메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

박재훈 (고려대학교, 高麗大學校 情報保護大學院)

지도교수
金輝剛
발행연도
2015
저작권
고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수2

표지
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
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.

목차

1. 서 론 1
2. 연구 배경 및 연구 3
2.1 이상금융거래 탐지 시스템의 개념 및 탐지 방법 3
2.2 이상금융거래 탐지 시스템 구축 현황 4
2.3 이상금융거래 탐지 연구 현황 7
2.4 기존연구의 검토와 본 연구의 제안방법 8
3. 이상금융거래 탐지 룰 분석 및 모형화 10
3.1 사고사례를 통한 패턴 분석 10
3.2 고객 프로파일과 거래를 통한 이상 판별 15
3.3 의사결정나무를 이용한 이상 금융 거래 탐지 17
4. 이상 거래 탐지 룰의 정규화 21
4.1 의사결정나무를 이용한 정규화 21
4.2 정규화를 통한 효과 23
5. 결론 29
참고문헌 31

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0