FPS 게임에서 적을 처치하는데 도움을 주는 에임봇은 게임산업에 큰 피해를 끼치고 있다. 에임봇을 자동으로 탐지하기 위한 많은 연구 노력이 있었지만 기존 작업은 서버 측 오버헤드가 높거나 탐지 정확도가 낮다. 본 연구에서는 BotScreen 이라고 부르는 새로운 에임봇 탐지 설계 및 구현을 제시한다. BotScreen 은 분산 방식으로 aimbot을 탐지하는 최초의 방법으로 서버 측 오버헤드를 최소화한다. 또한 새로운 딥러닝 모델을 활용하여 에임봇을 사용하여 발생하는 비정상적인 동작을 정확하게 감지한다. 그리고 실험을 통해 정확성과 성능 측면에서 BotScreen 의 효율성을 보여준다. 또 후속 연구의 증진을 위해 수집된 도구와 데이터셋을 공개한다.