보이스피싱 통화 내용을 탐지하고 분류하는데 핵심 엔진으로 최신 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘과 결합된 자연어 처리(NLP)의 텍스트 분류 작업이 널리 사용된다. 비대면 금융거래의 증가와 더불어 보이스피싱 통화 내용 분류에 대한 많은 연구가 진행되고 양호한 성과를 보이고 있지만, 최신 NLP 기술을 활용한 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문은 KorCCVi라는 레이블이 지정된 한국 보이스 피싱 데이터의 텍스트 분류를 기반으로 여러 다른 최신 알고리즘과 비교하여 사전 훈련된 한국어 모델 KoBERT의 한국 보이스 피싱 탐지 성능을 벤치마킹한다. 실험 결과에 따르면 KoBERT 모델의 테스트 집합에서 분류 정확도가 99.60%로 다른 모든 모델의 성능을 능가한다.
금융 소외 계층은 여전히 보이스피싱과 같은 금융 범죄의 위험에 직면하고 있다. 본 논문에서는 이러한 위험을 완화하기 위해 모바일 애플리케이션을 통한 보이스피싱 예방을 강화하고자 한다. 이를 위해 AI 기술을 적용하여 데이터를 추출, 학습 및 분석하는 혁신적인 보안 기술을 개발하고자 한다. 이러한 기술의 적용을 통해 금융 소외 계층을 더 효과적으로 보호하고 금융범죄로부터 보안을 강화하는데 기여할 것으로 기대한다.
최근 몇 년간 보이스피싱 관련 사기 피해는 감소하는 추세이지만, 신종 범죄 수법인 메신저피싱 피해는 매년 늘고 있다. 본 연구에서는 메신저피싱 사례가 담긴 SNS의 게시물을 분석하여 신유형인 지인 사칭유형과 허위 결제 사칭유형의 범죄 동향을 파악하였다. 분석을 통해 메시지를 구성한 주요 단어와 패턴, 사용된 전화번호의 유사성과 관계성 등을 범죄 속성으로 도출하였고 이를 바탕으로 범죄조직을 그룹화하였다. 분석 결과를 토대로 수사기관에서 수집한 범죄정보를 민간 사업자에 전파하여 메신저피싱 피해를 예방하는 공조 체계와 범죄조직 그룹화를 통해 예측한 메신저피싱에 대응하는 방안을 제시한다.
우리는 살면서 크고 작은 수많은 사건을 목도한다. 시험에 떨어진다거나 보이스 피싱을 당한다거나 하는 사소한 사건부터 사회 전체를 무력감에 빠트리는 대규모 참사까지. 그 수많은 사건을 보며 마음속으로 부질없는 그러나 간절한 가정을 해본다. 그 모든 사건의 순간을 미리 꿈으로 꾸는 누군가가 있다면? 그래서 그 사건이 일어나기 전에 그 누군가가 미리 경고를 해준다면, 그 비극들을 막을 수 있지 않을까?
최근 들어 Big Data를 활용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 본 연구에서는 Machine Learning과 Deep Learning을 이용하여 음성 Big Data를 활용한 이미지 시각화를 통해 보이스 피싱 등 여러 범죄에 도움이 되게 하고 그 외의 음성과 얼굴 매칭을 통한 새로운 보안시스템 및 다양한 시너지 효과들을 기대하는 서비스를 기술한다.
본 연구를 위하여 정부의 금융관련 부서의 발표자료와 각 금융기관 및 전자금융 관련 기관의 자료를 광범위하게 분석한 결과, 우리나라의 전자금융 환경에 있어 첫째) 비대면 금융의 확대, 둘째) 금융권의 원격근무, 셋째) 공인인증의 폐지, 넷째) 고도화되는 보이스피싱, 다섯째) 금융산업의 개방과 형태의 다양화, 여섯째) '지갑 없는 사회'의 도래 등의 실제적 변화가 나타나고 있다. 하지만 이상의 문제 외에도 예를 들어, 4차 산업혁명으로 촉발된 전 세계적 변화는 금융보안 분야에도 전파되어, 인공지능 기술/딥러닝 기술/사용자 분석 기술/딥페이크(deepfake) 기술 등과 같은 문제는 특히 대응하기 어려운 위험요소이다. 전자금융은 사회적으로 점점 그 비중이 확대되고 있는 만큼, 전자금융과 그 환경의 문제 및 그로 인한 범죄와 범죄 수사의 분야까지도 꾸준하게 연구되어야 마땅하다.
Digital Transformation과 4차 산업혁명 등 변화의 시대에 급변하는 기술 변화에 맞게 전자금융서비스는 안전하게 제공하여야 한다. 그러나 전기통신금융사기(보이스피싱) 사고는 현재진행형 이어서 사고의 지속적 증가, 지능화 및 고도화 현상을 대응하려 법률 제 개정 및 정책 제도 개선등 사고 근절을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 더불어 금융회사는 이상금융거래탐지 시스템 개선 및 고도화를 통한 전기통신금융사기 사고 방지에 노력하고 있으나, 그 대응 결과는 그리 밝지 않다. 이러한 노력에도 불구하고 전기통신금융사기 사고는 관련 대책에 맞서 변화하며 진화를 거듭하고 있다. 본 연구에서는 보이스피싱에 의한 금융거래 사고발생 방지를 위해 시나리오 기반의 Rule 모델과 인공지능 알고리즘을 통해 모델링 된 지능형 이상금융거래 시스템을 설계하고 금융기관의 전자금융거래 시스템 에 실제 설치 운용해 본 결과를 바탕으로 인공지능형 이상금융거래 탐지시스템의 구현 모델과 분석 탐지 결과를 차단 대응 할 수 있는 고도화 된 대응 모델을 제안하고자 한다.
보이스피싱 범죄 접근 단계에서 미끼로 활용되는 광고 문자 및 음성에 이용되는 전화번호가 대량 불법대출 스팸 발송에 이용되고 있어 이를 신속하게 차단하는 것이 필요하다. 이에, 본 고에서는 불법대출 스팸 및 보이스피싱을 자행하는 음성스팸 전화번호에 대해서 신속한 이용제한을 함과 동시에 해당 전화번호로 전화 통화 연결이 원활하지 않게 지속적인 콜을 보냄으로서 해당 전화번호를 이용하여 불법을 자행하지 못하게 하는 음성스팸 역공격 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 불법스팸신고처리기관과 수사기관간 대표적인 협업 모델로서 각각 역할을 정립하여 본 시스템을 개발한 후 실제 적용해 본 결과, 불법대출 음성스팸과 문자스팸 신고건수가 각각 1/3 수준으로 감소하는 것을 확인하여 본 시스템의 효과성을 입증할 수 있었다
본 논문은 보이스피싱 발생 후의 대처 방안이 아닌, 범죄 행위 자체의 예방을 목적으로 하는 신원 허가 후의 자동인출기 시스템을 제안한다. 범죄예방 현금인출기(ATM)의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, YOLO Detection System을 이용하여 학습된 데이터에 기반하여, 사용자의 얼굴에서 선글라스와 마스크를 검출한다. 둘째, 미리 학습된 범죄자 모델 데이터에 앞서 사용자의 신원을 조회하고 ATM의 사용허가를 내준다. 혹은 주요지명 피의자일 경우, 경찰에 실시간 안내를 주어 범죄 수사를 용이하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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