 분석한 결과, 전문 RMT 제공자들이 별형 또는 체인 형태의 네트워크 구조를 형성하며, RMT 시장이 점점 소수의 대규모 제공자에 의해 독점되고 있음을 확인하였다. 이를 통해 RMT 거래량을 정확히 추정하고 불법 활동을 탐지할 수 있었다.

ABSTRACT

Online game involves a very large number of users who are interconnected and interact with each other via the Internet. We studied the characteristics of exchanging virtual goods with real money through processes called "real money trading (RMT)." This exchange might influence online game user behaviors and cause damage to the reputation of game companies. We examined in-game transactions to reveal RMT by constructing a social graph of virtual goods exchanges in an online game and identifying network communities of users. We analyzed approximately 6,000,000 transactions in a popular online game and inferred RMT transactions by comparing the RMT transactions crawled from an out-game market. Our findings are summarized as follows: (1) the size of the RMT market could be approximately estimated; (2) professional RMT providers typically form a specific network structure (either star-shape or chain) in the trading network, which can be used as a clue for tracing RMT transactions; and (3) the observed RMT market has evolved over time into a monopolized market with a small number of large-sized virtual goods providers.

연구 동기 및 목표

• 온라인 게임의 잠재적 RMT 블랙마켓을 탐지하고 크기를 추정함으로써 게임 경제와 명성에 미치는 위협을 줄이기 위해.
• 과도한 행동이 겹치는 점으로 인해 식별이 어려운 정상적인 게임 내 거래와 RMT 거래를 구분하기 위해.
• 탐지에 활용할 수 있는 지문이 될 수 있는 RMT 제공자 네트워크의 구조적 패턴을 규명하기 위해.
• 시간에 따라 RMT 시장이 어떻게 변화했는지 분석하고 독점화 경향을 평가하기 위해.
• 게임 기업에서 RMT 활동을 모니터링하고 관리할 수 있도록 확장 가능한 커뮤니티 기반 방법을 제공하기 위해.

제안 방법

• 2015년 4월부터 2016년 6월까지의 라인게이드에서 발생한 600만 건의 게임 내 거래 데이터를 기반으로 사용자를 노드, 거래를 엣지로 하는 가상 상품 거래 네트워크를 구축함.
• 유저 간의 밀도 높은 거래 활동을 보이는 클러스터를 식별하기 위해 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용함.
• 네트워크 통계(예: 차수 분포, 응집계수)와 사용자 행동(예: 봇 사용, 정지 비율)을 기반으로 탐지된 커뮤니티를 특성화함.
• 높은 중심성, 별형 또는 체인형 구조, 높은 정지 비율을 보이는 커뮤니티를 RMT 제공자 커뮤니티로 식별함.
• RMT 제공자와 소비자 간의 거래를 걸러내어 RMT 거래량을 추정하였으며, 실제 한국의 주요 RMT 웹사이트 데이터와 비교하여 검증함.
• 장기적 분석을 통해 네트워크 및 시장의 변화를 추적하였으며, 오래된 서버에서는 독점화 경향이 강화됨을 확인함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온라인 게임 거래 네트워크에서 RMT 제공자 커뮤니티와 정상 사용자 커뮤니티를 구분하는 데 사용할 수 있는 구조적 패턴은 무엇인가?
• RQ2 게임 내 거래 로그와 커뮤니티 탐지 기법을 활용해 RMT 거래량을 어떻게 정확히 추정할 수 있는가?
• RQ3 RMT 시장은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는가? 특히 중심성과 독점화 측면에서 어떻게 변화했는가?
• RQ4 RMT 제공자들은 높은 정지 비율이나 봇 사용 등의 행동을 보이며 불법 활동을 시사하는가?
• RQ5 거래 수준 분석에 비해 네트워크 기반의 커뮤니티 탐지 기법이 RMT 네트워크 식별에 더 우수한 성능을 보이는가?

주요 결과

• 전문 RMT 제공자들은 중심이 되는 고차수 노드가 거래를 조율하는 별형 또는 체인형 네트워크 구조를 형성하며, 이는 자산 배포 효율성과 리스크 감소에 기여한다.
• 라인게이드의 RMT 시장은 점점 더 독점화되고 있으며, 소수의 대규모 제공자들이 특히 오래된 게임 서버에서 주로 시장을 지배하고 있다.
• RMT 제공자 커뮤니티는 다른 커뮤니티 유형에 비해 훨씬 높은 정지 비율을 보이며 불법 행위의 징후로 확인되었으며, 이는 탐지의 타당성을 뒷받침한다.
• 필터링된 게임 내 거래 데이터를 기반으로 추정한 RMT 거래량이 한국의 두 주요 RMT 웹사이트의 실제 거래 데이터와 매우 유사하게 일치하여, 방법의 정확성을 확인하였다.
• 이 연구는 RMT 거래에서 이전에 보고되지 않은 체인형 네트워크 구조를 규명하였으며, 이는 노출과 정지 위험을 최소화하기 위해 사용될 가능성이 있다.
• 장기적 분석 결과, 성숙한 게임 서버에서는 더 계층적이고 체계적인 RMT 운영이 나타나며, 시간이 지남에 따라 시장의 통합이 진행되고 있음을 시사한다.