결제로그 분석 및 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 조사

Vol. 25, No. 6, pp. 1525-1540, 12월. 2015
10.13089/JKIISC.2015.25.6.1525, Full Text:
Keywords: Survey, categorization, financial fraud, Fraud Detection, Data Mining, Credit Card
Abstract

금융 산업과 IT 기술의 결합으로 지불 방법이 간편화됨에 따라 소비자의 지불 수단이 현금 결제에서 신용카드, 모바일 소액결제, 앱카드 등을 이용한 전자결제로 변화되고 있다. 이에 전자금융결제를 악용하여 이상거래를 시도하는 사례가 증가하는 추세로, 금융사는 이상거래로부터 소비자를 보호하기 위해 FDS(Fraud Detection System)를 구축하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 이용자 정보와 결제 정보를 분석하여 높은 정확도로 이상거래를 식별하는 것이 목표이다. 본 연구에서는 결제로그 분석 및 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 조사하였으며, 이상거래 탐지에 사용된 데이터 마이닝 알고리즘을 정리하고 이상거래 탐지 연구를 사용된 데이터 셋, 알고리즘, 연구 관점으로 분류하였다.

Statistics
Show / Hide Statistics

Statistics (Cumulative Counts from December 1st, 2017)
Multiple requests among the same browser session are counted as one view.
If you mouse over a chart, the values of data points will be shown.


Cite this article
[IEEE Style]
S. H. Jeong, H. Kim, Y. Shin, T. Lee and H. K. Kim, "A Survey of Fraud Detection Research based on Transaction Analysis and Data Mining Technique," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 25, no. 6, pp. 1525-1540, 2015. DOI: 10.13089/JKIISC.2015.25.6.1525.

[ACM Style]
Seong Hoon Jeong, Hana Kim, Youngsang Shin, Taejin Lee, and Huy Kang Kim. 2015. A Survey of Fraud Detection Research based on Transaction Analysis and Data Mining Technique. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 25, 6, (2015), 1525-1540. DOI: 10.13089/JKIISC.2015.25.6.1525.