Bustabit 그래프 게임 결과 예측 분석
(Tensorflow 딥러닝 학습, Hash 함수)

개요

페이스북이나 기타 SNS을 통해 그래프 게임이라는 불법도박 사이트의 존재을 알고있을것이다.
모든 도박 사이트는 당연히 개발자가 무조건 수익을 얻는 구조로 되어있고, 사용자는 결국 돈을 잃게 될것이다.
Bustabit은 Hash 함수를 이용하여 절대 개발자가 미래 게임 결과를 조작할 수 없고 모든 게임은 이미 정해져 있다 하였다.
개발자는 자신있게 소스를 공개하였고 질문도 남길수 있게 하였다.

https://bitcointalk.org/index.php?topic=2807542.0

분명 어떠한 트릭이 있을거라 생각했다.
완전한 랜덤이라면 특정경우에는 분명 개발자가 돈을 잃을수도 있는 상황인것이다.
그리하여 두가지 예측을 해보았다.

(예측1) 개발자는 게임 결과를 조작하고 있고 어떠한 알고리즘의 의해 유지되고 있다.
특정 상황(많은 금액의 베팅)에서는 무조건 이용자의 돈을 잃게 한다던지
특정 상황(개발자의 수익이 일정량 이상이 되었을때)에서는 이용자의 게임 승률을 높인다.
(예측2) 정말 랜덤하게 짜여진 공평한 게임이다.

(예측1)이 맞을 경우 그 알고리즘만 찾아낸다면 게임 결과를 알 수 있고 딥러닝을 통해 그 알고리즘을 찾아낼 수 있을것이다.

.NET C#을 이용한 게임 데이터 수집

먼저 http 요청을 통해 게임 결과 데이터를 수집하였다.
하지만 http response 부분에는 데이터가 없었고 자바스크립트만이 존재했다.
그 자바스크립트는 해석이 불가하였다.
결국 결과 자체의 화면과 소스를 이용할 수 있는 .NET의 WebBrowser을 이용하기로 했다.

http Web Debugging

Response 데이터

<html lang="en">
<!--header 생략-->
<body class="theme-dark">
    <div id="root"></div>
    <noscript>
        <!--style 생략-->
        <div id="container">
            <div id="header">
                <img id="logo" src="/ms-icon-310x310.png" alt="bustabit logo">
                <h1 id="brand">bustabit</h1>
            </div>
            <p id="warning">
                It looks like JavaScript is disabled or not supported by your browser. In order for bustabit to work JavaScript must be enabled!
            </p>
        </div>
    </noscript>
<script type="text/javascript" src="/static/e51deb3e08be42c5d678.js"></script></body>
</html>

하지만 Internet Explorer에서는 접속을 할 수 없기에 WebBrowser 사용이 불가하였다.
결국 CefSharp ChromiumWebBrowser을 사용하여 크롬 제어 환경을 만들었다.
각 피처는 게임번호, 게임 결과 배수, 총 배팅 금액, 이용자의 총 수익으로 정하였다.

CefSharp dll

https://www.codeproject.com/Tips/1058700/Embedding-Chrome-in-your-Csharp-App-using-CefSharp

수집된 15,797개의 게임 데이터 csv 파일

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Files/2537203-2553000.csv

Tensorflow를 이용한 데이터 학습

Data Preprocessing

Cleaning

우리가 예측해야할것은 게임 결과의 배수이고 그 게임의 총 배팅 금액, 이용자의 총 수익은 알지 못한다.
즉 우리가 알고있고 학습시켜야할 데이터는 과거의 게임 결과이다.
결론적으로 선택한 최종 피처는 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 이전의 게임의 배수의 합과 100,50,10,5,3의 게임 이득의 합이다.
input은 15개가 될것이고 output은 게임 결과의 배수로 1개가 될것이다.
hidden layer는 3개로 10X20X10의 형태로 만들었다.

Output csv 파일

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Python/1.get/data_output.csv

Standardization & Train/Test set

모든 데이터는 0과 1사이로 표준화를 시키고 7:3 비율로 train/test set을 나눈다.

Train set

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Python/2.normalization/train_setA.csv

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Python/2.normalization/train_setA_result.csv

Test set

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Python/2.normalization/test_setA.csv

https://github.com/jungh0/Busted/blob/master/Python/2.normalization/test_setA_result.csv

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 29 Commits
.vs/BBusted/v16		.vs/BBusted/v16
BBusted		BBusted
Files		Files
Python		Python
packages		packages
.gitignore		.gitignore
BBusted.sln		BBusted.sln
README.md		README.md

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