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GAMESEC05-BP02 Colete, armazene e analise os registros de uso do jogador para detectar comportamentos impróprios - Lente da indústria de jogos

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GAMESEC05-BP02 Colete, armazene e analise os registros de uso do jogador para detectar comportamentos impróprios

Instrumente seu jogo para coletar registros para entender como os jogadores usam os recursos do seu jogo e como eles interagem com outros jogadores. Você pode então bloquear atividades não autorizadas que podem degradar a experiência do jogador. 

Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: Médio

Orientação para implementação

Envie eventos de log estruturados para o Game Analytics Pipeline usando uma solução de registro, como Amazon CloudWatch Logs ou Amazon OpenSearch Service, ou por meio de uma solução de um AWS parceiro, como Datadog, Sumo Logic, New Relic, Honeycomb.io ou Splunk. Estruture esses registros de uso do jogador para que eles possam ser usados para detectar quando ações específicas dos jogadores precisam ser investigadas.

Depois de capturar os dados, considere a implementação de ferramentas para detectar comportamentos de uso inadequados. Por exemplo, se seu jogo tiver recursos sociais, como mensagens de jogadores, bate-papo por voz ou fóruns on-line, salve os registros desses engajamentos de jogadores em um formato que possa ser analisado para fins de moderação.

Configure o recurso de bate-papo por voz do seu jogo para exportar gravações para o Amazon S3 e use o Amazon Transcribe para converter a fala de áudio em formato de texto, que pode ser armazenado para processamento. Como alternativa, você pode realizar a transcrição de streaming em tempo real integrando o serviço de bate-papo por voz de back-end do jogo diretamente com a API Transcribe para transcrever o streaming de áudio em tempo real. As equipes de moderação podem revisar manualmente o conteúdo e, quando o conteúdo estiver em um formato padrão, você também poderá usar os serviços de AWS IA/ML para realizar a moderação automaticamente. O Amazon Comprehend pode ser usado para realizar processamento de linguagem natural (NLP) para descobrir informações do texto não estruturado, o que pode classificar e organizar as conversas em tópicos relevantes e identificar comportamentos impróprios, como palavrões.

Etapas de implementação

  • Colete, armazene e analise os registros de uso do jogador.

  • Use AWS serviços de inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar e obter informações mais eficientes sobre seus registros de uso de jogadores.