사기 탐지: 이상 감지 알고리즘 심층 분석

오늘날 상호 연결된 세계에서 사기는 전 세계 기업과 개인에게 영향을 미치는 만연한 위협입니다. 신용 카드 사기 및 보험 사기부터 정교한 사이버 공격 및 금융 범죄에 이르기까지 강력한 사기 탐지 메커니즘의 필요성은 그 어느 때보다 중요합니다. 이상 감지 알고리즘은 이러한 싸움에서 강력한 도구로 부상하여 비정상적인 패턴과 잠재적으로 사기적인 활동을 식별하는 데이터 기반 접근 방식을 제공합니다.

이상 감지란 무엇입니까?

이상 감지(이상치 탐지라고도 함)는 정상 또는 예상되는 동작에서 크게 벗어나는 데이터 포인트를 식별하는 프로세스입니다. 이러한 편차 또는 이상은 사기 행위, 시스템 오류 또는 기타 비정상적인 이벤트를 나타낼 수 있습니다. 핵심 원칙은 사기 행위가 합법적인 거래 또는 행동과 상당히 다른 패턴을 나타내는 경우가 많다는 것입니다.

이상 감지 기술은 다음을 포함한 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.

• 금융: 사기 신용 카드 거래, 보험 청구 및 돈세탁 활동 탐지
• 사이버 보안: 네트워크 침입, 멀웨어 감염 및 비정상적인 사용자 행동 식별
• 제조: 결함 있는 제품, 장비 오작동 및 프로세스 편차 감지
• 의료: 비정상적인 환자 상태, 의료 오류 및 사기 보험 청구 식별
• 소매: 사기 반품, 로열티 프로그램 남용 및 의심스러운 구매 패턴 감지

이상 유형

적절한 감지 알고리즘을 선택하려면 다양한 유형의 이상을 이해하는 것이 중요합니다.

• 포인트 이상: 나머지 데이터와 크게 다른 개별 데이터 포인트. 예를 들어 사용자의 일반적인 지출 습관과 비교하여 단일의 비정상적으로 큰 신용 카드 거래입니다.
• 상황적 이상: 특정 상황 내에서만 비정상적인 데이터 포인트. 예를 들어, 비정상적인 시간 동안 웹사이트 트래픽이 갑자기 급증하면 이상으로 간주될 수 있습니다.
• 집단적 이상: 개별 데이터 포인트가 자체적으로는 비정상적이지 않더라도 전체적으로 정상에서 크게 벗어나는 데이터 포인트 그룹. 예를 들어 여러 계정에서 단일 계정으로의 일련의 소규모 조정된 거래는 돈세탁을 나타낼 수 있습니다.

이상 감지 알고리즘: 포괄적인 개요

광범위한 알고리즘을 이상 감지에 사용할 수 있으며 각 알고리즘에는 강점과 약점이 있습니다. 알고리즘 선택은 특정 응용 프로그램, 데이터의 특성 및 원하는 정확도 수준에 따라 다릅니다.

1. 통계적 방법

통계적 방법은 데이터의 통계적 모델을 구축하고 이러한 모델에서 크게 벗어나는 데이터 포인트를 식별하는 데 의존합니다. 이러한 방법은 종종 기본 데이터 분포에 대한 가정을 기반으로 합니다.

a. Z-점수

Z-점수는 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 많은 표준 편차만큼 떨어져 있는지 측정합니다. 특정 임계값(예: 3 또는 -3)보다 높은 Z-점수를 가진 데이터 포인트는 이상으로 간주됩니다.

예: 일련의 웹사이트 로딩 시간에서 평균 로딩 시간보다 5 표준 편차 더 느리게 로드되는 페이지는 잠재적으로 서버 문제 또는 네트워크 문제를 나타내는 이상으로 플래그가 지정됩니다.

b. 수정된 Z-점수

수정된 Z-점수는 데이터의 이상치에 덜 민감한 Z-점수에 대한 강력한 대안입니다. 표준 편차 대신 중앙값 절대 편차(MAD)를 사용합니다.

c. Grubbs' 테스트

Grubbs' 테스트는 정규 분포를 가정하는 단변량 데이터 세트에서 단일 이상치를 감지하는 데 사용되는 통계 테스트입니다. 데이터의 나머지 부분에 비해 값 중 하나가 이상치라는 가설을 테스트합니다.

d. 상자 그림 방법(IQR 규칙)

이 방법은 사분위수 범위(IQR)를 사용하여 이상치를 식별합니다. Q1 - 1.5 * IQR 미만 또는 Q3 + 1.5 * IQR 초과에 해당하는 데이터 포인트는 이상으로 간주됩니다.

예: 고객 구매 금액을 분석할 때 IQR 범위를 크게 벗어나는 거래는 잠재적으로 사기 또는 비정상적인 지출 행동으로 플래그가 지정될 수 있습니다.

2. 머신 러닝 방법

머신 러닝 알고리즘은 데이터 분포에 대한 강력한 가정을 요구하지 않고 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 이상을 식별할 수 있습니다.

a. Isolation Forest

Isolation Forest는 데이터 공간을 무작위로 분할하여 이상을 격리하는 앙상블 학습 알고리즘입니다. 이상은 격리하기가 더 쉽고 따라서 더 적은 파티션이 필요합니다. 따라서 계산 효율성이 뛰어나고 대규모 데이터 세트에 적합합니다.

예: 사기 탐지에서 Isolation Forest는 대규모 고객 기반에서 비정상적인 거래 패턴을 빠르게 식별할 수 있습니다.

b. One-Class SVM

One-Class Support Vector Machine(SVM)은 정상 데이터 포인트 주위의 경계를 학습하고 이 경계 밖에 있는 데이터 포인트를 이상으로 식별합니다. 데이터에 레이블이 지정된 이상이 거의 또는 전혀 없을 때 특히 유용합니다.

예: One-Class SVM은 네트워크 트래픽을 모니터링하고 사이버 공격을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

c. LOF(Local Outlier Factor)

LOF는 이웃과 비교하여 데이터 포인트의 로컬 밀도를 측정합니다. 이웃보다 밀도가 현저히 낮은 데이터 포인트는 이상으로 간주됩니다.

예: LOF는 개별 청구인의 청구 패턴을 동료의 청구 패턴과 비교하여 사기 보험 청구를 식별할 수 있습니다.

d. K-Means 클러스터링

K-Means 클러스터링은 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화합니다. 클러스터 중심에서 멀리 떨어져 있거나 작고 희소한 클러스터에 속하는 데이터 포인트는 이상으로 간주될 수 있습니다.

예: 소매에서 K-Means 클러스터링은 구매 내역을 기반으로 고객을 그룹화하고 이러한 그룹에서 크게 벗어나는 고객을 식별하여 비정상적인 구매 패턴을 식별할 수 있습니다.

e. 오토인코더(신경망)

오토인코더는 입력 데이터를 재구성하는 방법을 학습하는 신경망입니다. 이상은 재구성하기 어려운 데이터 포인트로, 재구성 오류가 높습니다.

예: 오토인코더는 정상 거래 데이터를 학습하고 재구성하기 어려운 거래를 식별하여 사기 신용 카드 거래를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

f. 딥 러닝 방법(LSTM, GAN)

금융 거래와 같은 시계열 데이터의 경우 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN(Recurrent Neural Networks)을 사용하여 순차적 패턴을 학습할 수 있습니다. GAN(Generative Adversarial Networks)은 정상 데이터의 분포를 학습하고 이 분포에서 벗어난 부분을 식별하여 이상 감지에 사용할 수도 있습니다. 이러한 방법은 계산 집약적이지만 데이터의 복잡한 종속성을 캡처할 수 있습니다.

예: LSTM은 시간 경과에 따른 거래 패턴을 분석하고 비정상적인 거래 시퀀스를 식별하여 내부자 거래를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

3. 근접 기반 방법

근접 기반 방법은 다른 데이터 포인트에 대한 거리 또는 유사성을 기반으로 이상을 식별합니다. 이러한 방법은 명시적인 통계적 모델을 구축하거나 복잡한 패턴을 학습할 필요가 없습니다.

a. KNN(K-Nearest Neighbors)

KNN은 각 데이터 포인트에서 k-가장 가까운 이웃까지의 거리를 계산합니다. 이웃까지의 평균 거리가 큰 데이터 포인트는 이상으로 간주됩니다.

예: 사기 탐지에서 KNN은 거래의 특성을 거래 내역에서 가장 가까운 이웃과 비교하여 사기 거래를 식별할 수 있습니다.

b. 거리 기반 이상치 탐지

이 방법은 다른 데이터 포인트의 특정 비율에서 멀리 떨어져 있는 데이터 포인트를 이상치로 정의합니다. 유클리드 거리 또는 마할라노비스 거리와 같은 거리 메트릭을 사용하여 데이터 포인트 간의 근접성을 측정합니다.

4. 시계열 분석 방법

이러한 방법은 데이터 포인트 간의 시간적 종속성을 고려하여 시계열 데이터의 이상을 감지하도록 특별히 설계되었습니다.

a. ARIMA 모델

ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열에서 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 예측된 값에서 크게 벗어나는 데이터 포인트는 이상으로 간주됩니다.

b. 지수 평활

지수 평활 방법은 과거 관측값에 지수적으로 감소하는 가중치를 할당하여 미래 값을 예측합니다. 이상은 예측된 값에서 크게 벗어나는 데이터 포인트로 식별됩니다.

c. 변경점 감지

변경점 감지 알고리즘은 시계열의 통계적 속성의 갑작스러운 변경을 식별합니다. 이러한 변경은 이상 또는 중요한 이벤트를 나타낼 수 있습니다.

이상 감지 알고리즘 평가

이상 감지 알고리즘의 성능을 평가하는 것은 효과를 보장하는 데 매우 중요합니다. 일반적인 평가 메트릭은 다음과 같습니다.

• 정밀도: 이상으로 플래그가 지정된 모든 데이터 포인트 중에서 올바르게 식별된 이상의 비율
• 재현율: 실제 이상 중에서 올바르게 식별된 이상 비율
• F1-점수: 정밀도와 재현율의 조화 평균
• ROC 곡선 아래 영역(AUC-ROC): 이상과 정상 데이터 포인트를 구별하는 알고리즘의 능력을 측정한 것
• 정밀도-재현율 곡선 아래 영역(AUC-PR): 특히 불균형 데이터 세트에서 이상을 식별하는 알고리즘의 능력을 측정한 것

이상 감지 데이터 세트는 정상 데이터 포인트에 비해 이상 수가 적기 때문에 종종 매우 불균형하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 AUC-PR과 같은 메트릭은 AUC-ROC보다 더 유익한 경우가 많습니다.

이상 감지 구현을 위한 실제 고려 사항

이상 감지를 효과적으로 구현하려면 몇 가지 요소를 신중하게 고려해야 합니다.

• 데이터 전처리: 이상 감지 알고리즘의 정확도를 향상시키려면 데이터를 정리, 변환 및 정규화하는 것이 중요합니다. 여기에는 누락된 값 처리, 이상치 제거 및 기능 확장이 포함될 수 있습니다.
• 기능 엔지니어링: 관련 기능 선택 및 데이터의 중요한 측면을 캡처하는 새로운 기능 생성은 이상 감지 알고리즘의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 매개변수 튜닝: 대부분의 이상 감지 알고리즘에는 성능을 최적화하기 위해 튜닝해야 하는 매개변수가 있습니다. 여기에는 교차 검증 및 그리드 검색과 같은 기술을 사용하는 경우가 많습니다.
• 임계값 선택: 이상을 플래그 지정하기 위한 적절한 임계값을 설정하는 것이 중요합니다. 임계값이 높으면 많은 이상을 놓칠 수 있고(낮은 재현율), 임계값이 낮으면 많은 오탐이 발생할 수 있습니다(낮은 정밀도).
• 설명 가능성: 알고리즘이 데이터 포인트를 이상으로 플래그 지정하는 이유를 이해하는 것은 잠재적인 사기를 조사하고 적절한 조치를 취하는 데 중요합니다. 의사 결정 트리 및 규칙 기반 시스템과 같은 일부 알고리즘은 신경망과 같은 다른 알고리즘보다 설명 가능성이 더 높습니다.
• 확장성: 대규모 데이터 세트를 적시에 처리하는 기능은 실제 응용 프로그램에 필수적입니다. Isolation Forest와 같은 일부 알고리즘은 다른 알고리즘보다 확장성이 더 뛰어납니다.
• 적응성: 사기 행위는 끊임없이 진화하고 있으므로 이상 감지 알고리즘은 새로운 패턴과 추세에 적응할 수 있어야 합니다. 여기에는 알고리즘을 주기적으로 재학습하거나 온라인 학습 기술을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.

사기 방지에서 이상 감지의 실제 응용 프로그램

이상 감지 알고리즘은 사기를 방지하고 위험을 완화하기 위해 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용됩니다.

• 신용 카드 사기 탐지: 지출 패턴, 위치 및 기타 요소를 기반으로 사기 거래 탐지
• 보험 사기 탐지: 청구 내역, 의료 기록 및 기타 데이터를 기반으로 사기 청구 식별
• 자금세탁 방지(AML): 자금세탁 활동을 나타낼 수 있는 의심스러운 금융 거래 탐지
• 사이버 보안: 사이버 공격을 나타낼 수 있는 네트워크 침입, 멀웨어 감염 및 비정상적인 사용자 행동 식별
• 의료 사기 탐지: 사기 의료 청구 및 청구 관행 탐지
• 전자 상거래 사기 탐지: 온라인 마켓플레이스에서 사기 거래 및 계정 식별

예: 주요 신용 카드 회사는 Isolation Forest를 사용하여 매일 수십억 건의 거래를 분석하고 잠재적으로 사기적인 요금을 높은 정확도로 식별합니다. 이는 고객을 재정적 손실로부터 보호하고 회사의 사기 위험 노출을 줄이는 데 도움이 됩니다.

사기 방지에서 이상 감지의 미래

이상 감지 분야는 끊임없이 진화하고 있으며 사기 방지 문제를 해결하기 위해 새로운 알고리즘과 기술이 개발되고 있습니다. 몇 가지 새로운 추세는 다음과 같습니다.

• 설명 가능한 AI(XAI): 결정을 설명하여 결과를 더 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있게 하는 이상 감지 알고리즘 개발
• 연합 학습: 민감한 정보를 공유하지 않고 분산된 데이터 소스에서 이상 감지 모델을 학습하여 개인 정보를 보호하고 협업을 가능하게 합니다.
• 적대적 머신 러닝: 이상 감지 알고리즘을 조작하려는 적대적 공격에 대비하기 위한 기술 개발
• 그래프 기반 이상 감지: 그래프 알고리즘을 사용하여 엔터티 간의 관계를 분석하고 네트워크 구조를 기반으로 이상을 식별합니다.
• 강화 학습: 변화하는 환경에 적응하고 최적의 감지 전략을 학습하도록 이상 감지 에이전트 교육

결론

이상 감지 알고리즘은 사기 방지를 위한 강력한 도구로, 비정상적인 패턴과 잠재적으로 사기적인 활동을 식별하는 데이터 기반 접근 방식을 제공합니다. 다양한 유형의 이상, 다양한 감지 알고리즘 및 구현에 대한 실제 고려 사항을 이해함으로써 조직은 이상 감지를 효과적으로 활용하여 사기 위험을 완화하고 자산을 보호할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 이상 감지는 사기와의 싸움에서 점점 더 중요한 역할을 하여 기업과 개인 모두를 위한 더 안전하고 안전한 세상을 만드는 데 도움이 될 것입니다.