Attribute Inference Attacks in Online Multiplayer Video Games: a Case Study on Dota2

要約

タイトル: Dota2におけるオンラインマルチプレイヤーゲームにおける属性推測攻撃：ケーススタディ

要約:
– Dota2には7,000万人以上のプレイヤーのインゲームデータが無料で公開されている。
– 公開データを悪用して、攻撃者がプレイヤーのプライベート情報を推測することができる可能性があることを発見。
– Dota2における最初の属性推論攻撃 (AIA) の脅威モデルを提案する。
– 500人以上のDota2プレイヤーのデータを収集し、リアルライフとの関連性を数値化する研究を行った。
– 実験結果により、Dota2プレイヤーの公開データを用いて、機械学習を利用することで、柔軟なAIAを実施できることが明らかになった。
– 最高で98%の精度と90%以上の正確性を持つAIAが存在することがわかった。
– この論文は競技ゲームの全体的な脅威の可能性を知らせるものであり、Dota2の開発者に警告を送った。

要約(オリジナル)

Did you know that over 70 million of Dota2 players have their in-game data freely accessible? What if such data is used in malicious ways? This paper is the first to investigate such a problem. Motivated by the widespread popularity of video games, we propose the first threat model for Attribute Inference Attacks (AIA) in the Dota2 context. We explain how (and why) attackers can exploit the abundant public data in the Dota2 ecosystem to infer private information about its players. Due to lack of concrete evidence on the efficacy of our AIA, we empirically prove and assess their impact in reality. By conducting an extensive survey on $\sim$500 Dota2 players spanning over 26k matches, we verify whether a correlation exists between a player’s Dota2 activity and their real-life. Then, after finding such a link ($p$ < 0.01 and $\rho$ > 0.3), we ethically perform diverse AIA. We leverage the capabilities of machine learning to infer real-life attributes of the respondents of our survey by using their publicly available in-game data. Our results show that, by applyingdomain expertise, some AIA can reach up to 98% precision and over 90% accuracy. This paper hence raises the alarm on a subtle, but concrete threat that can potentially affect the entire competitive gaming landscape. We alerted the developers of Dota2.

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arxiv.jp, OpenAI