의사결정나무를 이용한 이상금융거래 탐지 정규화 방법에 관한 연구

Vol. 25, No. 1, pp. 133-146, 2월. 2015
10.13089/JKIISC.2015.25.1.133, Full Text:
Keywords: Fraud Detection System, Banking System, e-finance accident, Decision Tree, normalization
Abstract

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.

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Cite this article
[IEEE Style]
J. H. Park, H. K. Kim and E. Kim, "Effective Normalization Method for Fraud Detection Using a Decision Tree," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 25, no. 1, pp. 133-146, 2015. DOI: 10.13089/JKIISC.2015.25.1.133.

[ACM Style]
Jae Hoon Park, Huy Kang Kim, and Eunjin Kim. 2015. Effective Normalization Method for Fraud Detection Using a Decision Tree. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 25, 1, (2015), 133-146. DOI: 10.13089/JKIISC.2015.25.1.133.