금융기관들에서 개발한 신용 대출 상품이 증가함에 따라 사기 거래의 수 또한 급속히 증가하고 있다. 따라서, 재정적 위험을 성공적으로 관리하기 위해 금융기관들은 대출 승인 심사를 강화하고 신용 대출 사기를 사전에 탐지할 수 있는 능력을 증대시켜 나가야 한다. 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 과정에서 분류 결과에 따른 유틸리티(즉, 정분류에 따른 이익과 오분류에 따른 비용)는 분류의 정확도보다 더 중요하다. 본 연구는 개인별 유틸리티에 기반하여 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 실험을 통해, 본 연구에서 제시한 모델이 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점 모두에서 개인별 유틸리티에 기반하지 않은 모델보다 더 높은 유틸리티를 제공하며, 평균 유틸리티에 기반한 모델보다 더 정확한 유틸리티를 제공한다는 것을 보였다. 본 연구는 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점에서 얻어진 실험 결과를 다양한 측면에서 살펴보았다.
정보통신기술의 발달로 전자금융서비스가 활성화됨에 따라 선불전자지급수단을 이용한 전자금융거래도 증가하고 있다. 선불전자지급수단의 다양한 순기능에도 불구하고, 현금화가 용이하다는 점 때문에 전자금융사기에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 선불전자 지급수단의 금융거래내역에 순차패턴 마이닝 기법을 적용하여 이상금융거래를 탐지하는 방안을 제시하였다. 선불전자지급수단의 금융거래내역을 서비스이용 순서로 나열한 다음 순차패턴 마이닝을 통해 이상금융거래 탐지패턴을 추출하였다. 도출된 패턴을 실제 금융거래 데이터에 적용하는 실험을 통해 방법론의 효과성을 검증하였다. 실험결과 테스트 데이터의 탐지성능 정확도가 95.6퍼센트로 나타나 제시된 방법론이 이상금융거래를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 방법론은 향후 이상금융거래탐지시스템 분석모델에 적용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Although the internet is useful for transferring information, Internet auction environments make fraud more attractive to offenders because the chance of detection and punishment are decreased. One of fraud is phantom transaction which is a colluding transaction by the buyer and seller to commit illegal discounting of credit card. They pretend to fulfill the transaction paid by credit card, without actual selling products, and the seller receives cash from credit card corporations. Then seller lends it out buyer with quite high interest rate whose credit score is so bad that he cannot borrow money from anywhere. The purpose of this study is to empirically investigate the factors to detect of the phantom transaction in online auction. Based up on the studies that explored behaviors of buyers and sellers in online auction, bidding numbers, bid increments, sellers' credit, auction length, and starting bids were suggested as independent variables. We developed an Internet-based data collection software agent and collect data on transactions of notebook computers each of which winning bid was over 1,000,000 won. Data analysis with logistic regression model revealed that starting bids, sellers' credit, and auction length were significant in detecting the phantom transaction.
정보통신기술의 급속한 발전으로 경제활동 분야에서 큰 변화를 가져오고 있으며 혁신적으로 변화하고 있는 것은 전자상거래라고 할 수 있다. 더불어 전자금융사기의 방법도 나날이 진화하면서 피해사례도 함께 늘어나고 있다. 이에 따라 전자금융 이상거래에 대한 분석 및 탐지가 되고 있으나 여전히 피해가 발생되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 금융환경, 금융 IT 환경, 금융 IT보안 환경과 법제도적인 변화의 특성을 분석하고 현재 금융기관에서 운영되는 이상금융거래 탐지시스템의 한계점을 보완하기 위하여 효과적인 전자금융 이상거래 분석 및 탐지 관리 체계와 외부기관과의 정보공유 및 개인정보 수집 및 활용에 대한 고려사항을 제안하고자 한다.
As the DeFi market continues to expand, fraudulent activities using smart contracts have also increased. HoneyPot and Ponzi schemes are well-known frauds that exploit smart contracts. While several studies have demonstrated the potential to detect smart contracts implementing these scams, there has been a lack of research focusing on simultaneously detecting both types of fraud. This paper addresses this gap by harnessing artificial intelligence to conduct experiments for the detection of both HoneyPot and Ponzi schemes. The study employs the CNN (Convolutional Neural Network) model, commonly used for malware detection. To effectively utilize CNN, the bytecode of smart contracts is transformed into visual representations. The experimental results showcase a recall rate of 0.89 and an F1 score of 0.85, indicating promising detection capabilities.
하루가 멀게 발달하고 있는 정보통신기술은 정치, 경제, 사회, 문화의 각 방면에 커다란 영향을 미치고 있다. 특히 경제활동 분야에서 두드러진 변화를 가져오고 있으며 그 대표적인 예가 신속성과 효율성에 있어서 기존의 상거래 관행을 혁신적으로 변화시키고 있는 전자상거래라 할 수 있다. 이에 따라 기업들은 경쟁력 강화를 위한 핵심수단으로 전자상거래의 활성화를 추진하고 있으며 인터넷은 이제 정보의 바다라는 개념에서 벗어나 비즈니스의 격전장이 되고 있다. 그러나 전자상거래의 발달에 따라 파생하는 부당거래 등 문제점도 적지 않아 관련업체들은 이를 극복하기 위해 다양한 시스템을 구축시켜 업무의 효율성 및 비용 손실을 최소화하고 있다. 특히 비대면 형태로 이루어지는 온라인 거래에서 부적절한 거래를 효과적으로 제어하기 위해 실시간 모니터링을 통한 거래 승인제한 및 대금지급 보류 등을 처리하고 구매자와 판매자에게 SMS, E-mail 또는 유선을 통해 신속하게 관련 정보를 제공하고 있다. 거래에 대한 수수료를 수익으로 창출하는 오픈마켓의 경우 부당거래로 인해 발생되는 손실은 브랜드 이미지에 치명적 손상을 가져온다. 따라서 본 연구는 오픈마켓에 연동된 전자결제 시스템을 살펴보고 부당거래를 방지하기 위한 FDS(Fraud Detection System)에 대해 연구하고자 한다. 또 부당거래 방지를 위해 쇼핑몰과 오픈마켓에 연동된 PG(Payment gateway) System을 통해 리스크를 관리하는 FDS(Fraud Detection System)의 운영 형태를 연구하였다. 부당거래관리시스템 운영은 비대면 거래에서 발생 할 수 있는 피해자를 미연에 방지하고 올바른 온라인 거래문화 형성에 기여하고 있지만 궁극적으로 법률적 방안에 대한 여러 각도의 고민을 통한 소비자 보호에 관한 연구도 필요하다. 본 연구는 특정 오픈마켓에 적용된 사례이므로 여러 쇼핑몰에 적용된 시스템에 대해 살펴 볼 뿐만 아니라 이와 더불어 해외 비슷한 사례연구를 통해 국내 관련 시스템 개선에 거울로 삼을 필요가 있다.
Objectives : To develop a Diagnosis-Related Group (DRG) fraud candidate detection method, using data mining techniques, and to examine the efficiency of the developed method. Methods ; The Study included 79,790 DRGs and their related claims of 8 disease groups (Lens procedures, with or without, vitrectomy, tonsillectomy and/or adenoidectomy only, appendectomy, Cesarean section, vaginal delivery, anal and/or perianal procedures, inguinal and/or femoral hernia procedures, uterine and/or adnexa procedures for nonmalignancy), which were examined manually during a 32 months period. To construct an optimal prediction model, 38 variables were applied, and the correction rate and lift value of 3 models (decision tree, logistic regression, neural network) compared. The analyses were peformed separately by disease group. Results : The correction rates of the developed method, using data mining techniques, were 15.4 to 81.9%, according to disease groups, with an overall correction rate of 60.7%. The lift values were 1.9 to 7.3 according to disease groups, with an overall lift value of 4.1. Conclusions : The above findings suggested that the applying of data mining techniques is necessary to improve the efficiency of DRG fraud candidate detection.
Purpose - This study analyzes the scope of due diligence and risks of banks and K-Sure in trade finance covered by EFF focusing on Moneual case, one of the latest and biggest trade finance fraud cases in Korea. Also, we suggest anti-fraud measures in trade finance on the part of banks and K-Sure in order to give them a desirable way of due diligence and reasonable risk management of export insurance. Design/methodology - Based on Moneual case of trade finance fraud, this study employs the methodology of an extended literature review and analysis of court decisions. Findings - Seoul High Court of Korea failed to decide whether K-Sure was wholly obliged to pay the insurance against the banks' EFF claims, but issued a compulsory mediation order, judging that both the banks and K-Sure were responsible by 50:50. The court may have judged that both the parties had lacked their due diligence in the trade finance. It is quite difficult for trade finance providers to manually investigate whether the transaction is suspected of trade finance fraud, so digitalization of trade finance which can facilitate the prevention and detection of trade fraud needs to be realized quickly. Since there has been no international rule available for open account trade finance up till now, clearly stipulated EFF terms on the exporter's genuine export obligation might have protected K-Sure from the disaster. Originality/value - This study investigates the due diligence of the banks and K-Sure in Moneual case which few researchers have considered, to the best of our knowledge. This study also suggests several practical methods (including block chain) to prevent complicating trade finance fraud amid increasing use of an open account, and further offers reasonable risk management of EFF employing international factoring rule which is also related to problematic open account trade finance.
전자금융사기의 고도화와 함께 지능적인 수법들이 동원됨에 따라 전자금융 사용자들의 피해사례가 늘어나고 있다. 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다. 이때 의사결정나무를 사용하여 탐지 룰을 정규화 하여 효과적으로 이상거래를 탐지 할 수 있도록 하는 방법을 제안하고자 한다. 실증 분석을 위해 국내 모 은행의 전자금융 사고 데이터를 바탕으로 패턴 정보와 고객 프로파일 정보를 도출하였고 이를 통하여 탐지 룰을 설정하였다. 그리고 탐지된 룰을 의사결정나무를 사용하여 정규화 한 결과를 순차적인 탐지 방식과 비교하여 제시된 방안이 효과적임을 확인하였다.
First introduced in 1977, Korean health care system reached to national coverage in short period of time never seen before in any other countries, and rated as successful system protecting the health of the public at relatively low price. However, despite those positive evaluations, some of fraudulent medical organizations or pharmacies are hindering the sound development of the national health care system with meticulous false billing exaggerating the number of patients or the days of their treatment. To prevent aforementioned nursing home fraud and false billing, the misconduct should be punished as subject to the criminal law and severally punished for fines and payments which far exceed the expected amount of illicit gains as it is basically violation of criminal fraud, other than the forced return of illicit gains based on civil laws. Furthermore, the Health Insurance Review and Assessment Service should strengthen and complement the fraud investigators, the review process, and the professional training to raise the detection rates. It might also want to review ways to implement whistleblower rewarding system and rewards for evidences of healthcare fraud to overcome the limits of external review.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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