• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2615-2622
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• 2015

스마트폰 태블릿 PC와 같은 모바일 장치를 이용하여 인터넷뱅킹과 전자상거래는 물론 본인의 업무까지 처리하고 있다. 모바일 기기의 가용성과 편리성은 높아가고 있지만, SNS나 문자 이메일을 이용한 Smishing 금융사기사건과 개인정보유출 등 범죄사건도 많이 발생하고 있다. 스마트폰에서 Smishing 사고는 2013년부터 급격하게 증가되어 MERS 감염 사건, 지뢰도발 사건, 추석의 택배 등의 사회공학적 방법을 이용하여 교묘하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 2014년 이후의 모바일 장치에서의 Smishing 해킹 동향을 분석한다. 사회적 이슈와 관련하여, 모바일 사용자들에게 금융사기로 이어지는 Smishing 해킹 공격의 프로세스를 분석한다. 그리고, Mobile Smishing 해킹에 대한 보안 방법과 금융 피해의 대책을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.173-180
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• 2024

부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민이 큰 재정적 피해를 보고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(: Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.851-868
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• 2012

2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.394-397
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• 2014

우리나라 국민의 대부분이 스마트폰을 소유하고, 스마트폰으로 인터넷뱅킹, 전자상거래 및 본인의 업무까지도 처리하고 있다. 스마트폰의 사용성과 편리성은 높아가고 있지만, 역기능인 스마트폰을 통한 사기사건과 범죄사건도 높아가고 있다. 스마트폰에서의 스미싱 사고는 2013년부터 급격하게 증가되어 세월호 사건, 추석 명절 등의 사회적인 이슈와 연계되어 교묘하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 2014년 이후의 스마트폰에서의 스미싱 공격에 대한 동향을 분석한다. 사회 이슈와 연관된 스마트폰에서 스미싱 공격에 대한 공격 기술 및 내부적인 금융사기로 이어지는 공격의 프로세스를 분석한다. 이를 법적인 증거자료로 사용하기 위해 스마트폰 포렌식을 분석한다. 스마트폰에서의 스미싱 공격의 기술적 공격 원리와 연계된 금융 사기의 연계 고리를 밝혀, 안전한 국민생활을 위한 사회적 기술적 기초자료가 되고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.201-204
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• 2013

2009년 이후부터 현재에 이르기까지 스마트폰 사용자는 꾸준히 증가하고 있다. 그리고 스마트폰의 애플리케이션을 사용하여 언제 어디서나 원하는 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 장점을 악용한 피싱, 파밍, 스미싱과 같은 신종 금융사기가 나타나게 되었고, 이로 인해 스마트폰을 사용하는 많은 사용자들이 금전적 피해를 입고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 하이퍼바이저를 이용하여 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 피싱, 파밍, 스미싱 피해를 예방할 수 있는 기술적 방안을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.283-284
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• 2015

스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등 모바일 장치를 이용하여 인터넷뱅킹과 전자상거래는 물론 본인의 업무까지 처리하고 있다. 모바일 기기의 가용성과 편리성은 높아가고 있지만, SNS나 문자 이메일을 이용한 Smishing 금융사기사건과 개인정보유출 등 범죄사건도 많이 발생하고 있다. 스마트폰에서 Smishing 사고는 2013년부터 급격하게 증가되어 MERS 감염 사건, 지뢰도발 사건, 추석의 택배 등을 사회공학적 방법을 이용하여 교묘하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 2014년 이후의 모바일 장치에서의 Smishing 해킹 공격에 대한 동향을 분석한다. 사회적 이슈와 관련하여, 모바일 사용자들에게 금융사기로 이어지는 Smishing 해킹 공격의 프로세스를 분석한다.

• 융합경영연구
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• 제3권1호
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• pp.33-39
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• 2015

Managers are always trying to be the best internal controls in their organizations copper approximate because they know that be effective internal control over previous systems, to fulfill the mission of the organization and minimize unexpected events will be extremely difficult. On the other hand, the existence of internal controls to increase efficiency, reduce head loss, assets and achieving a reasonable assurance of the reliability of financial statements and compliance with laws and regulations will be. Internal control, not an event, but a series of operations and activities on the basis of output. Internal controls help to achieve the goal of minimizing the problems of implementing appropriate internal controls. Internal control is an integral component of corporate governance that will provide reasonable assurance of achieving the organization's objectives. preventing, detecting errors and fraud goes to work. Responsibility for the prevention and detection of fraud and error in the public sector is the responsibility of managers. Managers of internal control and consistently applying appropriate accounting systems, this responsibility will play (Lin et al., 2011). Since the public sector organizations differ from each other, thus establishing internal controls cant be the same for all organizations and agencies of the public sector. Establish specific controls on each system to factors such as size, type of operation and organizational goals that the system is designed, it depends. On the other hand, rapid advances in information technology, the need to update internal control guidelines in relation to Create a new computer system so as to ensure that the activities of managers and effective control Should be updated if necessary.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.307-317
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• 2010

The majority of financial and general business organizations have had individual damage from hacking, worms, viruses, cyber attacks, internet fraud, technology and information leaks due to criminal damage. Therefore privacy has become an important issue in the community. This paper examines various elements of the information security management system and discuss about Information Security Management System Models by using the analysis of the financial statue and its level of information security assessment. These analyses were based on the Information Security Management System (ISMS) of Korea Information Security Agency, British's ISO27001, GMITS, ISO/IEC 17799/2005, and COBIT's information security architecture. This model will allow users to manage and secure information safely. Therefore, it is recommended for companies to use the security management plan to improve the companies' financial and information security and to prevent from any risk of exposing the companies' information.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.173-211
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• 1999

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.