論文の概要: Understand Watchdogs: Discover How Game Bot Get Discovered

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13374v2
• Date: Tue, 19 Jan 2021 12:29:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 08:37:34.517402
• Title: Understand Watchdogs: Discover How Game Bot Get Discovered
• Title（参考訳）: 監視犬を理解する:ゲームボットの発見方法を発見する
• Authors: Eunji Park, Kyung Ho Park, Huy Kang Kim
• Abstract要約: 我々は韓国のMMORPGであるAIONのデータセットを用いてXAIモデルを開発した。 これにより,ゲームボットの動作についての説明が得られ,説明の真偽が評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.8519643723088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The game industry has long been troubled by malicious activities utilizing game bots. The game bots disturb other game players and destroy the environmental system of the games. For these reasons, the game industry put their best efforts to detect the game bots among players' characters using the learning-based detections. However, one problem with the detection methodologies is that they do not provide rational explanations about their decisions. To resolve this problem, in this work, we investigate the explainabilities of the game bot detection. We develop the XAI model using a dataset from the Korean MMORPG, AION, which includes game logs of human players and game bots. More than one classification model has been applied to the dataset to be analyzed by applying interpretable models. This provides us explanations about the game bots' behavior, and the truthfulness of the explanations has been evaluated. Besides, interpretability contributes to minimizing false detection, which imposes unfair restrictions on human players.
• Abstract（参考訳）: ゲーム産業は長年、ゲームボットを利用した悪意ある活動に悩まされてきた。 ゲームボットは他のプレイヤーを妨害し、ゲームの環境システムを破壊する。 これらの理由から、ゲーム産業は学習に基づく検出を用いてプレイヤーキャラクター間のゲームボットの検出に最善を尽くした。 しかし, 検出手法の問題点は, 決定について合理的な説明をしていないことである。 この問題を解決するため,本研究ではゲームボット検出の解法について検討する。 我々は,韓国のMMORPGであるAIONのデータセットを用いて,人間プレイヤーとゲームボットのゲームログを含むXAIモデルを開発した。 複数の分類モデルがデータセットに適用され、解釈可能なモデルを適用することで分析される。 これにより,ゲームボットの行動に関する説明が得られ,説明の真正性が評価されている。 また、解釈性は誤検出の最小化に寄与し、人間のプレイヤーに不公平な制限を課す。

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