웹스크래핑과 공간 클러스터링 기술을 활용한 전화금융사기(보이스피싱) 수사기법 연구
Phone Scam: Developing an Investigative Technique Through Web Scraping and Geo-Clustering Analysis
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초록
본 연구는 빅데이터 분석 기법인 웹스크래핑과 공간클러스터링 기술을 활용하여 전화금융사기(보이스피싱) 수사에 활용 될 수 있는 지리 기술 개발을 목적으로 수행되었다. 연구 결과, 온라인상에 공개되어 있는 금융회사의 지점정보를 웹스크래핑 기술을 통해 자동 수집하여 압수수색영장 집행 시 제공되는 지점코드를 지점정보(지점명, 지점주소, 지점 연락처 등)로 자동 변환하고, 인출 지점들의 좌표정보를 공간클러스터링화(Hierarchical clustering) 함으로서 해당 지점들의 중심지를 파악하여 인출책의 근거지 추정에 사용될 수 있는 정보를 도출하는 알고리즘을 생성하였다. 최근 다양한 방식으로 개발·확산되고 있는 빅데이터 분석 기법들이 실제 수사현장에서 어떠한 방식으로 효율성 있게 사용될 수 있는 지에 대한 구체적인 연구사례로 해당 연구가 활용될 것을 기대한다.
Abstract
This study aims to develop an investigative technique that can plausibly be utilized in the investigation of criminal phone fraud (A.K.A Voice Phishing) based on web scraping and spatial clustering methods. The web scraping is designed to mass collect the open-source bank branch information as criminal investigators need to convert bank branch codes into written branch information(i.e., branch name, branch address, branch contact information, etc.) after executing the seizure and search warrant. Hierarchical clustering algorithm is generated to identify the center of the corresponding points of the bank branch, in which represents the criminal intelligence for possible homeground(i.e., house, workplace) of the phone scammer. It is expected that this research would be recognized as a concrete evidence on how big data analytics is efficiently employed in the field of Criminal Justice.
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