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
- 서호진; 김휘강
- 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.
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