[논문]전자금융 불법이체사고 방지를 위한 실시간 이상거래탐지 및 분석 대응 모델 연구

유시완

doi:10.13089/jkiisc.2016.26.6.1513

전자금융 불법이체사고 방지를 위한 실시간 이상거래탐지 및 분석 대응 모델 연구
Study on a Real Time Based Suspicious Transaction Detection and Analysis Model to Prevent Illegal Money Transfer Through E-Banking Channels 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.26 no.6, 2016년, pp.1513 - 1526

유시완 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
AI-Helper

금융회사가 전자금융 서비스를 제공하기 시작하면서 전자금융 서비스는 다양화 되었고 전자금융 사용은 지속적으로 증가하고 있다. 이에 금융회사는 안전한 전자금융서비스를 제공하기 위하여 금융 보안정책을 적용하고 있으나 전자금융 사고는 계속해서 지능화되고 증가하고 있는 상황이다. 금융감독기관은 최근 인터넷 전문은행 등장과 핀테크 활성화와 더불어 비대면 실명확인 제도 신설 및 전자금융 거래를 통한 자금이체 시 공인인증서 또는 일회용비밀번호 의무사용 폐지 등의 규정을 개선하여 이용자의 편리함을 추구하는 동시에 금융회사에게는 이상금융거래 탐지 시스템 고도화 및 개선을 통한 불법이체 사고 방지를 권고하고 있다. 본 논문에서는 금융회사 제반 상황에 적합한 블랙리스트기반 자동화 탐지 기법을 제안하고 블랙리스트 정보를 레벨링하여 보안레벨에 따른 블랙리스트기반과 통계모델을 연동한 실시간 이상금융거래 탐지 기법을 제안하며, 기존 전자금융 사고유형 분석을 통한 특징적 패턴에 따른 실시간 이상금융거래 탐지기법의 대응 모델을 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since finance companies started e-banking services, those services have been diversified and use of them has continued to increase. Finance companies are implementing financial security policy for safe e-banking services, but e-Banking incidents are continuing to increase and becoming more intelligent. Along with the rise of internet banks and boosting Fintech industry, financial supervisory institutes are not only promoting user convenience through improving e-banking regulations such as enforcing Non-face-to-face real name verification policy and abrogating mandatory use of public key certificate or OTP(One time Password) for e-banking transactions, but also recommending the prevention of illegal money transfer incidents through upgrading FDS(Fraud Detection System). In this study, we assessed a blacklist based auto detection method suitable for overall situations for finance company, a real-time based suspicious transaction detection method linking with blacklist statistics model by each security level, and an alternative FDS model responding to typical transaction patterns of which information were collected from previous e-Banking incidents.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 현재 금융회사에 구축되어 있는 이상금융거래 탐지 시스템의 현황을 살펴보고, 기존의 블랙리스트 방식에서 고도화된 방식의 블랙리스트기반 자동화 탐지 기법을 제안하고 보안레벨에 따른 블랙리스트 정보와 통계모델을 연동한 실시간 이상금융 거래 탐지 기법을 제안하며, 기존 전자금융 사고유형 분석을 통한 특징적 패턴에 따른 실시간 이상금융거래 탐지 기법을 제안하고자 한다.

제안 방법

사고사례를 비교·분석 후 담당자와 FDS시스템 운영과 관련된 주요 이슈에 면담을 실시하여 오탐율과 정탐율의 기준을 설정하여 오탐율을 줄일 수 있으나 전자금융사고의 유형이 빠르게 변화하면서 대응 시간이 현저히 느릴 수 있다. 본 논문에서 이러한 탐지 방식들의 단점을 보완하고자 기존에 운영되고 있는 블랙리스트기반 탐지를 자동화하고, 보안레벨에 따른 블랙리스트 기반과 통계모델을 연동한 탐지기법, 전자금융사고 유형 분석을 통한 특징적 패턴에 따른 탐지기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서 제안한 블랙리스트 기반 탐지기법의 자동화 방안과 블랙리스트 레벨링 DB 정보를 통한 FDS 통계모델을 연동한 실시간 탐지기법외에 거래 정보와 환경매체 정보를 프로파일링 한 후 Rule 패턴을 설정할 때 분석된 새로운 불법이체 사고에 대한 특징적인 패턴을 시스템에 적용하여 오탐율을 줄이고 사고위험을 예방하는 방안을 제안한다. Fig.

대상 데이터

본 논문에서 제안한 블랙리스트기반 탐지기법 자동화, 보안레벨에 따른 블랙리스트 정보와 통계모델을 연동한 실시간 탐지기법, 특징적 패턴에 따른 실시간 탐지기법 방안의 효과성을 검증하기 위해서 K 은행의 이상금융거래 탐지 시스템에 실제 적용 (2015.07.01 ~ 2016.06.30)하여 전자금융 불법 이체사고 현황 및 예방 추이를 연구 하였다.

데이터처리

본 논문에서 일반적 Rule 패턴만 적용한 정탐율과 불법사고 특징적 패턴을 적용한 후의 정탐율을 비교한다. 정탐율은 수식 (1) 과 같이 FDS Detection Number와 Related Accident Number의 비율로 계산한다.

성능/효과

제안한 탐지기법인 블랙리스트기반 탐지기법 자동화, 보안레벨에 따른 블랙리스트 정보와 통계모델을 연동한 실시간 탐지기법, 특징적 패턴에 따른 실시간 탐지기법을 K은행 FDS 시스템 운영환경에 실제 적용하여 적용 전과 적용 후의 불법이체 사고 추이를 비교 분석하였다. 제안한 탐지기법을 적용한 결과 실제 FDS 시스템에서 정확한 이상금융 거래 사전 탐지를 통하여 불법이체 사고를 88% 정도 감소시키는 효과를 검증 하였다. 그러나 특징적 패턴에 따른 실시간 탐지기법은 불법이체 사고 이후 종합 분석을 통하여 특징적 패턴을 얼마나 신속하고 정확하게 적용하는지에 따라 정탐율이 높아지는 등 FDS 시스템 사고분석 담당자들의 분석 능력에 따라 탐지율의 차이가 날 수 있는 한계를 가지고 있음을알 수 있었다.
그러나 특징적 패턴에 따른 실시간 탐지기법은 불법이체 사고 이후 종합 분석을 통하여 특징적 패턴을 얼마나 신속하고 정확하게 적용하는지에 따라 정탐율이 높아지는 등 FDS 시스템 사고분석 담당자들의 분석 능력에 따라 탐지율의 차이가 날 수 있는 한계를 가지고 있음을알 수 있었다. 하지만 본 논문에서 제시한 세가지 탐지기법 및 대응모델을 국내 금융회사의 이상금융거래 탐지 시스템에 적용한다면 지능화된 전자금융 불법이체 시도로부터 신속하게 대처함으로써 사고를 예방할수 있을 거라 확신한다.

후속연구

향후에는 이상금융거래 탐지 시스템의 미탐율을 최소화할 수 있으며, 사고분석 담당자들의 분석 능력에 상관없이 FDS 시스템에서 상관관계를 자동분류하며 사전적 대응이 가능하며 가설 없이 다차원 분석이 가능한 딥러닝(deep learning) 기반의 탐지기 법을 연구하여 효율적인 이상금융거래 탐지 대응방안을 제시하고자 한다.

참고문헌 (12)

Internet banking service use status in the 1st quarter of 2016,The Bank of Korea, May. 2016.
Statistics about responding against internet hacking incidents, KISA(Korea Internet and Security Agency), Mar. 2015.
Guideline to fully implement e-banking fraud detection service, FSS(Financial Supervisory Service), May. 2013.
Trends report on detecting malware concealing sites, KISA(Korea Internet and Security Agency), July. 2016.
Financial Security Comprehensive Plan, FSC(Financial Services Commission), Nov. 2013.
FDS upgrade Roadmap for financial industry, FSS(Financial Supervisory Service), Dec. 2014.
FDS technology guide, FSI(Financial Security Institute), Aug. 2014.
e-Banking transactions will be safer and more convenient, FSS(Financial Supervisory Service), Aug. 2016.
Eun Young Park, Ji Won Yoon, "A Study of Accident Prevention Effect through Anomaly Analysis in E-Banking," Journal of Society for e-Business Studies VOL. 19, NO. 4, Nov. 2014.
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.
Jae Hoon Park, Huy Kang Kim, Eunjin Kim, "Effective Normalization Method for Fraud Detection Using a Decision Tree," Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology VOL.25, NO.1, Feb. 2015.
Eui Soon Choi, "A Study on Improvement of Effectiveness Using Anomaly Analysis rule modification in Electronic Finance Trading," Graduate School of Korea University, June. 2014.

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