Due to the recent development in electronic financial services, transactions of electronic prepayment are rapidly growing, leading to growing fraud attempts. This paper proposes a methodology that can effectively detect fraud transactions in electronic prepayment by machine learning algorithms, including support vector machines, decision trees, and artificial neural networks. Actual transaction data of electronic prepayment services were collected and preprocessed to extract the most relevant variables from raw data. Two different approaches were explored in the paper. One is a transaction-based approach, and the other is a user ID-based approach. For the transaction-based approach, the first model is primarily based on raw data features, while the second model uses extra features in addition to the first model. The user ID-based approach also used feature engineering to extract and transform the most relevant features. Overall, the user ID-based approach showed a better performance than the transaction-based approach, where the artificial neural networks showed the best performance. The proposed method could be used to reduce the damage caused by financial accidents by detecting and blocking fraud attempts.
Kim Jung-Hyun;Ahn Soo-Han;Won You-Jip;Lee Jong-Moon;Lee Eun-Young
Journal of KIISE:Information Networking
/
v.33
no.3
/
pp.201-217
/
2006
In this paper, we collected the physical traces from high speed Internet backbone traffic and analyze the various characteristics of the underlying packet traces. Particularly, our work is focused on analyzing the characteristics of an anomalous traffic. It is found that in our data, the anomalous traffic is caused by UDP session traffic and we determined that it was one of the Denial of Service attacks. In this work, we adopted the unsupervised machine learning algorithm to classify the network flows. We apply the k-means clustering algorithm to train the learner. Via the Cramer-Yon-Misses test, we confirmed that the proposed classification method which is able to detect anomalous traffic within 1 second can accurately predict the class of a flow and can be effectively used in determining the anomalous flows.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.16
no.6
/
pp.255-264
/
2016
Due to the development of information and communication technology, the great change on economics has grown and the biggest change is the e-commerce. With the methods of electronic financial frauds becoming advanced, reported phishing incidents have greatly increased. The Fraud Detection System(hereafter FDS) has taken effect to prevent electronic financial frauds, but economic losses still occurring. This Paper aims to analyze the financial environment, financial information technology environment, financial information technology security environment and some features of the institutional changes. In order to supplement the defect of FDS, it gives some recommendations for the improvement of the effective FDS Management System and information sharing on frauds with some public institution and a major consideration for collection or utilization of personal information.
In recent years, the number of systems for the analysis of large volumes of data is increasing. Hadoop, a representative big data system, stores and processes the large data in the distributed environment of multiple servers, where system-resource management is very important. The authors attempted to detect anomalies from the rapid changing of the log data that are collected from the multiple servers using simple but efficient anomaly-detection techniques. Accordingly, an Apache Hive storage architecture was designed to store the log data that were collected from the multiple servers in the Hadoop ecosystem. Also, three anomaly-detection techniques were designed based on the moving-average and 3-sigma concepts. It was finally confirmed that all three of the techniques detected the abnormal intervals correctly, while the weighted anomaly-detection technique is more precise than the basic techniques. These results show an excellent approach for the detection of log-data anomalies with the use of simple techniques in the Hadoop ecosystem.
Jeong, Seong Hoon;Kim, Hana;Shin, Youngsang;Lee, Taejin;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.25
no.6
/
pp.1525-1540
/
2015
Due to a rapid advancement in the electronic commerce technology, the payment method varies from cash to electronic settlement such as credit card, mobile payment and mobile application card. Therefore, financial fraud is increasing notably for a purpose of personal gain. In response, financial companies are building the FDS (Fraud Detection System) to protect consumers from fraudulent transactions. The one of the goals of FDS is identifying the fraudulent transaction with high accuracy by analyzing transaction data and personal information in real-time. Data mining techniques are providing great aid in financial accounting fraud detection, so it have been applied most extensively to provide primary solutions to the problems. In this paper, we try to provide an overview of the research on data mining based fraud detection. Also, we classify researches under few criteria such as data set, data mining algorithm and viewpoint of research.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.9
no.2
/
pp.261-266
/
2014
The current status of domestic monitoring centers was reviewed and the pattern-based security monitoring system and the centralized security monitoring system, both of which are the characteristics of security monitoring systems, were analyzed together with their advantages and disadvantages. In addition, as for a development plan of domestic security monitoring systems, in order to improve the problems of the existing pattern-based centralized monitoring system, Honeynet and Darknet, which are based on anomalous behavior detection, were analyzed and their application plans were described.
최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.25
no.1
/
pp.133-146
/
2015
Ever sophisticated e-finance fraud techniques have led to an increasing number of reported phishing incidents. Financial authorities, in response, have recommended that we enhance existing Fraud Detection Systems (FDS) of banks and other financial institutions. FDSs are systems designed to prevent e-finance accidents through real-time access and validity checks on client transactions. The effectiveness of an FDS depends largely on how fast it can analyze and detect abnormalities in large amounts of customer transaction data. In this study we detect fraudulent transaction patterns and establish detection rules through e-finance accident data analyses. Abnormalities are flagged by comparing individual client transaction patterns with client profiles, using the ruleset. We propose an effective flagging method that uses decision trees to normalize detection rules. In demonstration, we extracted customer usage patterns, customer profile informations and detection rules from the e-finance accident data of an actual domestic(Korean) bank. We then compared the results of our decision tree-normalized detection rules with the results of a sequential detection and confirmed the efficiency of our methods.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.370-372
/
2023
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.