머신러닝기술을 이용한 금융정보 보호에 관한 연구
A Study on the Protection of Financial Information Using Machine Learning Measures
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초록
본 연구는 금융회사 내·외부로부터의 위협을 탐지하고 방어하기 위한 머신러닝 기반의 정보보호 및 이상행위 탐지 시스템들의 국·내외 구축 사례를 분석함으로써 금융회사의 정보보호 개선방향을 모색하고자 하였다. 본 연구는 금융회사가 정보의 제공자이면서 수요자의 역할과 책임이 가중되는 시점에서 머신러닝을 이용하여 기업 내·외부의 이상거래행위에 대한 탐지기술을 더욱 공고히 구축하여 고도화된 내·외부 위협을 선제적으로 탐지하고, 전사적인 리스크 관리 강화 목적에 부응하는 연구방향 및 시사점을 제시하고자 하였다.
Abstract
This study aimed to analyze the cases of machine learning-based information protection and abnormal behavior detection systems to defend threats from inside and outside the company to find ways to improve information protection for financial companies by examining the information security incidents and damage cases at financial companies. This study presented research directions and implications that meet the purpose of strengthening the enterprise risk management that aims to preemptively detect advanced internal and external threats by using machine learning, at a time when the role and responsibility of financial companies as information providers and consumers are increasing.
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