在线多人视频游戏中的属性推断攻击：以 Dota2 为例的研究
密码学与安全
2023-05-02 v5 机器学习
摘要
您是否知道超过 7000 万 Dota2 玩家的游戏内数据可自由访问？如果此类数据被恶意利用会怎样？本文首次研究了这一问题。受视频游戏广泛普及的驱动，我们提出了 Dota2 语境下属性推断攻击（AIA）的首个威胁模型。我们解释了攻击者如何（以及为何）可利用 Dota2 生态系统中丰富的公开数据来推断玩家的私人信息。由于缺乏关于我们 AIA 有效性的具体证据，我们通过实证证明并评估其在现实中的影响。通过对约 500 名 Dota2 玩家、涵盖超过 26k 场比赛的广泛调查，我们验证了玩家的 Dota2 活动与其现实生活之间是否存在相关性。随后，在发现此种关联（ < 0.01 且 > 0.3）后，我们合乎伦理地执行了多种 AIA。我们利用机器学习的能力，通过受访者公开可用的游戏内数据推断其现实生活属性。我们的结果表明，通过应用领域专业知识，部分 AIA 可达到高达 98% 的精确率与超过 90% 的准确率。因此，本文警示了一种微妙但具体的威胁，其可能影响整个竞技游戏领域。我们已向 Dota2 开发者发出警报。
引用
@article{arxiv.2210.09028,
title = {Attribute Inference Attacks in Online Multiplayer Video Games: a Case Study on Dota2},
author = {Pier Paolo Tricomi and Lisa Facciolo and Giovanni Apruzzese and Mauro Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09028},
year = {2023}
}