キャラクタのネットワークに基づく
MMORPG中のRMT実施者の検出
藤田 篤 五木 宏 松原 仁
公立はこだて未来大学
fujita@fun.ac.jp

 オンラインゲームの普及

ネットワークインフラの高性能化
 端末の高性能化
 ジャンル 従来のゲームのオンライン版


向こう側でメイン処理 + 手元はクライアント処理のみ

オンライン (時空間共有) ならではe.g., MMORPG (Massively Multi-player Online Role-Playing Game)2 オンラインゲーム世界内の秩序形成

仮想世界内の状況認識

コミュニティの創出と発展

ゲーム世界を牽引するプレイヤの支援

ハラスメントの検知・予防

e.g., 盛り上がり度，イベントの効果

e.g., けんか (言い合い)，誹謗中傷

RMT (Real Money Trading) への対応

3 仮想世界と現実世界のバリューの交換

日本のMMORPGにおける主要な問題
 SNS等，他のオンラインサービスでも問題 善悪はゲームタイトルに依存

良い: 現実世界の拡張メディアとしての仮想世界内の利用 (店舗，広告等)
 エコ・ビジネス

悪い: ゲームバランスを崩す

貨幣価値，資源の分布等の極端な変化
 顧客満足度を低下させる
 顧客がゲームから離れる
 ゲーム運営者の収益減少
4

5アウトライン
1.
2.
3.
4.
5.

導入
タスクと関連研究
提案手法
評価実験
まとめ

 キャラクタをRMTの実施が疑われる順に並べる

RMT実施者数は自明ではない
 怪しいキャラクタから順に推薦する(最終判断はゲーム運営者，ただし検証規模は様々) 前提: MMORPGのログデータを参照可能
 タイトルに依存しないであろう情報のみを用いる＜ログデータ＞
動作，時刻，動作種別，相手，場所，パラメタ変化(アイテム，金銭)，etc.

7 キャラクタの分類

教師あり学習 [Matsumoto+, 04]
 主成分分析 [副田+, 08] エージェント(ボット)の自動検出 [Thawonmas+, 08][Chen+, 09]
 行動の頻度，通信量の偏り，etc.
 キャラクタをRMTの実施が疑われる順に並べる
 [Itsuki+, 10] 各キャラクタを色々な指標で直接順位付け


対象期間内の操作通貨量，行動数，発言数，活動時間(分)8 Pros. ゲームログに現れるRMT実施者の行動傾向

あまりチャットをしない 大量の仮想通貨を操作 役割ごとに異なる傾向
 Cons. 検出性能は十分でない 全体15,250名，実施者29名  抽出349 (2.3%，12倍)
 不安定: 操作通貨量と別の統計量の比
 偽装可能: e.g., 行動数，発言数，活動時間

9アウトライン
1.
2.
3.
4.
5.

導入
タスクと関連研究
提案手法
評価実験
まとめ

 RMTには巨額の仮想通貨の操作が関与

実世界とのレート比
 所持額の上限
 役割分担が進んでいる  キャラクタ間の取引が盛ん


集金キャラクタ

金策キャラクタ

販売キャラクタ

購入キャラクタ11 キャラクタ間の取引情報に着目

取引全体 (有無，回数) 金銭取引のみ (有無，回数，総額)
 手続きStep 1. コミュニティ抽出

密にやり取りをしているキャラクタ群  コミュニティ複雑ネットワーク分析のCNM法 [Clauset+, 04]

Step 2. コミュニティの順位付け頻繁あるいは大規模な取引  RMTへの関与大

一網打尽を狙う

Step 3. コミュニティ内のキャラクタの順位付け頻繁あるいは大規模な取引  RMTへの関与大12

 ノード集合をもれなくだぶりなく分ける

ノード: キャラクタ
 エッジ: 取引 (有無，回数，総額)
13

14

 モジュラリティ (modularity) [Newman+, 04]

同一コミュニティ内のエッジが多いほどQが大きい 異なるコミュニティ間のエッジが少ないほどQが大きいtrivialを避けるために期待値を減じる(全ノードを1つのコミュニティにする  Qが最大値)
15 Qが最大となる分割の同定はNP困難
 CNM法 [Clauset+, 04]: ボトムアップ，greedy
1. 個々のキャラクタを別々のコミュニティとみなす
2. 最もQを大きく増大させる2つのコミュニティをマージ
3. Qが上昇する限り2を繰り返す

16

 頻繁あるいは大規模な取引をしているコミュニティ

 RMTへの関与が疑われる
Step 2. コミュニティの順位付け


コミュニティを取引の総量の降順にソート


取引全体の回数，金銭取引の回数，金銭取引の総額

Step 3. コミュニティ内のキャラクタの順位付け


各キャラクタを取引の総量の降順にソート


取引全体の回数，金銭取引の回数，金銭取引の総額17 キャラクタをRMTの実施が疑われる順に並べる


コミュニティの順位付け  キャラクタの順位付け
コミュニティ1位

コミュニティ2位
1位

1位
3位

2位
4位
2位

4位

3位
18

アウトライン
1.
2.
3.
4.
5.

導入
タスクと関連研究
提案手法
評価実験
まとめ

 大航海時代 Online
 4つの検証期間のデータ
 運営者が同定したRMT実施者リスト
 同じ期間の各キャラクタの行動ログ
(C) 2005-2010 TECMO KOEI GAMES CO., LTD.
All rights reserved.

ゲームに登録している全キャラクタではない．

20

 所見


1名もれ

取引キャラクタの割合
取引全体: 約半数
 金銭取引: 約3分の1


RMT実施者はほとんどもれなく仮想通貨の取引を実施


期間Dの1名以外

21

Step 1. コミュニティ抽出 (5種類)
t: 取引全体 (tb: 有無，tt: 回数) c: 金銭取引のみ (cb: 有無，ct: 回数，cv: 総額) 所見
 RMT実施者は少数のコミュニティにまとめられた
 Steps 2 & 3次第で効率的な検出が期待できる
 Qの値は最小でも0.88
 取引が特定のキャラクタ間に偏り (特殊なデータ)
22

Step 1. コミュニティ抽出 (5種類)
t: 取引全体 (tb: 有無，tt: 回数) c: 金銭取引のみ (cb: 有無，ct: 回数，cv: 総額)Step 2. コミュニティの順位付け (3種類)
tt: 取引全体の回数
 ct: 金銭取引の回数
 cv: 金銭取引の総額
Step 3. キャラクタの順位付け (3種類)
tt: 取引全体の回数
 ct: 金銭取引の回数
 cv: 金銭取引の総額
23 指標R1は指標R2よりも優れている

R1 > R2 ≡N [R1(N)

R2(N)]

R(N): 指標Rで順位付けした上位N人中のRMT実施者数
 NR(N) 各パラメタの値の優劣 (5×3×3種類の比較結果)

コミュニティ抽出: 取引の規模が有効 (tt, ct, cv > tb, cb) コミュニティの順位付け: 金銭取引額が有効 (cv > tt, ct) コミュニティ内のキャラクタの順位付け
 単なる取引よりも金銭取引の規模が有効 (ct, cv > tt)
24

Number of the identified RMT Players

29
25
20

ベースライン (BL)
15
10
5

期間A
0050

100
150200Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv
250

300
25

Number of the identified RMT Players

25

15
10期間A

5052
50
40

ct.cv.cvが概ねベスト30

20

050

100
150200Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv
250

300

106
100

Number of the identified RMT Players

Number of the identified RMT Players
Number of the identified RMT Players

29

BLの勝利
80
60
4020

期間C00200400600
Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv
800

1000

20100

期間B
0100200300
Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv
400

500

13012090

60

30

期間D00200

400600Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv
800

1000

Number of the identified RMT Players

5250403020
10

期間B
00100200300
Top N RMT Suspects

cv.cv.cv
cv.cv.ct
ct.cv.cv
ct.cv.ct
tt.cv.cv
tt.cv.ct
cv40050027

 コミュニティの順位 vs キャラクタの順位

Community\Character 1
1○
2○
3
○
…
…
10○
…
…
20
…
…

2 3 4 5
○ ○ ○ ○
○ ○○… … … …
ー ー ー

… 100 … 200 …

…
…
…
…
…
… … … … …
…
… … … … …

○ …
…
…
… … …

…
…
…
…

…
…
… … … …
…
…
… … … …

28

 MMORPGにおけるRMT実施者の自動検出キャラクタのネットワークに基づいて一網打尽 実際のMMORPGのログデータによる性能評価


各キャラクタを直接順位付けるよりも優れた検出性能

 今後の課題 より短い期間のログデータを用いた性能評価
 他のタイトルへの適用
 運営者の支援技術への昇華29