보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.
보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.
Voice phishing is a cyber crime in which fake financial institutions, the Public Prosecutor's Office, and the National Police Agency are impersonated to find out an individual's Certification number and credit card number or withdraw a deposit. Recently, voice phishing has been carried out in a subt...
Voice phishing is a cyber crime in which fake financial institutions, the Public Prosecutor's Office, and the National Police Agency are impersonated to find out an individual's Certification number and credit card number or withdraw a deposit. Recently, voice phishing has been carried out in a subtle and secret way. Analyzing the trend of voice phishing that occurred in '18~'21, it was found that there is a seasonality that occurs rapidly at a time when the movement of money is intensifying in the trend of voice phishing, giving ambiguity to time series analysis. In this research, we adjusted seasonality using the X-12 seasonality adjustment methodology for accurate prediction of voice phishing occurrence trends, and predicted the occurrence of voice phishing in 2022 using the ARIMA model.
Voice phishing is a cyber crime in which fake financial institutions, the Public Prosecutor's Office, and the National Police Agency are impersonated to find out an individual's Certification number and credit card number or withdraw a deposit. Recently, voice phishing has been carried out in a subtle and secret way. Analyzing the trend of voice phishing that occurred in '18~'21, it was found that there is a seasonality that occurs rapidly at a time when the movement of money is intensifying in the trend of voice phishing, giving ambiguity to time series analysis. In this research, we adjusted seasonality using the X-12 seasonality adjustment methodology for accurate prediction of voice phishing occurrence trends, and predicted the occurrence of voice phishing in 2022 using the ARIMA model.
김민정, 김은미. "보이스피싱 피해 경험 및 영향요인 분석". 소비자문제연구, 52(1), pp.53-72, 2021.
정웅, "보이스피싱 범죄추세와 수사 대응체제의 발전방향", 한국공안행정학회보, 29(4), pp.461-484,？2020.
이승용, 이주락, "빅데이터와 FDS를 활용한 보이스피싱 피해 예측 방법 연구". 시큐리티연구, 62,？pp.185-204, 2020.
조호대, "보이스피싱 발생 및 대응방안", 한국콘텐츠학회 논문지, 12(7), pp.176-182, 2012.
R, Carter Hill, William E, Griffths, Guay c, Lim,？"Principles of Econometrics", 5th Edition. Wiley,？2018.
P. Chen, H. Yuan and X. Shu, "Forecasting Crime？Using the ARIMA Model", Fifth International？Conference on Fuzzy Systems and Knowledge？Discovery, Volume 5, pp.627-630, 2008.
Haneen Alabdulrazzaq, Mohammed N. Alenezi, Yasmeen？Rawajfih, Bareeq A. Alghannam, Abeer A. Al-Hassan？and Fawaz S. Al-Anzi, "On the accuracy of ARIMA？based prediction of COVID-19 spread", Results in？Physics, Volume 27, pp.2-27, 2021.
김재문, 장성호, 김성수, "계절 ARIMA 모형을 이용한 고령 운전자의 안전운전 불이행에 의한 교통사고 건수 예측분석", 산업경영시스템학회지, 40(1) ,？pp.65-78, 2017.
정동빈, "시계열 애널리스트를 위한 Eviews솔루션,？황소걸음아카데미", 2015.
박원란, "X-12-ARIMA를 이용한 요일효과 연구.？통계분석연구", 5(1), pp.19-43, 2000.
David F. Findley and Catherine C, Hood？"X-12-ARIMA and its Application to Some I？talian Indicator Series", U.S. Bureau of the？Census, 1999, pp.2-18.
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