전기통신금융사기 사고에 대한 이상징후 지능화(AI) 탐지 모델 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 정의석 | - |
dc.contributor.author | 임종인 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-02T00:27:23Z | - |
dc.date.available | 2021-09-02T00:27:23Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/70146 | - |
dc.description.abstract | Digital Transformation과 4차 산업혁명 등 변화의 시대에 급변하는 기술 변화에 맞게 전자금융서비스는 안전하게 제공하여야 한다. 그러나 전기통신금융사기(보이스피싱) 사고는 현재진행형 이어서 사고의 지속적 증가, 지능화 및 고도화 현상을 대응하려 법률 제·개정 및 정책 제도 개선등 사고 근절을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 더불어 금융회사는 이상금융거래탐지 시스템 개선 및 고도화를 통한 전기통신금융사기 사고 방지에 노력하고 있으나, 그 대응 결과는 그리 밝지 않다. 이러한 노력에도 불구하고 전기통신금융사기 사고는 관련 대책에 맞서 변화하며 진화를 거듭하고 있다. 본 연구에서는 보이스피싱에 의한 금융거래 사고발생 방지를 위해 시나리오 기반의Rule 모델과 인공지능 알고리즘을 통해 모델링 된 지능형 이상금융거래 시스템을 설계하고 금융기관의 전자금융거래 시스템 에 실제 설치·운용해 본 결과를 바탕으로 인공지능형 이상금융거래 탐지시스템의 구현 모델과 분석·탐지결과를 차단·대응 할 수 있는 고도화 된 대응 모델을 제안하고자 한다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.title | 전기통신금융사기 사고에 대한 이상징후 지능화(AI) 탐지 모델 연구 | - |
dc.title.alternative | Study on Intelligence (AI) Detection Model about Telecommunication Finance Fraud Accident | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 임종인 | - |
dc.identifier.doi | 10.13089/JKIISC.2019.29.1.149 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.29, no.1, pp.149 - 164 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 29 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 149 | - |
dc.citation.endPage | 164 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002440581 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | AI | - |
dc.subject.keywordAuthor | Fraud Detection System | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.