UPSIDE Vaka Çalışması ile Ağ Trafiği Analizi: Yapay Zeka Destekli Oyun Ağı Optimizasyonu

Yapay Zeka Destekli Oyun Ağı Optimizasyonu

Çevrimiçi oyun oynamak, karmaşık sistemlerin ve ağ altyapılarının kullanımını içeren popüler bir etkinliktir. Büyük miktarda pazar geliri üreten oyun endüstrisinin önemi, bant genişliği tüketimini değerlendirmek, yüksek yükleri tahmin etmek ve desteklemek ile kötü amaçlı faaliyetleri tespit etmek için ağ cihazlarının davranışlarını modellemek için araştırmalara yol açmıştır.

Bu bağlamda, süreç madenciliği, veri odaklı analizlerle model tabanlı içgörüleri birleştirme yeteneği nedeniyle umut vaat etmektedir.

Süreç Madenciliği ile Ağ Trafiği Analizi

Bu makalede, oyun ağ trafiğini analiz etmek için süreç madenciliği tabanlı bir yöntem önermekteyiz. Bu yöntem şunları sağlar:

• Oyun ağ verilerinden farklı durumların denetimsiz karakterizasyonu
• Bu durumların süreç madenciliği yoluyla anlaşılabilir Petri ağlarına kodlanması
• İki farklı video oyununun (Clash Royale ve Rocket League) oyun ağ trafiği verilerinin sınıflandırılması

Yöntemi, iki video oyunu ile etkileşen çeşitli cihazların yer aldığı UPSIDE vaka çalışmasına uyguluyoruz. Sonuçlar, oyun ağ davranışının yeterli tutarlılık (%94,02 cihirlerarası benzerlik) ve belirlilik (%174,99 durumlararası ayrım) ile temsil edilen Petri ağları olarak etkili ve yorumlanabilir bir şekilde modellenebileceğini göstermektedir. Ayrıca, iki farklı video oyununun sınıflandırma doğruluğu da iyi bir seviyede (%73,84 AUC) korunmaktadır.

Ağ Optimizasyonu ve Güvenlik Uygulamaları

Önerilen yöntem, oyun ağlarının davranışını anlamak, bant genişliği tüketimini tahmin etmek ve kötü amaçlı faaliyetleri tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca, oyun deneyimini iyileştirmek ve ağ kaynaklarını daha verimli kullanmak için de uygulanabilir.

Sonuç

Çalışma, süreç madenciliğinin oyun ağ trafiği analizinde etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, oyun geliştiricileri ve ağ yöneticileri için değerli içgörüler sağlayabilir.