초록 ▼

본 발명은 이상 금융거래를 탐지하는 전자 장치를 제공한다.이때 전자 장치는 이상 거래 탐지 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 프로세서는 프로그램의 실행에 따라, 획득된 결제 데이터에 대해 데이터 전처리 작업을 수행하고, 전처리 작업의 결과값으로부터 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처(feature)를 추출하며, 추출된 피처를 이용하여 적응적으로 결정된 기계학습 알고리즘을 통해 결제 데이터가 이상 거래에 해당하는지 여부를 결정한다.이때, 적어도 하나의 피처는 결제 데이터에 포함된 복수의 항목

본 발명은 이상 금융거래를 탐지하는 전자 장치를 제공한다.이때 전자 장치는 이상 거래 탐지 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 프로세서는 프로그램의 실행에 따라, 획득된 결제 데이터에 대해 데이터 전처리 작업을 수행하고, 전처리 작업의 결과값으로부터 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처(feature)를 추출하며, 추출된 피처를 이용하여 적응적으로 결정된 기계학습 알고리즘을 통해 결제 데이터가 이상 거래에 해당하는지 여부를 결정한다.이때, 적어도 하나의 피처는 결제 데이터에 포함된 복수의 항목 중에서, 일정 기간 동안 누적된 누적 결제 데이터의 이상 거래 결제 데이터와 정상 거래 결제 데이터 간의 복수의 샘플링 비율 중에서 가장 높은 탐지율을 나타내는 샘플링 비율에 기반하여 적응적으로 결정된다.

대표청구항 ▼

이상 거래를 검출하는 전자 장치에 있어서, 이상 거래를 검출하는 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 프로그램이 실행됨에 따라, 획득된 결제 데이터에 대해 데이터 전처리 작업을 수행하고, 상기 전처리 작업의 결과값으로부터 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처(feature)를 추출하며, 상기 추출된 피처를 이용하여, 적응적으로 결정된 기계학습 알고리즘을 통해 상기 결제 데이터가 이상 거래에 해당하는지 여부를 결정하고, 상기 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처는, 상기 결

이상 거래를 검출하는 전자 장치에 있어서, 이상 거래를 검출하는 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 프로그램이 실행됨에 따라, 획득된 결제 데이터에 대해 데이터 전처리 작업을 수행하고, 상기 전처리 작업의 결과값으로부터 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처(feature)를 추출하며, 상기 추출된 피처를 이용하여, 적응적으로 결정된 기계학습 알고리즘을 통해 상기 결제 데이터가 이상 거래에 해당하는지 여부를 결정하고, 상기 적응적으로 결정된 적어도 하나의 피처는, 상기 결제 데이터에 포함된 복수의 항목 중에서 일정 기간 동안 누적된 누적 결제 데이터의 이상 거래 결제 데이터와 정상 거래 결제 데이터 간의 복수의 샘플링 비율 중에서 가장 높은 탐지율을 나타내는 샘플링 비율에 기반하여 적응적으로 결정된 것이되,상기 누적 결제 데이터를 복수의 샘플링 비율 각각으로 샘플링한 후 상기 샘플링 비율 별로 샘플링된 누적 결제 데이터에 대해 필터링 알고리즘 및 랭킹 알고리즘을 적용하여 각각 적어도 하나의 피처를 포함하는 복수의 후보 피처 그룹을 결정하고, 상기 복수의 후보 피처 그룹 중에서 가장 높은 탐지율을 나타내는 샘플링 비율에 대응하는 하나의 후보 피처 그룹을 결정하는 과정을 통해 결정된 것이고,상기 기계학습 알고리즘은,상기 복수의 후보 피처 그룹을 이용하여 학습된 복수의 후보 기계학습 알고리즘 중에서 상기 누적 결제 데이터에 대해 가장 높은 탐지율을 나타내는 하나인 것인 전자 장치.