Mouse Macro Detector (Chrome Extension)

Chrome 확장 기반 매크로(자동화 스크립트) 탐지 모델
이 저장소는 anti-macro-extension 프로젝트의 AI 탐지 모델 및 추론 코드(Model Layer) 를 포함합니다.

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프로젝트 개요

현대 웹 환경에서는 티켓팅, 한정 판매, 이벤트 응모 등에서 매크로(bot) 사용이 빠르게 증가하고 있습니다.
본 프로젝트는 마우스/키보드 이벤트의 실시간 분석을 통해 사용자가 매크로를 사용 중인지 여부를 판단하는
AI 모델과 그 ONNX Runtime Web 기반 추론 코드를 제공합니다.

• 실시간 탐지 대상: 마우스 및 키보드 입력 이벤트
• 탐지 기준: 속도 변동(vVar), 경로 직선성(linearity), 클릭 간격 변동(CV), 지터율(jitter ratio)
• 탐지 임계값: score ≥ 0.8 → 매크로 의심 (아이콘에 ! 경고 배지 표시)

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📂 폴더 구조

Model/
├── libs/                     # 보조 라이브러리
├── models/
│   └── mouse_transformer_fixed.onnx   # 변환된 ONNX 모델
├── popup/                    # 확장 프로그램 팝업 UI
├── background.js             # 확장 백그라운드 스크립트
├── keyboard.js               # 키보드 이벤트 수집
├── mouse.js                  # 마우스 이벤트 수집
├── realtime_keyboard_macro.js# 실시간 키보드 매크로 탐지
├── realtime_mouse_macro.js   # 실시간 마우스 매크로 탐지
├── manifest.json             # Chrome 확장 설정
├── package.json              # Node 패키지 메타데이터
└── README.md                 # (현재 문서)

모델 정보

모델 이름 mouse_transformer_fixed.onnx 기반 구조 Transformer Encoder (시계열 입력) 입력 형태 (sequence_length, features=4) 특징 벡터 Δx, Δy, 속도, 시간 간격 출력 클래스 [정상, 매크로] 학습 프레임워크 PyTorch 변환 방식 torch.onnx.export() → ONNX Runtime Web 손실 함수 CrossEntropyLoss(weight=[1.0, 5.0]) (클래스 불균형 보정)

설치 및 실행

1. 환경 준비

node -v     # Node.js 버전 확인
npm -v      # npm 버전 확인

2️. 의존성 설치

npm install
npm install onnxruntime-web@1.15.1

3️. 확장 프로그램 로드

Chrome에서 chrome://extensions 접속
개발자 모드 활성화
“압축해제된 확장 프로그램 로드” 클릭
Model/ 폴더 선택

실행 방식

브라우저에서 마우스 또는 키보드 이벤트 발생 시 realtime_mouse_macro.js 및 realtime_keyboard_macro.js가 이벤트를 3초 단위(window=3000ms)로 수집합니다. 수집된 데이터는 (x / window.innerWidth, y / window.innerHeight) 방식으로 정규화됩니다. 정규화된 시퀀스는 ONNX 모델에 전달되어 추론이 수행됩니다. 모델의 출력 점수가 0.8 이상일 경우, 확장 아이콘에 빨간색 경고 배지(!)가 표시됩니다. 콘솔에 탐지 로그가 출력됩니다.

내부 동작 흐름

flowchart TD A[사용자 입력 이벤트] --> B[이벤트 수집 (mouse.js, keyboard.js)] B --> C[3초 슬라이딩 윈도우 구성] C --> D[정규화 및 전처리] D --> E[ONNX 모델 추론 (onnxruntime-web)] E --> F[탐지 점수 계산] F --> G[UI 및 배지 업데이트]

코드 예시

// realtime_mouse_macro.js (요약)
import * as ort from 'onnxruntime-web';

const windowSize = 3000; // 3초 윈도우
let events = [];

function addEvent(e) {
  const now = performance.now();
  events.push({ x: e.clientX, y: e.clientY, t: now });
  events = events.filter(ev => now - ev.t <= windowSize);
}

async function analyzeEvents() {
  const inputTensor = preprocess(events);
  const session = await ort.InferenceSession.create('models/mouse_transformer_fixed.onnx');
  const results = await session.run({ input: inputTensor });
  const score = results.output.data[1];
  if (score >= 0.8) chrome.action.setBadgeText({ text: '!' });
}

향후 개선 계획

키보드 입력 기반 Transformer 모델 추가 웹사이트별 동적 임계값 조정 실시간 로그 시각화 및 관리자 리포트 대시보드 CAPTCHA 입력 구간 자동화 차단 강화

👥 Authors

이름	역할
김송혜	팀장 · Chrome 확장 구현
김진섭	모델 구현
송일환	Chrome 확장 구현
최서연	모델 구현