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    게시물ID : lol_656726
    작성자 : 바끈혜드호
    추천 : 2
    조회수 : 621
    IP : 122.42.***.239
    댓글 : 1개
    등록시간 : 2016/04/13 16:51:25
    http://todayhumor.com/?lol_656726 모바일
    기계학습을 통한 헬퍼 디텍 간단한 설명 및 개인적인 생각
    옵션
    • 창작글
    • 외부펌금지
    다른 커뮤니티에서 썼던 글 복사해와서 편의상 음슴체로 수정했습니다.
    양해 바랍니다.
     
    1. APM 기반 마우스 정확도 설명
    예전에 헬퍼 개발자중 하나가 마우스 APM (Action Per Minute: 1분동안 게임하면서 하는 모든 액션 횟수를 집계한 수치)[1] 만 체크해도 헬퍼들 다 잡을 수 있다고 한 적이 있음.
    (이제동과 박성준이 평균400 대였다고 함[2], 게임 전체 평균이 400이면 순간순간 600 넘게도 간다는 소리)
     
    실제로 스타를 잘하는 사람들 중에 300대 나오는 사람들 있을거임, 근데 모든 명령이 다 의미있는 명령은 아님
    그런데 APM 600의 영역에서 저 초당 10회의 명령을 하나하나 의미있게 사용할 수 있는 사람은 없음
    (여기서 본인이 가능하다고 하는 사람은 http://www.aimbooster.com/ 여기서 마우스 정확도 인증 ㄱㄱ)
     
    어쨌든 사람이 할 수 있는 영역과 기계가 할 수 있는 영역이 나뉘는데 모 BJ 헬퍼를 입증하는 사람들이 프레임에 집착하는 이유 30fps 동영상의 경우 프레임 하나가 화면에 지속되는 시간이0.033초인거임 게임이야 렌더링 속도에 따라 차이가 있을 수 있겠지만 동영상은 빼박

    3프레임(0.1초)만에 무슨 행동을 했다~ 무슨 행동을 했다~ 이 말은 그 순간순간에 정확한 챔피언 중앙을 찾아서 마우스를 위치시켰다는 거임
    이걸 사람이 할 수 있는 영역이라고 보지 않는다는 거임.
     
     
    2. APM을 통한 머신러닝
    1에서 잡설이 좀 길었는데 머신러닝은 기본적으로 학습의 개념이 들어가야 함
    통계적으로 위에서 말한 APM의 헬퍼 판단 임계값을 정하는게 관건

    의사결정트리 기법[3]으로 생각해보면 100명의 사람들을 헬퍼와 헬퍼가 아닌 사람으로 나누는데, 그 기준을 정하는 Element는 1.에서 언급한 APM 이고 같은 APM이라도 활용할 수 있는 방법이 여러가지가 있음
     
    첫째 게임 전체의 평균 apm
    : 위에서 스타1의 프로게이머 선수(가장 높은 선수가 450을 안넘을거임)들과 비교해보면 500을 기점으로 넘어가는 애들을 헬퍼로 보. 물론 한판에 데이터로 판단하는건 아니고, 여러판 꾸준히 쓰는사람들은 빼박 여기서 잡힘
     
    둘째 순간 최대apm
    : 어느 0.1초 사이에 헬퍼가 스킬을 피하기 위해 3번의 무빙 클릭을 한다? 이건 사람의 피지컬로는 불가능하다고 판단해서 잡는 방법.
     
    셋째로 최소 apm
    : 사람이 게임이 수행되는 시간동안 꾸준히 300이상의 apm을 유지하는건 불가능해 0.2초당 한번씩 무조건 클릭을 해야하는건데 말이 안되는거임, 물론 헬퍼는 상황에 따라서 idle 상태인 경우가 있으니 헬퍼를 잡는 방법으론 부적절함. 아마 MMORPG 사냥매크로는 잡을 수 있을거임.
     
    뭐 몇가지 더 생각해볼 수 있겠지만 여기서 일단 스탑.
     
    의사결정트리는 아까 헬퍼와 헬퍼가 아닌 사람으로 나눈다고 했었음.
    그럼 위에서 말한 3가지 Element들로 구분할 때 사용했던 임계값(위에선 각각 500, 1800, 300)을 헬퍼를 사용한 사람과 사용하지 않은 사람들의 통계를 보면서 학습하는거임.
    통계는 계속 쌓이고 임계값은 명확해 짐.
     
    물론 APM 하나로 스스로 학습하는건 불가능에 가깝지만, 헬퍼를 판별하는 방법은 그거 하나가 아님
    예를들어 헬퍼의 기능중 하나인 스킨변경 기능을 완벽하게 탐지할 수 있다면, Entropy가 0인 헬퍼들의 집단을 얻을 수 있음.
    이런 데이터를 기반으로 apm 통계를 분석하고 학습해서 헬퍼들을 보다 정확하게 잡아내는 머신이 되는거임.
     
     
    3. 모 라이엇 직원의 발언[4]에 대한 개인적인 생각
    라코에서 프로그램으로 잡지 못하는 헬퍼는 헬퍼가 아닌 것으로 결론을 내어버렸다는건,
    자기들이 사용하는 프로그램을 신뢰하고, 검거율 100%라는 것을 나타내는 말로 보임.
    헬퍼 관련해서 기계학습에 의해 결정되는 데이터는 100%에 가까워 질 수는 있어도 100%는 불가능함.
    (그런 의미에서 페어파이트는 많은 연구를 통해 Nice한 Element를 찾았고, 이 Element 들로 높은 검거율을 보이는 프로그램임, 느린건 어쩔 수 없음... 빅데이터가 원래 그럼...)
     
    그러나 많은 유저분들의 노력으로 인해 검거율100%가 아님이 증명되었기도 하고,
    부쉬토크 일문일답 내용에서 “시간이 걸릴 뿐 잡아낼 수 있다고 확신한다.” 라는 말을 통해 아직 학습중이라 검거율이 높지 않다는 걸로 들림.
    따라서 의미전달을 위한 단어 사용을 잘못했거나, 뇌피셜을 오피셜처럼 발언한게 되는거라고 생각함.
     
     
    4. 맺음말
    여기까지 읽었으면 불친절한 긴 글 읽어줘서 감사함
    라이엇 직원들은 있는 그대로 유저들과 소통하고 책임감있는 모습 보여줬으면 좋겠음
      
    Reference
    바끈혜드호의 꼬릿말입니다
    Intel i7 4790k
    Samsung DDR3 8GB (x4)
    Asus Maximus VII Formular
    Asus Matrix Platinum 980 SLI (x2)
    Superflower Leadex Gold 750W
    Maxfinder Cristal White Sleeving Cable
    NZXT Noctis 450 Black
    NZXT Kraken x61

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    [1] 2016/04/13 17:18:36  211.229.***.20  묨묨이  624416
    [2] 2016/04/13 22:26:03  123.254.***.198  mophist  696734
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