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게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 비지도학습 모델 활용 FDS 방법론
IV. 실험 설계
V. 실험 결과
VI. Discussion and Limitation
VII. 결론
References
참고문헌 (23)
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Newzoo. “Newzoo’s games trends to w atch in 2021“, https://newzoo.com/insights/articles/newzoos-games-trends-to-watch-in-2021/, Accessed: Nov. 2021.
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W. Y. Moon and S. D. Kim, “Adaptive fraud detection framework for fintech based on machine learning,” Advanced Science Letters, vol. 23, no. 10, pp. 10167–10171, Oct. 2017.
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C. V. Priscilla and D. P. Prabha, “Influence of optimizing xgboost to handle class imbalance in credit card fraud detection,” in 2020 Third International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT). pp. 1309–1315, IEEE, Aug. 2020.
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Ge, Dingling, et al. "Credit card fraud detection using lightgbm model." 2020 International Conference on E-Commerce and Internet Technology (ECIT), pp. 232-236, IEEE, Apr. 2020.
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