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의사결정나무를 이용한 이상금융거래 탐지 정규화 방법에 관한 연구
Effective Normalization Method for Fraud Detection Using a Decision Tree 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.25 no.1, 2015년, pp.133 - 146  

박재훈 (고려대학교 정보보호대학원) ,  김휘강 (고려대학교 정보보호대학원) ,  김은진 (경기대학교 국제산업정보학과)

초록
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전자금융사기의 고도화와 함께 지능적인 수법들이 동원됨에 따라 전자금융 사용자들의 피해사례가 늘어나고 있다. 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다. 이때 의사결정나무를 사용하여 탐지 룰을 정규화 하여 효과적으로 이상거래를 탐지 할 수 있도록 하는 방법을 제안하고자 한다. 실증 분석을 위해 국내 모 은행의 전자금융 사고 데이터를 바탕으로 패턴 정보와 고객 프로파일 정보를 도출하였고 이를 통하여 탐지 룰을 설정하였다. 그리고 탐지된 룰을 의사결정나무를 사용하여 정규화 한 결과를 순차적인 탐지 방식과 비교하여 제시된 방안이 효과적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Ever sophisticated e-finance fraud techniques have led to an increasing number of reported phishing incidents. Financial authorities, in response, have recommended that we enhance existing Fraud Detection Systems (FDS) of banks and other financial institutions. FDSs are systems designed to prevent e...

주제어

#Fraud Detection System   #Banking System   #e-finance accident   #Decision Tree   #Normalization  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국내 어떤 카드사들이 이상거래탐지 시스템을 도입하였는가? 신한카드가 지난 1997년에 이상금융거래 탐지 시스템을 처음 도입한 이후 지난 1998년에 비씨카드,2000년 삼성카드, 2003년 국민카드가 이상금융거래탐지 시스템을 도입했다. 이후 하나SK카드가 2008년, 현대카드가 2009년에, 지난해 이후에는 우리카드, 롯데카드 등이 모두 이상금융거래 탐지 시스템을 구축해 사실상 전업계 카드사 8곳이 모두 이상금융거래 탐지 시스템을 갖춘 상태다[7]. 이상금융거래 탐지시스템은 실제로 최근 5년간 8개 카드사에서 약 15만건(148,386건) 가까운 이상거래를 적발해내면서 금융 사고를 방지하는 효과가 있는 것으로 나타나 그 효과성을 입증 했다[8].
이상거래 탐지 시스템의 핵심은 무엇인가? 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다.
이상거래 탐지 시스템이란? 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다.
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참고문헌 (22)

  1. The Phishing Fraud Occurrence and Damage Reimbursement Status, the Financial Supervisory Service, May. 2014. 

  2. The Electronic Financial Transaction Act Article 9, May. 2013. 

  3. Financial Security Comprehensive Plan, the Financial Services Commission, Nov. 2013. 

  4. The Electronic Banking Fraud Prevention Service Enforcement, Sep. 2014. 

  5. Financial Security Researchers, Fraud Detction System Technical Guide , Aug. 2014. 

  6. The 3rd revised text for X.sap-7: Technical capabilities of fraud detection and response for services with high assurance level requirements (TD0250), Apr. 2013. 

  7. Busan Financial News, http://busan.fnnews.com/news/201410091642138054 

  8. Herald Business, http://biz.heraldcorp.com/view.php?ud20141007000984 

  9. ChosunBiz, http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2014/05/24/2014052401547.html 

  10. Digital Daily, http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no111498 

  11. Digital Daily, http://www.ddaily.co.kr/cloud/news/article.html?no122299 

  12. E. Ngai, et al. "The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature," Decision Support Systems vol. 50, no. 3, pp. 559-569, 2011. 

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  13. S. Jha, et al. "Employing transaction aggregation strategy to detect credit card fraud." Expert systems with applications vol. 39, no. 16, pp. 12650-12657, May. 2012. 

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  14. Shen Aihua, "Application of Classification Models on Credit Card Fraud Detection," International Conference on Service Systems and Service Management, Jun. 2007. 

  15. C. Whitrow, et al. "Transaction aggregation as a strategy for credit card fraud detection," Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 18, no. 1, pp. 30-55, 2009. 

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  16. J.S. Kim, "Trading for over phishing detection assay fraud prevention," Information Security Journal, 23(6), pp. 41-48, Dec. 2013. 

  17. J.H. Jang, "A Study on Fraud Detection Technique using Financial Transaction Analysis in Internet Banking," Chung-ang Univ., Feb. 2012. 

  18. J.T.S. Quah and M. Sriganesh, "Real-time credit card fraud detection using computational intelligence," Expert systems with applications, vol. 35, no. 4, pp. 1721-1732, Dec. 2007. 

  19. Hojin Seo, Eunjin Kim, and Huy Kang Kim. "A novel biometric identification based on a users input pattern analysis for intelligent mobile devices," International Journal of Advanced Robotic Systems, Sep. 2012. 

  20. WEKA 3.6.11 : Data Mining Software in Java,[Online]. Available: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 

  21. Path lengths and CPU time, http://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/#!/SSAUTT_4.1.0/com.ibm.db2tools.anl41.doc.ug/topics/anluc_pathcputime.htm 

  22. Dr. Howard Rubin, "Economics of Computing -The Internal Combustion Mainframe [Expanded Version]," Technology Economics, pp.1-2, 2010. 

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