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
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초록
금융회사가 전자금융 서비스를 제공하기 시작하면서 전자금융 서비스는 다양화 되었고 전자금융 사용은 지속적으로증가하고 있다. 이에 금융회사는 안전한 전자금융서비스를 제공하기 위하여 금융 보안정책을 적용하고 있으나 전자금융사고는 계속해서 지능화되고 증가하고 있는 상황이다. 금융감독기관은 최근 인터넷 전문은행 등장과 핀테크 활성화와더불어 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 자동화탐지 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
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.
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