최근 해운시황의 초강세 현상에 대해 시장조작의 냄새가 짙다는 음모론이 제기돼 관심을 끌고 있다. 시장조작의 주범으로는 정보화의 진전과 해운선물거래가 의심받고 있다. 다음은 에비하라 켄지 트램프 데이터 서비스(TDS:Tramp Data Service) 사장이 일본해사신문에 기고한 글을 번역하여 정리한 것으로 상, 하 2회에 걸쳐 게재한다.(편집자 주)
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.1
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pp.187-199
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2011
Securing user authentication and transaction continuation is very critical in mobile banking. Malicious software, which is installed in user's smart phone, can either steal user's password or induce user to confirm manipulated transaction by handling transaction resource. In this paper, we propose schemes, that are aimed to secure user's password or to secure transaction confirmation, based on the security and usability analysis of existing schemes.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.38-40
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2019
본 논문에서는 블록체인 및 암호화폐를 이용한 재능 거래 플랫폼을 제안한다. 재능 거래 플랫폼은 프로그램의 외주나 컨텐츠 제작 등의 재능 거래를 중개하는 플랫폼이다. 기존의 재능 거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하고 있다. 이에 따라 서버를 운용하는데 드는 비용과 관리를 위한 인건비가 발생한다. 따라서 이용자들은 높은 수수료를 부담하게 된다. 또한 서버-클라이언트 모델의 서비스의 경우 이용 업체의 요청에 따라 중앙 관리자가 평가 및 평점에 대한 조작 및 수정을 할 수 있는 가능성이 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 블록체인 및 암호화폐 기술을 적용하여 P2P 거래를 통해 이용자에게 부과하는 수수료의 부담을 낮추고, 평가를 블록 데이터로 포함하여 데이터의 위 변조 가능성을 낮춰 신뢰성을 확보하는 시나리오를 제안한다.
As the value of technical information increases, hacking attacks are trying to steal technical information through hacking. Recently, hacking of cryptocurrency exchanges is much easier to monetize than existing technical information, making it a major attack target for hackers. In the case of technical information, it is required to seize the technical information and sell it to the black market for cashing.In the case of cryptocurrency, most hacking attacks are concentrated on cryptocurrency exchanges because it is easy to cash out and not easy to track when successful hacking. Although technology cannot be hacked, cryptocurrency transactions traded on cryptocurrency exchanges are not recorded on the blockchain which is simply internal exchanges, so insiders may manipulate the quotes and leave gaps or leak out. Therefore, this research analyzes the recent hacking attacks of cryptocurrency exchanges and proposes solutions to secure cryptocurrency trading.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.288-291
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2018
블록체인은 암호화폐의 기반이 되는 기술로 데이터를 P2P 분산 방식으로 체인 형태로 기록하여 보안성과 안전성을 갖?다. 중앙 집권화에서 벗어나 사용자들의 네트워크에서 자유롭고 안전한 거래를 가능하게 하는 블록체인은 현재 스마트 계약, 암호화폐, 개인 정보 인증 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 블록체인 사용자들은 거래의 안전성을 위해 채굴이라는 과정으로 블록을 인증하는데 절반 이상의 해시파워를 가진 공격자가 거래내역을 조작하는 것이 51% attack이다. 채굴자들은 채굴을 위해 전문 장비를 개발하고 이익을 도모하기 위해 모이면서 큰 집단으로 모이면서 51% attack에 대한 공격가능성이 높아졌고 실제로 엄청난 피해를 입힌 공격 사례가 있다. 따라서 본 논문은 51% attack의 사례와 기존 대응방안인 PoS 방식과 dPoW 방식 및 각 방식에 대한 한계를 분석하였고 이를 보완한 새로운 블록체인 모델을 제안한다.
With the rapid evolution of technology, the size, number, and the type of databases has increased concomitantly, so data mining approaches face many challenging applications from databases. One such application is discovery of fraud patterns from agricultural product wholesale transaction instances. The agricultural product wholesale market in Korea is huge, and vast numbers of transactions have been made every day. The demand for agricultural products continues to grow, and the use of electronic auction systems raises the efficiency of operations of wholesale market. Certainly, the number of unusual transactions is also assumed to be increased in proportion to the trading amount, where an unusual transaction is often the first sign of fraud. However, it is very difficult to identify and detect these transactions and the corresponding fraud occurred in agricultural product wholesale market because the types of fraud are more intelligent than ever before. The fraud can be detected by verifying the overall transaction records manually, but it requires significant amount of human resources, and ultimately is not a practical approach. Frauds also can be revealed by victim's report or complaint. But there are usually no victims in the agricultural product wholesale frauds because they are committed by collusion of an auction company and an intermediary wholesaler. Nevertheless, it is required to monitor transaction records continuously and to make an effort to prevent any fraud, because the fraud not only disturbs the fair trade order of the market but also reduces the credibility of the market rapidly. Applying data mining to such an environment is very useful since it can discover unknown fraud patterns or features from a large volume of transaction data properly. The objective of this research is to empirically investigate the factors necessary to detect fraud transactions in an agricultural product wholesale market by developing a data mining based fraud detection model. One of major frauds is the phantom transaction, which is a colluding transaction by the seller(auction company or forwarder) and buyer(intermediary wholesaler) to commit the fraud transaction. They pretend to fulfill the transaction by recording false data in the online transaction processing system without actually selling products, and the seller receives money from the buyer. This leads to the overstatement of sales performance and illegal money transfers, which reduces the credibility of market. This paper reviews the environment of wholesale market such as types of transactions, roles of participants of the market, and various types and characteristics of frauds, and introduces the whole process of developing the phantom transaction detection model. The process consists of the following 4 modules: (1) Data cleaning and standardization (2) Statistical data analysis such as distribution and correlation analysis, (3) Construction of classification model using decision-tree induction approach, (4) Verification of the model in terms of hit ratio. We collected real data from 6 associations of agricultural producers in metropolitan markets. Final model with a decision-tree induction approach revealed that monthly average trading price of item offered by forwarders is a key variable in detecting the phantom transaction. The verification procedure also confirmed the suitability of the results. However, even though the performance of the results of this research is satisfactory, sensitive issues are still remained for improving classification accuracy and conciseness of rules. One such issue is the robustness of data mining model. Data mining is very much data-oriented, so data mining models tend to be very sensitive to changes of data or situations. Thus, it is evident that this non-robustness of data mining model requires continuous remodeling as data or situation changes. We hope that this paper suggest valuable guideline to organizations and companies that consider introducing or constructing a fraud detection model in the future.
경제위기 극복의 핵심과제는 '시장기구의 원활한 작동에 의존하는 경제의 틀'을 마련하는 것이며, 이를 위해서는 경제적 시장경제체제를 구축해야 한다. 이러한 견지에서 공정거래법 정책의 위상, 역할, 과제, 방향 등을 새로이 정립할 필요가 있다. 공정거래법 정책의 기초개념이 되어온 경제력(집중)과 경쟁의(불)공정성은 지나치게 포괄적이고 주관적이며 이에 대한 분석의 틀이 되는 이론체계도 없어 정책의 개념적 기반이 되기 어렵다. 공정거래법 정책은 독점력과 효율성의 개념 위에서 경제효율 증진이라는 목적을 추구해야만 정책의 일관성과 실효성을 높일 수 있다. 이는 대기업들의 독점력이 경제력집중 및 재벌구조와 형태상 제 문제의 근원(根源)이며, 독점력은 경제이론에 의해 정책방향과 기준이 제시되는 개념이기 때문이다. 공정거래법 정책은 시장구조와 형태를 실질적으로 경쟁화함으로써 경제효율을 극대화하는 데 주력해야 한다. 무엇보다도 경쟁 제한적 법령 제도 관행을 철폐하기 위한 규제개혁을 주도하고 경제구조조정과 재벌개혁의 기본원칙과 방법이 시장기능과 경쟁을 강화하는 방향으로 설정 시행되도록 하는 것이 긴요하다. 특히 대기업간 사업교환이나 인수 합병에 대하여 엄격한 경쟁정책적 검토와 규율을 적용해야 하며, 시장의 독과점화를 방지하면서 구조조정을 촉진하는 방향으로 기업결합 규제기준을 개선해나가야 할 것이다. 가격담합 등에 대한 당연위법 원칙의 확립, 입찰조작의 감시 적발체제 구축 등 카르텔 규제를 강화하고, 유통조직 활동의 효율화를 도모하면서 독점유지 강화행위를 엄격히 금지하여 다양한 유통경로와 업태가 출현 발전하도록 해야 한다. 산업조직적 조사 분석능력을 확충하여 경쟁정책적 시각에서 주요 사건을 선별 조사하고 법집행에 있어 사소(私訴)의 역할을 확대하기 위한 노력도 필요하다.
Fraudulent companies or sellers strategically manipulate reviews to influence customers' purchase decisions; therefore, the reliability of reviews has become crucial for customer decision-making. Since customers increasingly rely on online reviews to search for more detailed information about products or services before purchasing, many researchers focus on detecting manipulated reviews. However, the main problem in detecting manipulated reviews is the difficulties with obtaining data with manipulated reviews to utilize machine learning techniques with sufficient data. Also, the number of manipulated reviews is insufficient compared with the number of non-manipulated reviews, so the class imbalance problem occurs. The class with fewer examples is under-represented and can hamper a model's accuracy, so machine learning methods suffer from the class imbalance problem and solving the class imbalance problem is important to build an accurate model for detecting manipulated reviews. Thus, we propose an OpenAI-based reviews generation model to solve the manipulated reviews imbalance problem, thereby enhancing the accuracy of manipulated reviews detection. In this research, we applied the novel autoregressive language model - GPT-3 to generate reviews based on manipulated reviews. Moreover, we found that applying GPT-3 model for oversampling manipulated reviews can recover a satisfactory portion of performance losses and shows better performance in classification (logit, decision tree, neural networks) than traditional oversampling models such as random oversampling and SMOTE.
1. 잠업은 식물적 동물적 가공적부문이 결합 혼합된 산업이므로 유통단계 및 유통기능이 다변족이며 타산업과 현격하게 다름. 2. 일반적 농산물의 경우도 그러하지만 잠견은 6월의 춘잠과 8월의 하추잠시기의 집중적으로 출회되므로서 상품의 수급탄력성은 거의 없고 따라서 정부의 수집조작이 요망됨 3. 잠견의 거래제도는 일정시의 특약공동판매제와 대동소이한 것으로 유통기능의 경직비를 그대로 존속하고 있음. 즉 잠견공급전량이 농협의 잠사공판매에서 공판되고 도지사가 제사공장별구견지역을 정하는 바에 따라 제사공장이 인수함. 4 유통마진은 타 상품과 같이 시장경제적거래가 성립되어 있지 않기 때문에 전혀 나타나지 않는 것 같지만 사실에 있어서는 검사제도소송심의 과정에서 상당한 마진이 존재함. 5 일시에 잠견이 공결됨으로 해서 검사제도합리화 〈기계검사〉, 건견장설치 등 사회간점자본시설 이 크게 요청됨.
미국 선물시장에서는 1934년 증권법과 1974년 선물거래법 그리고 1982년 Johnson-shad 협상안 이후, 증권은 SEC에서, 선물은 CFTC에서 규제하는 현선분리원칙을 지켜왔다. 그러나 최근의 상품선물현대화법과 애국자법(The Patriot Act)의 제정으로 인하여 미국선물시장은 다중규제(Multi-layered Regulation)의 도입이라는 변화를 겪고 있다. 상품선물현대화법은 새로 도입된 증권선물상품(Security Futures Products)을 선물이자 동시에 증권이라고 정의함으로써, CFTC와 SEC가 공동으로 선물시장을 규제하게 되었다. SEC와 CFTC의 위원장간에 교환된 양해각서에서는 특별히 두 정부규제기관간의 신속한 정보교환과 긴밀한 업무협조를 다짐하고 있다. 공적규제기관의 협력적 관계는 민간 자율규제기관에도 영향을 미쳐, NASD와 NFA는 회원등록업무와 감리업무 그리고 회원사 교육 훈련 등에서 상호협력적인 공동의 노력을 기울이고 있다. 2001년 9-11 테러사건을 계기로 입법된 애국자법은 선물중개업자들의 현금거래 보고의무를 추가하였다. 선물중개업자들을 금융기관으로서 고객확인의무(Know-Your-Customer Rule)를 지고, 선물거래고객이 1만달러 이상을 현금으로 납입할 경우에는 Currency Transactions Report를 작성하여야 하며, 입출금조작행위나 그러한 의도가 보이는 경우에는 Suspicious Activity Report를 작성하여 금융범죄수사국에 보고하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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