Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

모바일 디바이스에서의 전자금융사고 예방을 위한 사용자입력패턴분석 기반 이상증후 탐지 방법Novel Anomaly Detection Method for Proactive Prevention from a Mobile E-finance Accident with User's Input Pattern Analysis

Other Titles
Novel Anomaly Detection Method for Proactive Prevention from a Mobile E-finance Accident with User's Input Pattern Analysis
Authors
서호진김휘강
Issue Date
2011
Publisher
한국정보보호학회
Keywords
Mobile banking security; Input pattern analysis; Biometric; Neural network; Mobile banking security; Input pattern analysis; Biometric; Neural network
Citation
정보보호학회논문지, v.21, no.4, pp.47 - 60
Indexed
KCI
Journal Title
정보보호학회논문지
Volume
21
Number
4
Start Page
47
End Page
60
URI
https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/113471
ISSN
1598-3986
Abstract
모바일 디바이스(mobile device)를 통한 전자금융거래가 급속하게 증가하면서 이를 대상으로 한 공격시도도 점차 늘어나고 있다. 다양한 보안수단들이 적용되고 있지만, 모바일뱅킹(mobile banking)에 사용되는 디바이스에 원격으로 침입을 한 뒤 공격하는 방법 및 디바이스를 물리적으로 획득하여 전자금융사고를 유발할 수 있는 위험이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서의 전자금융사고 예방 대책으로 개인별 입력패턴을 분석하여 본인에 의한 전자금융거래 시도인지 유무를 판단하여 선제적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다. 화면 터치(touch)를 통해 입력하는 모바일 디바이스의 특성상 터치 시간이나 압력 등의 패턴(pattern)은 개인별로 차이가 있으므로 이를 모니터링(monitoring) 함으로써 정상적인 모바일뱅킹 고객과 공격자를 구분할 수 있다. 본 논문에서 제시된 방안의 효용성을 증명하기 위해 모바일 디바이스에서의 개인별 입력패턴 정보를 실제 수집하여 실험하였고, 실험결과 입력패턴 정보 분석을 통해 전자금융사고를 효과적으로 예방할 수 있음을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 이러한 입력패턴 정보의 모니터링을 이용하여 불법적인 전자금융거래에 실시간으로 대응하는 방안도 제안한다.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
School of Cyber Security > Department of Information Security > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE