• Review of KIISC
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• v.27 no.4
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• pp.14-21
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• 2017

온라인 게임은 가상 재화를 현금화할 수 있게 되면서 여러 가지 부정 행위가 발생하고 있다. 그 중 대표적인 것이 사용자 대신에 게임 플레이를 해주는 게임 봇(game bot)이다. 이러한 게임 봇은 사용자는 물론 게임회사에 큰 해를 입히고 있다. 본 연구에서는 게임 봇을 탐지하는 기존의 연구 중 사용자의 행동 로그를 분석하는, 데이터 분석 기반의 연구를 조사하였다. 관련 연구를 사용자의 행위를 중심으로 구분하였고, 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 첨언하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.265-266
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• 2016

VANET은 짧은 거리 이동 통신을 이용한 MANET의 일종으로 노드들이 차량들로 이루어져 있다. 차량들은 차량들 사이에 메시지 교환과 도로 측면의 인프라와 메시지를 교환한다. VANET을 실세계에 적용 시에 가장 주요한 요소는 보안 문제이다. 다양한 보안 문제가 있지만 이상 행동을 하는 차량은 가장 위협적인 위험이 되고 있다. 비인증된 공격은 PKI 보안 메커니즘으로 탐지하고 제거될 수 있지만 인증된 노드의 이상 행동은 주요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이기적인 행동이나 감염되어 이상적인 행동을 하는 노드들을 탐지하는 기법을 제안한다. 이를 위해 TPM 기능을 활용하여 비콘 메시지 교환을 통해 차량들 간의 신뢰관계를 형성하며 알람 메시지를 신뢰관계가 형성된 차량들과 인프라를 이용하여 부정 행위를 하는 노드를 탐지한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.93-108
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• 2014

To support business decision making, interests and efforts to analyze and use transaction data in different perspectives are increasing. Such efforts are not only limited to customer management or marketing, but also used for monitoring and detecting fraud transactions. Fraud transactions are evolving into various patterns by taking advantage of information technology. To reflect the evolution of fraud transactions, there are many efforts on fraud detection methods and advanced application systems in order to improve the accuracy and ease of fraud detection. As a case of fraud detection, this study aims to provide effective fraud detection methods for auction exception agricultural products in the largest Korean agricultural wholesale market. Auction exception products policy exists to complement auction-based trades in agricultural wholesale market. That is, most trades on agricultural products are performed by auction; however, specific products are assigned as auction exception products when total volumes of products are relatively small, the number of wholesalers is small, or there are difficulties for wholesalers to purchase the products. However, auction exception products policy makes several problems on fairness and transparency of transaction, which requires help of fraud detection. In this study, to generate fraud detection rules, real huge agricultural products trade transaction data from 2008 to 2010 in the market are analyzed, which increase more than 1 million transactions and 1 billion US dollar in transaction volume. Agricultural transaction data has unique characteristics such as frequent changes in supply volumes and turbulent time-dependent changes in price. Since this was the first trial to identify fraud transactions in this domain, there was no training data set for supervised learning. So, fraud detection rules are generated using outlier detection approach. We assume that outlier transactions have more possibility of fraud transactions than normal transactions. The outlier transactions are identified to compare daily average unit price, weekly average unit price, and quarterly average unit price of product items. Also quarterly averages unit price of product items of the specific wholesalers are used to identify outlier transactions. The reliability of generated fraud detection rules are confirmed by domain experts. To determine whether a transaction is fraudulent or not, normal distribution and normalized Z-value concept are applied. That is, a unit price of a transaction is transformed to Z-value to calculate the occurrence probability when we approximate the distribution of unit prices to normal distribution. The modified Z-value of the unit price in the transaction is used rather than using the original Z-value of it. The reason is that in the case of auction exception agricultural products, Z-values are influenced by outlier fraud transactions themselves because the number of wholesalers is small. The modified Z-values are called Self-Eliminated Z-scores because they are calculated excluding the unit price of the specific transaction which is subject to check whether it is fraud transaction or not. To show the usefulness of the proposed approach, a prototype of fraud transaction detection system is developed using Delphi. The system consists of five main menus and related submenus. First functionalities of the system is to import transaction databases. Next important functions are to set up fraud detection parameters. By changing fraud detection parameters, system users can control the number of potential fraud transactions. Execution functions provide fraud detection results which are found based on fraud detection parameters. The potential fraud transactions can be viewed on screen or exported as files. The study is an initial trial to identify fraud transactions in Auction Exception Agricultural Products. There are still many remained research topics of the issue. First, the scope of analysis data was limited due to the availability of data. It is necessary to include more data on transactions, wholesalers, and producers to detect fraud transactions more accurately. Next, we need to extend the scope of fraud transaction detection to fishery products. Also there are many possibilities to apply different data mining techniques for fraud detection. For example, time series approach is a potential technique to apply the problem. Even though outlier transactions are detected based on unit prices of transactions, however it is possible to derive fraud detection rules based on transaction volumes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.465-472
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• 2021

In this paper, we present an approach for detection of adverse drug reactions from drug reviews to compensate limitations of the spontaneous adverse drug reactions reporting system. Considering negative reviews usually contain adverse drug reactions, sentiment analysis on drug reviews was performed and extracted negative reviews. After then, MedDRA dictionary and named entity recognition were applied to the negative reviews to detect adverse drug reactions. For the experiment, drug reviews of Celecoxib, Naproxen, and Ibuprofen from 5 drug review sites, and analyzed. Our results showed that detection of adverse drug reactions is able to compensate to limitation of under-reporting in the spontaneous adverse drugs reactions reporting system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.286-287
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• 2023

본 논문에서는 기존에 시행되어 온 부정행위 방지 방안들의 한계점을 파악해 개선점을 연구하고, 온라인 시험에서의 부정행위 탐지 서비스를 제안한다. 실제 대학에서 적용 가능한 구체적인 방안을 제시하여 온라인 시험의 신뢰성과 공정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.431-434
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• 2012

본 논문에서는 소셜 빅데이터에 대한 심층적 언어분석을 통해 이슈를 탐지하고 모니터링하는 소셜위즈덤 시스템을 소개한다. 소셜위즈덤은 키워드의 단순 빈도 정보 외에도 이슈의 신규성, 중요성, 파급력, 관심도, 신뢰도 등을 수치화한 이슈성지수에 기반한 이슈성 측정이 가능하여 정확한 이슈탐지가 가능하다. 또한, 추가적인 정보로 단순 긍부정 분석이 아닌 17 개의 세부감성을 분석해서 제공하고 긍부정에 대한 호불호의 원인분석 정보도 제공하므로, 소셜미디어 분석에 기반한 깊은 인사이트를 제공하여 사용자의 의사결정에 많은 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.703-705
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• 2022

코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.5
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• pp.1099-1105
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• 2017

Enterprises use different accounting programs to process vast amounts of accounting data. Due to the characteristic of the accounting program, in addition to the accounting data used by the accounting program, there is a variety of information to help detect accounting fraud. Existing forensic accounting techniques have limited scope of analysis because they analyze only accounting data like accounting ledger without using such information. When you do accounting fraud detection, information obtained from characteristics of accounting program can be used to obtain various information that can not be obtained by accounting data analysis alone. In this paper, we try to contribute to effective accounting fraud investigation by suggesting a technique to effectively detect accounting fraud by using other data obtained from characteristics of accounting program used in Windows system.

• Review of KIISC
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• v.30 no.5
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• pp.101-109
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• 2020

온라인게임은 부정로그인 및 게임봇 (Game BOT) 탐지 등 서비스에 악영향을 주는 이상징후를 조기에 탐지해야 하는 서비스 분야이다 보니, 데이터기반 보안 (Data-Driven Security)이 상당히 오랜 기간 자생적으로 구축이 되어왔다. 온라인 게임은 초당 동시접속이 800만~1천만에 육박하는 게임도 시장에 빈번히 존재하기 때문에, 게임유저들의 로그데이터를 빅데이터 기술을 접목한 데이터 분석이 필수적이다. 본고에서는 온라인게임 분야에 존재하는 다양한 위협요소 중 하나인 게임봇 및 작업장 탐지에 적용된 데이터기반 보안 기술들에 대해 조사하고 향후 온라인게임분야에서의 데이터기반 보안의 연구 방향을 제시해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.219-221
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• 2015

스마트폰의 확산으로 금융관련 결제는 어디서나 가능하게 되었기에 편리함이 증가하였다. 하지만, 위와 같은 편리함과 동시에 사용자의 단말이 해커의 공격에 취약하거나 분실할 경우 심각한 문제가 된다. 따라서, 위와 같은 부정행위가 있을 경우 이를 자동으로 탐지하는 시스템이 필요하다. 그러므로, 본 논문은 이러한 문제점을 고려하여 스마트폰을 이용한 금융업무를 처리할때 GPS정보를 적용한 이상금융거래탐지시스템(Fraud Detection System) 모델을 제안한다.