• 유통과학연구
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• 제22권9호
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• pp.1-12
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• 2024

Purpose: The purpose of the research is to find out and analyze the direct influence of forensic audits and auditor integrity on Fraud Detection and indirect effects through big data technology and whistleblowing systems in Indonesian BPK. The research method used is a survey research method. Surveys are primary data collection methods by asking 254 individual respondents. The unit of analysis is an individual, namely the BPK RI auditors. Results of this study found a forensic audit has a positive and significant effect on fraud detection, Auditor Integrity has a positive and significant effect on Fraud Detection; and forensic Audit has a positive and significant effect on big data technology, A forensic Audit has a positive and significant effect on the whistleblowing system, Integrity auditor has a positive and significant effect on big data technology, The whistleblowing system has a positive and significant effect on fraud detection, Big data technology has a positive and significant effect on fraud detection, The whistleblowing system has a positive and significant effect on fraud detection. Similar to how we used cross-sectional data, future research is urged to use an interview-based qualitative approach to avoid typical technique bias.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.545-551
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• 2005

사기 검출의 주목적은 사기 거래로 인해 발생하는 손실을 최소화하는 것이다. 하지만, 사기 검출 문제의 특이한 속성, 즉 불균형하고 중첩이 심한 클래스 분포와 비균일한 오분류 비용으로 인해, 실제로 희망하는 거절율 동작 영역에서의 분류비용 측면의 최적 분류기를 생성하는 것이 용이하지 않다. 본 논문에서는, 특정 동작 영역에서의 분류기의 분류 비용을 정의하고, 진화 탐색을 이용하여 이를 직접적으로 최적화함으로써, 실제 신용카드 사기 검출에 적합한 분류기를 학습할 수 있는 비용 기반 학습 방법을 제시한다. 신용카드 거래 데이터를 사용한 실험을 통해, 제시한 방법이 타 학습 방법에 비해 비용에 민감한 분류기를 학습할 수 있는 효과적인 방법임을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.263-267
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• 2005

Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3218-3241
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• 2023

Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권4호
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• pp.41-57
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• 2009

Although financial information is a great influence upon determining of the group which use them, detection of management fraud and earning manipulation is a difficult task using normal audit procedures and corporate credit evaluation processes, due to the shortage of knowledge concerning the characteristics of management fraud, and the limitation of time and cost. These limitations suggest the need of systemic process for !he effective risk of earning manipulation for credit evaluators, external auditors, financial analysts, and regulators. Moot researches on management fraud have examined how various characteristics of the company's management features affect the occurrence of corporate fraud. This study examines financial characteristics of companies engaged in fraudulent financial reporting and suggests a model and system for detecting GAAP violations to improve reliability of accounting information and transparency of their management. Since the detection of management fraud has limited proven theory, this study used the detecting method of outlier(upper, and lower bound) financial ratio, as a real-field application. The strength of outlier detecting method is its use of easiness and understandability. In the suggested model, 14 variables of the 7 useful variable categories among the 76 financial ratio variables are examined through the distribution analysis as possible indicators of fraudulent financial statements accounts. The developed model from these variables show a 80.82% of hit ratio for the holdout sample. This model was developed as a financial outlier detecting system for a financial institution. External auditors, financial analysts, regulators, and other users of financial statements might use this model to pre-screen potential earnings manipulators in the credit evaluation system. Especially, this model will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings and to improve the quality of financial statements.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.241-250
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• 2022

COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.567-577
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• 2019

최근 학계, 산업계 등에서 접하는 기존의 문제를 머신러닝을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 이에 따라 이탈, 사기탐지, 장애탐지 등 일반적이지 않은 상황을 머신러닝으로 해결하기 위한 다양한 연구가 이어지고 있다. 대부분의 일반적이지 않은 환경에서는 데이터가 불균형하게 분포하며, 이러한 불균형한 데이터는 머신러닝의 수행과정에서 오류를 야기하므로 이를 해결하기 위한 불균형 데이터 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 불균형 데이터 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 샘플링 방법을 중심으로 다수 클래스(Major Class)의 모집단 분포를 효율적으로 추출하도록 검증하여 머신 러닝을 위한 불균형 데이터 문제를 해결한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1471-1492
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• 2015

The rapid development of smartphone technologies have resulted in the evolution of mobile botnets. The implications of botnets have inspired attention from the academia and the industry alike, which includes vendors, investors, hackers, and researcher community. Above all, the capability of botnets is uncovered through a wide range of malicious activities, such as distributed denial of service (DDoS), theft of business information, remote access, online or click fraud, phishing, malware distribution, spam emails, and building mobile devices for the illegitimate exchange of information and materials. In this study, we investigate mobile botnet attacks by exploring attack vectors and subsequently present a well-defined thematic taxonomy. By identifying the significant parameters from the taxonomy, we compared the effects of existing mobile botnets on commercial platforms as well as open source mobile operating system platforms. The parameters for review include mobile botnet architecture, platform, target audience, vulnerabilities or loopholes, operational impact, and detection approaches. In relation to our findings, research challenges are then presented in this domain.