Server-side bot detection for massively multiplayer online games

Abstract

Eine der größten Bedrohungen für Massively Multiplayer Online Games (MMOG) stellt heute "Botting" dar. Botting ist eine Form des Schummelns oder Betruges, bei dem ein Spieler ein Skript verwendet, welches automatisch und ohne sein Zutun das Spiel spielt. Dies hat schwerwiegende negative Auswirkungen auf ehrliche Spieler und beeinträchtigt ihren Spielspaß und ihre Spielmotivation, was direkt das Abonnement-basierte Geschäftsmodell der Spielehersteller angreift. Falls allerdings ein Hersteller überhaupt eine Anstrengung unternimmt um Bots automatisch zu erkennen, so geschieht das lediglich durch Überprüfung des Computers des Spielers auf Signaturen verdächtiger Programme. Dies bedeutet letzten Endes, dass sich diese Methode auf Informationen von einer nicht vertrauenswürdigen Quelle außerhalb des eigenen Einflussbereiches verlässt.<br />Um dieses Problem zu lösen, wird in dieser Diplomarbeit ein automatisches System zur serverseitigen Bot-Erkennung vorgeschlagen, welches rein die Aktionen der Spielfigur berücksichtigt. Dieser Ansatz ist vollständig transparent für die Spieler und nützt aus, dass Bots von einem Skript durch die virtuelle Welt gesteuert werden. Genauer gesagt analysiert das System das Bewegungsverhalten der Spielfigur, erkennt darin Wegpunkte und findet Pfade, die wiederholt benutzt werden. Damit können Bewegungsmuster erkannt werden die sich regelmäßig wiederholen, was anzeigt dass die Spielfigur von einem Bot und nicht von einem Menschen gesteuert wird.<br />Die durchgeführten Experimente zeigen, dass dieses System innerhalb kurzer Zeit mit höchster Treffsicherheit zwischen menschlichen und Bot-gelenkten Spielfiguren unterscheiden kann.<br />

One of the greatest threats that Massively Multiplayer Online Games~(MMOG) face nowadays is botting. Botting is a form of cheating where a player uses a script to automate actions in a game without actually playing herself. This has a severe adverse effect on honest players and impacts their motivation to continue the game, threatening the subscription-based business model of online game providers. However, if game companies make an effort at all to automatically detect bots, it is done through signature checking for suspicious programs on the client-side, essentially relying on information from an untrusted source outside their control. To address the problem, in this thesis an automated approach is proposed which detect bots on the server-side, solely based on the activity of a character. This approach is completely transparent to the end-user and takes advantage of the fact that bots follow a script that guides them through the virtual world. More precisely, by analyzing the movement data of a character, it extracts waypoints and detects paths that are taken repeatedly. This allows to find movement patterns that repeat frequently, indicating that a character is controlled by a script and not a human player.<br />The conducted experiments show that within a short period of time, this approach is able to distinguish with high accuracy between human and bot-controlled game characters.<br />