GAMESEC05-BP02 Collecter, stocker et analyser les journaux d'utilisation des joueurs pour détecter les comportements inappropriés

Utilisez votre jeu pour collecter des journaux afin de comprendre comment les joueurs utilisent les fonctionnalités de votre jeu et comment ils interagissent avec les autres joueurs. Vous pouvez ensuite bloquer les activités non autorisées susceptibles de dégrader l'expérience des joueurs. 

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

Directives d’implémentation

Envoyez des événements de log structurés au Game Analytics Pipeline, en utilisant une solution de journalisation telle qu'Amazon CloudWatch Logs ou Amazon OpenSearch Service, ou via une solution d'un AWS partenaire tel que Datadog, Sumo Logic, New Relic, Honeycomb.io ou Splunk. Structurez ces journaux d'utilisation des joueurs afin qu'ils puissent être utilisés pour détecter les cas où des actions spécifiques des joueurs doivent être étudiées.

Après avoir capturé les données, envisagez de mettre en œuvre des outils pour détecter les comportements d'utilisation inappropriés. Par exemple, si votre jeu comporte des fonctionnalités sociales telles que la messagerie intégrée aux joueurs, le chat vocal ou les forums en ligne, enregistrez les journaux de ces engagements des joueurs dans un format qui peut être analysé à des fins de modération.

Configurez la fonction de chat vocal de votre jeu pour exporter les enregistrements vers Amazon S3 et utilisez Amazon Transcribe pour convertir le discours audio au format texte qui peut être stocké pour traitement. Vous pouvez également effectuer une transcription en streaming en temps réel en intégrant le service de chat vocal de votre jeu directement à l'API Transcribe pour transcrire le streaming audio en temps réel. Les équipes de modération peuvent examiner le contenu manuellement, et une fois que le contenu est dans un format standard, vous pouvez également utiliser les services d'intelligence AWS artificielle et d'apprentissage automatique pour effectuer la modération automatiquement. Amazon Comprehend peut être utilisé pour effectuer un traitement du langage naturel (NLP) afin de découvrir des informations contenues dans le texte non structuré, ce qui permet de classer et d'organiser les conversations en sujets pertinents et d'identifier les comportements inappropriés tels que les grossièretés.

Étapes d’implémentation