핵심 아키텍처: 실시간 처리와 비동기 분석의 분리
안정적인 게임 플레이를 보장하고 심층적인 분석을 수행하기 위해, 실시간 게임 서버와 계산 집약적인 분석 시스템을 메시지 큐를 통해 완전히 분리합니다. 이 구조는 성능 저하 없이 대규모 데이터를 처리할 수 있는 확장성과 안정성을 제공합니다.
실시간 게임 서버 (Node.js)
클라이언트의 수신, 유효성 검사, 게임 상태 업데이트 등 실시간 상호작용을 처리합니다.
메시지 큐 (RabbitMQ/Redis)
게임 데이터를 분석 시스템으로 안정적으로 전달하는 버퍼 역할을 수행합니다.
분석 워커 (Analysis Workers)
오라클 엔진을 사용하여 수의 가치를 평가하고 부정행위 지표를 계산하는 비동기 프로세스입니다.
다중 요인 탐지 모델
단일 지표만으로는 정교한 부정행위를 탐지하기 어렵습니다. 저희 시스템은 경기력 지표와 행동 지표를 종합하여 플레이어의 패턴을 다각도로 분석하고, '의심 점수'를 산출하여 보다 정확하게 이상 행동을 식별합니다.
지표 1: 평가치 손실 (Evaluation Loss)
플레이어의 수가 오라클 엔진이 추천하는 최적의 수에 비해 얼마나 전략적 가치가 떨어지는지를 정량화한 값입니다. 손실이 낮을수록 AI와 유사한 플레이를 했다는 의미입니다.
지표 2: 엔진 일치율 (Engine Correlation)
플레이어의 수가 오라클 엔진이 추천하는 상위 N개의 수와 일치하는 비율입니다. 지속적으로 높은 일치율은 외부 도구 사용의 강력한 신호일 수 있습니다.
지표 3: 행동 생체 인식 (Behavioral Biometrics)
수를 '어떻게' 두었는지 분석합니다. 인간 플레이어는 상황의 난이도에 따라 생각하는 시간이 달라지는 자연스러운 리듬을 보이지만, 기계적인 플레이는 일정한 시간 패턴을 보일 가능성이 높습니다.
플레이어 프로파일링과 Z-점수 분석
단 한 게임의 결과만으로 판단하는 것은 위험합니다. 시스템은 플레이어의 과거 데이터를 축적하여 개인별 '기량 기준선'을 설정하고, 특정 게임의 경기력이 이 기준선에서 통계적으로 얼마나 벗어났는지를 Z-점수로 측정하여 객관적인 판단 근거를 마련합니다.
경기력 분포와 이상치 탐지
아래 차트는 한 플레이어의 과거 '평가치 손실' 분포를 보여줍니다. 대부분의 게임은 평균 근처에 분포하지만, 특정 게임(붉은 점)에서 비정상적으로 낮은 손실을 기록했습니다. Z-점수가 -3.5라면, 이는 통계적으로 극히 드문 현상으로 강력한 이상 신호입니다.
Z-점수란?
데이터가 평균에서 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 나타내는 통계적 척도입니다.
Z-점수 절댓값이 3 이상이면 통계적으로 유의미한 이상치로 간주되며, 정밀 조사의 대상이 됩니다.
종합 의심 점수 모델
모든 분석 지표는 가중치가 부여된 '의심 점수'로 통합됩니다. 이 점수가 사전에 설정된 임계값을 초과하면 해당 게임은 자동으로 플래그 지정되어 운영팀의 최종 검토를 받게 됩니다. 이는 오탐을 줄이고 탐지 효율성을 극대화합니다.