Massively multiplayer online games (MMOG) have become an extremely popular genre of gaming boasting millions of subscribers. Focusing on cheating, game designers often implement client-server network models which ensure that authority over the gamestate is retained by the game providers. Due to scalability limitations of such architecture the transition to the more scalable, yet less secure, peer to peer (P2P) models has become a more attractive option. Concentrating on cheat detection, the IRS hybrid network model is proposed. It combines positive features from both network designs and represents a reasonable trade-off between security and network efficiency. The IRS model's centralized server acts as the authority over the game-state, managing peer to peer matching and monitoring client behaviour. This allows for a reduced computational load by enabling clients to resolve messages for others. Intermittent peer auditing which compares two client's computation of the same request message also allows for the discovery and elimination of cheating behaviour. By simulating the proposed hybrid model in an abstract game environment designed to incorporate parameters of actual gameplay it is shown that malicious clients are purged extremely quickly and with minimal impact on non-cheating clients, while still ensuring continued benefit and scalability from distributed computation. Since cheating has a very serious impact on gaming it is essential that any study into the improvement of MMOG network models strives to preserve security. / Les jeux en ligne massivement multi-joueur (MMOG) sont un genre de jeu devenu extrêmement populaire, avec des millions d'abonnés. Pour éviter les situations de tricherie, les concepteurs de jeux favorisent le modèle réseau client/serveur (C/S) parce qu'il garantie que l'autorité sur l'état du jeu est conservée par le fournisseur du jeu. Cependant, l'évolution de tel modèle est limité. Malgré leur lacune au niveau de la sécurité, les modèles pair-à-pair (P2P) sont une alternative intéressante. Nous proposons un modèle de réseau hybride, l'IRS, qui se spécialise dans la détection des cas de tricherie. Ce modèle exploite les aspects positifs des deux types de modèle réseau (C/S et P2P), tout en proposant un compromis raisonnable entre la sécurité et l'efficacité. Dans le modèle IRS, un serveur centralisé possède l'autorité absolue sur l'état du jeu, tout en assurant la gestion des communications pair-à-pair et la surveillance du comportement des participants. En permettant aux participants d'exécuter des messages pour d'autres participants, la charge d'exécution sur le serveur est réduite. Les cas de tricherie peuvent être découverts et éliminés à l'aide d'audits intermittentes qui comparent les résultats d'exécution d'un même message par deux participants. Des simulations du modèle hybride proposé ont été effectuées dans un environnement jeu visant à reproduire des situations de jeux réelles. Les résultats démontrent le modèle expulse les participants malveillants très rapidement du jeu avec des impacts minimaux aux autres participants, tout en conservant les avantages d'extensibilité des modèles distribués. Puisq
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.32384 |
| Date | January 2009 |
| Creators | Goodman, Joshua |
| Contributors | Clark Verbrugge (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (School of Computer Science) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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