온라인 직거래 환경에서의 사기 피해에 대한 사전 예방 필요성 제언 : 사기 판별 요소를 중심으로
A proposal on necessity of preventing fraud damage in C2C used trading markets: Focusing on fraud red flags
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초록
본 연구에서는 온라인 직거래 환경에서의 사기 매물의 특징을 분석하여 중고 매물 게시글 자체만으로 사기 가능성 여부를 판단함으로써 사기를 사전 예방하는 데 목적이 있다. 이를 위해 C2C 중고 거래 플랫폼에서 사기 의심 매물을 수집하여 분석하였다. 파악한 사기 패턴은 크게 ‘인기 카테고리 및 품목을 위주로 사기가 이루어진다는 것’, ‘카카오톡(SNS) 메신저로 피해자를 유도한다는 것’, ‘유도한 메신저 내에서 피싱 사이트를 이용하여 피해자들이 결제를 하도록 링크를 보낸다는 것’이 있었다. 이들 사기 패턴을 구체화하여 사기 가능성 여부 판단을 위한 사기 판별 요소를 구성하였다. 파악한 사기 판별 요소 중, ‘비정상적 가격으로 책정하는 것’의 기준을 세우기 위하여 인기 사기 품목 위주로 중고 시세 가격을 조사하였다. 이후 ‘3시그마 규칙’을 이용하여 물품 가격이 정상적인 중고 시세가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 알아보았다. 판별 요소에 대한 검증을 위해 사기 의심 매물 판매자와 직접 접촉하여 총 101건을 적발하는 성과를 보였다. 따라서 본 연구는 온라인 직거래 사기 사전 예방을 위하여 플랫폼의 사기 매물들의 특징을 이용한 시그니처 방식의 온라인 직거래 사기 방지 모델을 제안한다.
Abstract
The purpose of this study is to prevent fraud in advance by analyzing the characteristics of fraudulent sales in the online secondhand markets and judging the possibility of fraud by posting used goods themselves. For this purpose, suspected fraud was collected and analyzed from the C2C used trading platform. The factor of judging fraud were largely "fraud is carried out mainly on popular categories and items," "inducing victims through Kakao Talk (SNS) messengers," and "sending links to victims to make payments using phishing sites within leading messengers." These fraud patterns were embodied to form a factor of judging fraud to determine whether fraud is possible or not. Used market prices were investigated mainly for popular fraudulent items in order to establish the criteria for 'unusual pricing' among the factor of judging fraud. Then, we used the '3 sigma rule' to find out how far the normal used market price was from the average. In order to verify the factors that determine fraud, we directly contacted the seller of suspected fraud and detected 101 cases of fraud. Therefore, in order to prevent online direct transaction fraud, this study proposes an online direct transaction fraud prevention model using the online secondhand markets' fraudulent characteristics.
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