GAMESEC06-BP02 Utilice herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar aspectos de su estrategia de protección de infraestructuras

Amazon Lookout for Metrics utiliza el aprendizaje automático para detectar y diagnosticar automáticamente las anomalías en los datos operativos y empresariales, y supervisa las métricas más importantes para sus empresas con mayor velocidad y precisión. El servicio también facilita el diagnóstico de la causa raíz de las anomalías, como una caída repentina de los ingresos, los inicios de sesión, las transacciones o la retención. No es necesario que los desarrolladores de juegos tengan experiencia en aprendizaje automático para configurarlos y pueden conectarse a fuentes de datos populares, como Amazon S3, Amazon CloudWatch, Amazon RDS y Amazon Redshift, así como a muchas aplicaciones SaaS. Por ejemplo, puede integrar Amazon Lookout for Metrics con Game Analytics Pipeline y otras fuentes de datos para empezar a analizar el comportamiento y detectar anomalías.

Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada: alto

Guía para la implementación

Como alternativa, puede optar por crear, entrenar y alojar un modelo de aprendizaje automático personalizado con Amazon SageMaker AI para abordar casos de uso como la moderación de contenido, la detección de toxicidad, la detección de trampas, la detección de fraudes y más.

Ejemplo de cliente

AnyCompany Games utiliza Amazon Lookout for Metrics para detectar automáticamente patrones inusuales en el rendimiento del servidor, los intentos de inicio de sesión de los jugadores o los volúmenes de transacciones que podrían indicar amenazas de actores malintencionados. Además, han utilizado Amazon SageMaker AI para desarrollar modelos de aprendizaje automático personalizados que analizan continuamente los patrones de tráfico de la red y el comportamiento de los jugadores para ayudar a identificar amenazas coordinadas, como las redes de bots que intentan explotar su economía virtual.

Este enfoque automatizado permite a su equipo de seguridad centrarse en investigar las amenazas reales y responder a ellas, en lugar de monitorizar manualmente miles de métricas y, al mismo tiempo, garantizar que los patrones de amenazas emergentes se detecten y aborden antes de que puedan afectar significativamente a la disponibilidad de los juegos o a la seguridad de los jugadores.

Pasos para la implementación