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GAMESEC06-BP02 Utilisez l'intelligence artificielle et les outils d'apprentissage automatique pour automatiser certains aspects de votre stratégie de protection de l'infrastructure - Objectif de l'industrie du jeu
Directives d’implémentation

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GAMESEC06-BP02 Utilisez l'intelligence artificielle et les outils d'apprentissage automatique pour automatiser certains aspects de votre stratégie de protection de l'infrastructure

Amazon Lookout for Metrics utilise le machine learning pour détecter et diagnostiquer automatiquement les anomalies dans vos données commerciales et opérationnelles et surveille les indicateurs les plus importants pour votre entreprise avec une rapidité et une précision accrues. Le service permet également de diagnostiquer facilement la cause première des anomalies, telles qu'une baisse soudaine des revenus, des connexions, des transactions ou de la rétention. Il n'est pas nécessaire que les développeurs de jeux aient une expérience du machine learning pour le configurer et puissent se connecter à des sources de données populaires, notamment Amazon S3, Amazon CloudWatch, Amazon RDS, Amazon Redshift, ainsi qu'à de nombreuses applications SaaS. Par exemple, vous pouvez intégrer Amazon Lookout for Metrics au Game Analytics Pipeline et à d'autres sources de données pour commencer à analyser le comportement afin de détecter les anomalies.

Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée : élevé

Directives d’implémentation

Vous pouvez également choisir de créer, de former et d'héberger un modèle d'apprentissage automatique personnalisé à l'aide d'Amazon SageMaker AI AI pour traiter des cas d'utilisation tels que la modération du contenu, la détection de toxicité, la détection de triche, la détection de fraude, etc.

Exemple client

AnyCompany Games utilise Amazon Lookout for Metrics pour détecter automatiquement les tendances inhabituelles dans les performances du serveur, les tentatives de connexion des joueurs ou les volumes de transactions susceptibles d'indiquer des menaces émanant de personnes mal intentionnées. En outre, ils ont utilisé Amazon SageMaker AI pour développer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés qui analysent en permanence les modèles de trafic réseau et le comportement des joueurs afin d'identifier les menaces coordonnées, telles que les réseaux de robots qui tentent d'exploiter leur économie virtuelle.

Cette approche automatisée permet à leur équipe de sécurité de se concentrer sur l'investigation et la réponse aux menaces réelles plutôt que de surveiller manuellement des milliers de métriques, tout en s'assurant que les modèles de menaces émergents sont détectés et corrigés avant qu'ils n'aient un impact significatif sur la disponibilité du jeu ou la sécurité des joueurs.

Étapes d’implémentation

  • Utilisez Amazon Lookout for Metrics pour détecter et diagnostiquer automatiquement les anomalies dans les données commerciales et opérationnelles clés

  • Intégrez Amazon Lookout for Metrics à des sources de données telles que Game Analytics Pipeline, Amazon S3, CloudWatch ou pour surveiller des indicateurs tels que les revenus, les connexions et la rétention.

  • Utilisez Amazon SageMaker AI pour créer, former et héberger des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour des cas d'utilisation avancés tels que la détection des triches, la prévention des fraudes et la modération du contenu.