지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤지원
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 사이버금융범죄 중 조건만남(출장마사지) 사기 사건을 사례로 수사단서가 되는 인터넷뱅킹 로그자료와 메신저 접속로그자료를 분석 자료로 사용하였다. 이 단서들은 일반적으로 대량의 데이터가 수집·보관되기 때문에 소셜네트워크 분석원리를 활용하여 분석하는 것이 효율적이므로 그 중 2-모드 네트워크 분석원리를 활용하였다.
2-모드 데이터에서 분석하고자 하는 개체를 중심으로 2-모드 데이터를 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였다. 주요 결과로는 첫째, 인터넷뱅킹 로그자료를 통해 계좌와 IP 간의 관계를 계좌 중심의 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였으며, 범행에 직접사용 된 계좌에 접속한 IP 와 이 IP로 접속한 또 다른 계좌를 파악하는 데 효과적이었으며, 범인들이 사용하는 다른 계좌를 파악할 수 있었다. 둘째, 메신저 로그자료를 이용하여 메신저 계정과 IP 간의 관계를 메신저 계정 관점에서 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였을 경우 직접적으로 범행에 사용된 메신저 계정을 통해 범죄집단에서 사용하는 또 다른 계정을 구분해 낼 수 있었다. 셋째, 위 인터넷뱅킹 로그자료와 메신저 접속로그자료를 통합하여 IP 간의 관계를 IP 중심으로 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였으며, 이를 통해 범죄조직에서 사용한 IP들이 동일대역(D클래스나 C클래스) 의 IP인 것으로 다수 확인되었다.
본 연구는 사이버금융범죄의 수사단서 중 대량의 데이터인 인터넷뱅킹 로그와 메신저 접속로그 자료를 각 단서의 관점에서 분석하였다. 이와 같이 본 논문은 다양한 단서들 간의 관계를 통해 의미 있는 단서를 도출해 낼 수 있다는 점을 제시하였다.
2-모드 데이터에서 분석하고자 하는 개체를 중심으로 2-모드 데이터를 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였다. 주요 결과로는 첫째, 인터넷뱅킹 로그자료를 통해 계좌와 IP 간의 관계를 계좌 중심의 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였으며, 범행에 직접사용 된 계좌에 접속한 IP 와 이 IP로 접속한 또 다른 계좌를 파악하는 데 효과적이었으며, 범인들이 사용하는 다른 계좌를 파악할 수 있었다. 둘째, 메신저 로그자료를 이용하여 메신저 계정과 IP 간의 관계를 메신저 계정 관점에서 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였을 경우 직접적으로 범행에 사용된 메신저 계정을 통해 범죄집단에서 사용하는 또 다른 계정을 구분해 낼 수 있었다. 셋째, 위 인터넷뱅킹 로그자료와 메신저 접속로그자료를 통합하여 IP 간의 관계를 IP 중심으로 1-모드 데이터로 변환하여 분석하였으며, 이를 통해 범죄조직에서 사용한 IP들이 동일대역(D클래스나 C클래스) 의 IP인 것으로 다수 확인되었다.
본 연구는 사이버금융범죄의 수사단서 중 대량의 데이터인 인터넷뱅킹 로그와 메신저 접속로그 자료를 각 단서의 관점에서 분석하였다. 이와 같이 본 논문은 다양한 단서들 간의 관계를 통해 의미 있는 단서를 도출해 낼 수 있다는 점을 제시하였다.
목차
목 차제 1 장 서 론 1제 2 장 사이버금융범죄에 관한 일반적 고찰 22.1. 사이버금융범죄 개념과 유형 22.2 사이버금융범죄의 특성 52.2.1 사이버금융범죄의 수사단서 52.2.1.1 메신저 52.2.1.2 금융계좌 62.2.1.3 IP 주소와 MAC 주소 82.2.1.4 출입국현황 8제 3 장 소셜네트워크 분석 개념 93.1 이론적 배경 103.1.1 소셜네트워크 분석 113.1.2 2-모드 데이터에 대한 1-모드 네트워크 분석 방식 123.1.3 2-모드 데이터에 대한 2-모드 네트워크 분석 방식 13제 4 장 2-모드 네크워크 분석 기법의 수사 활용 144.1. 데이터 수집 164.2. 2-모드 네크워크 구성 174.3. 1-모드 네트워크로 변환 174.4. 개체 간의 관계 분석 184.4.1 IP 기반 금융계좌 간의 1-모드 네크워크 관계분석 184.4.2 IP 기반 메신저 간의 1-모드 네크워크 관계분석 214.4.3 통합 데이터 기반 IP 간의 1-모드 네크워크 관계분석 24제 5 장 수사업무 활용 사례 275.1. 사이버금융범죄 조직 식별 275.2 동일 범죄 집단의 범죄 범위 산정 295.3. 범죄수익금 추적 30제 6 장 결 론 32참 고 문 헌 34
최근 본 자료
댓글(0)
0