사기 탐지: 글로벌 보안을 위한 이상 징후 탐지 알고리즘 활용

오늘날의 상호 연결된 세상에서 사기는 기업과 개인 모두에게 심각한 위협이 됩니다. 신용 카드 사기부터 정교한 사이버 공격에 이르기까지 사기 행위는 점점 더 복잡해지고 탐지하기 어려워지고 있습니다. 기존의 규칙 기반 시스템은 새롭고 진화하는 사기 패턴을 식별하는 데 종종 어려움을 겪습니다. 이러한 상황에서 이상 징후 탐지 알고리즘이 중요한 역할을 하며, 자산을 보호하고 전 세계적으로 재정적 손실을 방지하는 강력하고 적응 가능한 접근 방식을 제공합니다.

이상 징후 탐지란 무엇입니까?

이상 징후 탐지(이상치 탐지라고도 함)는 정상에서 크게 벗어나는 데이터 포인트를 식별하는 데 사용되는 데이터 마이닝 기술입니다. 이러한 이상 징후는 사기 거래, 네트워크 침입, 장비 고장 또는 추가 조사가 필요한 기타 비정상적인 이벤트를 나타낼 수 있습니다. 사기 탐지에서 이상 징후 탐지 알고리즘은 거래, 사용자 행동 및 기타 관련 정보의 방대한 데이터 세트를 분석하여 사기 행위를 나타내는 패턴을 식별합니다.

이상 징후 탐지의 핵심 원리는 사기 행위가 종종 합법적인 거래와 크게 다른 특징을 나타낸다는 것입니다. 예를 들어, 비정상적인 위치에서 갑자기 거래가 급증하거나 정상적인 영업 시간 외에 이루어진 대규모 구매 또는 사용자의 일반적인 소비 습관에서 벗어나는 일련의 거래는 모두 사기를 나타낼 수 있습니다.

이상 징후 탐지 알고리즘의 유형

사기 탐지에는 여러 가지 이상 징후 탐지 알고리즘이 널리 사용되며, 각 알고리즘에는 강점과 약점이 있습니다. 올바른 알고리즘을 선택하는 것은 데이터의 특정 특성, 대상 사기 유형, 원하는 정확도 및 성능 수준에 따라 달라집니다.

1. 통계적 방법

통계적 방법은 가장 오래되고 널리 사용되는 이상 징후 탐지 기술 중 하나입니다. 이러한 방법은 통계 모델을 사용하여 데이터의 확률 분포를 추정하고 예상 범위에서 벗어나는 데이터 포인트를 식별합니다. 일반적인 통계적 방법에는 다음이 포함됩니다.

• Z-점수: 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 표준 편차 수를 계산합니다. 특정 임계값(예: 3 표준 편차)을 초과하는 값은 이상 징후로 간주됩니다.
• 수정된 Z-점수: 특히 이상치가 포함된 데이터 세트를 처리할 때 Z-점수의 보다 강력한 대안입니다. 표준 편차 대신 중앙값 절대 편차(MAD)를 사용합니다.
• Grubbs' 테스트: 단변량 데이터 세트에서 단일 이상치를 감지하는 통계적 테스트입니다.
• 카이 제곱 테스트: 하나 이상의 범주에서 예상 빈도와 관찰된 빈도 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 범주형 데이터에서 이상 징후를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

예: 은행은 Z-점수를 사용하여 비정상적인 신용 카드 거래를 탐지합니다. 고객이 일반적으로 거래당 평균 $100를 소비하고 표준 편차가 $20인 경우 $500 거래는 (500 - 100) / 20 = 20의 Z-점수를 가지며 이는 상당한 이상 징후를 나타냅니다.

2. 머신러닝 기반 방법

머신러닝 알고리즘은 이상 징후 탐지에 대한 보다 정교하고 유연한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고 변화하는 사기 추세에 적응할 수 있습니다. 머신러닝 기반 방법은 크게 지도 학습, 비지도 학습 및 준지도 학습 접근 방식으로 분류할 수 있습니다.

a. 지도 학습

지도 학습 알고리즘에는 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 즉, 각 데이터 포인트는 정상 또는 사기로 레이블이 지정됩니다. 이러한 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터에서 모델을 학습한 다음 모델을 사용하여 새 데이터 포인트를 정상 또는 사기로 분류합니다. 사기 탐지를 위한 일반적인 지도 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

• 로지스틱 회귀: 입력 기능 세트를 기반으로 이진 결과(예: 사기 또는 비사기)의 확률을 예측하는 통계 모델입니다.
• 의사 결정 트리: 기능 값을 기반으로 일련의 결정을 기반으로 데이터를 분할하는 트리와 같은 구조입니다.
• 랜덤 포레스트: 정확도와 견고성을 향상시키기 위해 여러 의사 결정 트리를 결합하는 앙상블 학습 방법입니다.
• 서포트 벡터 머신(SVM): 정상 및 사기 데이터 포인트를 분리하는 최적의 초평면을 찾는 강력한 알고리즘입니다.
• 신경망: 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 복잡한 모델로 데이터에서 고도로 비선형적인 관계를 학습할 수 있습니다.

예: 보험 회사는 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 사기 청구를 탐지합니다. 이 모델은 레이블이 지정된 청구 데이터 세트(사기 또는 합법적)에서 훈련된 다음 새 청구에 대한 사기 가능성을 예측하는 데 사용됩니다. 모델에 사용되는 기능에는 청구인의 이력, 청구 유형 및 사건을 둘러싼 상황이 포함될 수 있습니다.

b. 비지도 학습

비지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 이러한 알고리즘은 대부분의 데이터와 다른 데이터 포인트를 찾아 이상 징후를 식별합니다. 사기 탐지를 위한 일반적인 비지도 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 알고리즘입니다. 이상 징후는 클러스터에 속하지 않거나 작고 희소한 클러스터에 속하는 데이터 포인트입니다. K-Means 및 DBSCAN은 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘입니다.
• 주성분 분석(PCA): 데이터에서 주성분(최대 분산 방향)을 식별하는 차원 축소 기술입니다. 이상 징후는 주성분에서 크게 벗어나는 데이터 포인트입니다.
• 아이솔레이션 포레스트: 데이터를 무작위로 분할하여 이상 징후를 격리하는 알고리즘입니다. 이상 징후는 정상 데이터 포인트보다 격리하는 데 더 적은 분할이 필요합니다.
• 원-클래스 SVM: 정상 데이터 포인트 주위에 경계를 학습하는 SVM의 변형입니다. 이상 징후는 경계 밖에 있는 데이터 포인트입니다.

예: 전자 상거래 회사는 K-Means 클러스터링을 사용하여 사기 거래를 식별합니다. 이 알고리즘은 구매 금액, 위치 및 시간과 같은 기능을 기반으로 거래를 그룹화합니다. 주요 클러스터 밖에 있는 거래는 잠재적인 사기로 플래그됩니다.

c. 준지도 학습

준지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터의 정보를 활용하여 이상 징후 탐지 모델의 정확도를 향상시키는 동시에 풍부한 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용할 수 있습니다. 사기 탐지를 위한 일부 준지도 학습 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.

• 셀프 트레이닝: 지도 학습 알고리즘이 처음에는 레이블이 지정된 작은 데이터 세트에서 훈련된 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 데 사용되는 반복 프로세스입니다. 가장 자신 있게 예측된 레이블이 지정되지 않은 데이터 포인트는 레이블이 지정된 데이터 세트에 추가되고 프로세스가 반복됩니다.
• 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 생성기와 판별기의 두 가지 신경망으로 구성됩니다. 생성기는 정상 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하려고 시도하는 반면 판별기는 실제 데이터와 합성 데이터를 구별하려고 시도합니다. 이상 징후는 생성기가 재현하는 데 어려움을 겪는 데이터 포인트입니다.

예: 모바일 결제 제공업체는 셀프 트레이닝 접근 방식을 사용하여 사기 거래를 탐지합니다. 그들은 레이블이 지정된 사기 및 합법적인 거래의 작은 세트로 시작합니다. 그런 다음 이 데이터에서 모델을 훈련하고 이를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 대규모 데이터 세트의 레이블을 예측합니다. 가장 자신 있게 예측된 거래는 레이블이 지정된 데이터 세트에 추가되고 모델이 재훈련됩니다. 이 프로세스는 모델의 성능이 정체될 때까지 반복됩니다.

3. 규칙 기반 시스템

규칙 기반 시스템은 의심스러운 활동을 식별하기 위해 미리 정의된 규칙에 의존하는 사기 탐지에 대한 전통적인 접근 방식입니다. 이러한 규칙은 일반적으로 전문가 지식과 과거 사기 패턴을 기반으로 합니다. 규칙 기반 시스템은 알려진 사기 패턴을 탐지하는 데 효과적일 수 있지만 종종 융통성이 없고 새롭고 진화하는 사기 기술에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 이상 징후 탐지 알고리즘과 결합하여 하이브리드 접근 방식을 만들 수 있습니다.

예: 신용 카드 회사는 $10,000를 초과하는 모든 거래를 잠재적인 사기로 플래그하는 규칙을 가질 수 있습니다. 이 규칙은 대규모 거래가 종종 사기 행위와 관련이 있다는 과거 관찰을 기반으로 합니다.

사기 탐지에서 이상 징후 탐지의 이점

이상 징후 탐지 알고리즘은 사기 탐지를 위한 기존의 규칙 기반 시스템에 비해 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 새로운 사기 패턴 탐지: 이상 징후 탐지 알고리즘은 규칙 기반 시스템이 놓칠 수 있는 이전에 알려지지 않은 사기 패턴을 식별할 수 있습니다.
• 적응성: 이상 징후 탐지 알고리즘은 변화하는 사기 추세와 사용자 행동에 적응하여 사기 탐지 시스템이 시간이 지남에 따라 효과적으로 유지되도록 할 수 있습니다.
• 가양성 감소: 이상 징후 탐지 알고리즘은 정상에서 벗어난 편차에 초점을 맞춰 가양성(사기로 잘못 플래그된 합법적인 거래) 수를 줄일 수 있습니다.
• 효율성 향상: 이상 징후 탐지 알고리즘은 사기 탐지 프로세스를 자동화하여 인간 분석가가 더 복잡한 조사에 집중할 수 있도록 합니다.
• 확장성: 이상 징후 탐지 알고리즘은 대량의 데이터를 처리할 수 있으므로 다양한 채널과 지역에서 실시간으로 사기를 탐지하는 데 적합합니다.

사기 탐지에서 이상 징후 탐지의 과제

이러한 이점에도 불구하고 이상 징후 탐지 알고리즘은 몇 가지 과제도 제시합니다.

• 데이터 품질: 이상 징후 탐지 알고리즘은 데이터 품질에 민감합니다. 부정확하거나 불완전한 데이터는 부정확한 이상 징후 탐지 결과로 이어질 수 있습니다.
• 기능 엔지니어링: 올바른 기능을 선택하고 엔지니어링하는 것은 이상 징후 탐지 알고리즘의 성공에 매우 중요합니다.
• 알고리즘 선택: 특정 사기 탐지 문제에 적합한 알고리즘을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 알고리즘마다 강점과 약점이 다르며 최적의 선택은 데이터의 특성과 대상 사기 유형에 따라 달라집니다.
• 해석 가능성: 신경망과 같은 일부 이상 징후 탐지 알고리즘은 해석하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 특정 데이터 포인트가 이상 징후로 플래그된 이유를 이해하기 어려울 수 있습니다.
• 불균형 데이터: 사기 데이터 세트는 합법적인 거래에 비해 사기 거래의 비율이 적기 때문에 종종 매우 불균형합니다. 이로 인해 편향된 이상 징후 탐지 모델이 발생할 수 있습니다. 오버샘플링, 언더샘플링 및 비용에 민감한 학습과 같은 기술을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

사기 탐지에서 이상 징후 탐지의 실제 적용 사례

이상 징후 탐지 알고리즘은 광범위한 산업 분야에서 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용됩니다.

• 은행 및 금융: 사기 신용 카드 거래, 대출 신청 및 돈세탁 활동을 탐지합니다.
• 보험: 사기 보험 청구를 식별합니다.
• 소매: 사기 온라인 구매, 반품 및 로열티 프로그램 남용을 탐지합니다.
• 의료: 사기 의료 청구 및 처방약 남용을 식별합니다.
• 통신: 사기 전화 통화 및 가입 사기를 탐지합니다.
• 사이버 보안: 네트워크 침입, 맬웨어 감염 및 내부자 위협을 탐지합니다.
• 전자 상거래: 사기 판매자 계정, 가짜 리뷰 및 결제 사기를 식별합니다.

예: 다국적 은행은 이상 징후 탐지를 사용하여 실시간 신용 카드 거래를 모니터링합니다. 그들은 지출 습관, 지리적 위치 및 가맹점 유형에서 비정상적인 패턴을 찾기 위해 매일 10억 건 이상의 거래를 분석합니다. 이상 징후가 감지되면 은행은 즉시 고객에게 알리고 거래가 확인될 때까지 계정을 동결합니다. 이렇게 하면 사기 행위로 인한 상당한 재정적 손실을 방지할 수 있습니다.

사기 탐지에 이상 징후 탐지를 구현하기 위한 모범 사례

사기 탐지에 이상 징후 탐지를 성공적으로 구현하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 명확한 목표 정의: 사기 탐지 시스템의 목표와 탐지해야 할 사기 유형을 명확하게 정의합니다.
• 고품질 데이터 수집: 이상 징후 탐지 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용되는 데이터가 정확하고 완전하며 관련성이 있는지 확인합니다.
• 기능 엔지니어링 수행: 사기 행위의 관련 특성을 캡처하기 위해 올바른 기능을 선택하고 엔지니어링합니다.
• 올바른 알고리즘 선택: 특정 사기 탐지 문제에 가장 적합한 이상 징후 탐지 알고리즘을 선택합니다. 데이터의 특성, 대상 사기 유형, 원하는 정확도 및 성능 수준을 고려하십시오.
• 모델 훈련 및 테스트: 대표적인 데이터 세트에서 이상 징후 탐지 모델을 훈련하고 적절한 평가 지표를 사용하여 성능을 철저히 테스트합니다.
• 모델 모니터링 및 유지 관리: 이상 징후 탐지 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 변화하는 사기 추세에 적응하기 위해 필요에 따라 재훈련합니다.
• 기존 시스템과 통합: 이상 징후 탐지 시스템을 기존 사기 관리 시스템 및 워크플로와 통합합니다.
• 전문가와 협력: 사기 전문가, 데이터 과학자 및 IT 전문가와 협력하여 이상 징후 탐지 시스템의 성공적인 구현 및 운영을 보장합니다.
• 데이터 불균형 해결: 오버샘플링, 언더샘플링 또는 비용에 민감한 학습과 같은 기술을 사용하여 사기 데이터 세트의 불균형한 특성을 해결합니다.
• 설명 가능한 AI(XAI): 설명 가능한 AI 기술을 사용하여 이상 징후 탐지 모델의 해석 가능성을 개선하고 특정 데이터 포인트가 이상 징후로 플래그된 이유를 이해하는 것을 고려합니다. 이는 특히 신경망과 같은 알고리즘에 중요합니다.

사기 탐지에서 이상 징후 탐지의 미래

이상 징후 탐지 분야는 끊임없이 진화하고 있으며 새로운 알고리즘과 기술이 항상 개발되고 있습니다. 사기 탐지를 위한 이상 징후 탐지의 새로운 트렌드에는 다음이 포함됩니다.

• 딥러닝: 신경망과 같은 딥러닝 알고리즘은 고차원 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 능력으로 인해 이상 징후 탐지에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
• 그래프 기반 이상 징후 탐지: 그래프 기반 알고리즘은 데이터 포인트 간의 관계를 분석하고 네트워크 구조를 기반으로 이상 징후를 식별하는 데 사용됩니다. 이는 소셜 네트워크 및 금융 네트워크에서 사기를 탐지하는 데 특히 유용합니다.
• 연합 학습: 연합 학습을 통해 여러 조직이 데이터를 공유하지 않고도 공유 이상 징후 탐지 모델을 훈련할 수 있습니다. 이는 데이터 개인 정보 보호가 주요 관심사인 산업 분야에서 특히 유용합니다.
• 강화 학습: 강화 학습 알고리즘을 사용하여 시행 착오를 통해 사기를 탐지하고 예방하는 방법을 배우는 자율 에이전트를 훈련할 수 있습니다.
• 실시간 이상 징후 탐지: 거래 속도가 빨라짐에 따라 사기가 발생하기 전에 방지하려면 실시간 이상 징후 탐지가 중요해지고 있습니다.

결론

이상 징후 탐지 알고리즘은 오늘날의 복잡하고 상호 연결된 세상에서 사기를 탐지하고 예방하는 강력한 도구입니다. 이러한 알고리즘을 활용함으로써 기업과 조직은 보안을 강화하고 재정적 손실을 줄이며 평판을 보호할 수 있습니다. 사기 기술이 계속 진화함에 따라 이상 징후 탐지의 최신 발전에 대한 정보를 파악하고 변화하는 위협에 적응할 수 있는 강력한 사기 탐지 시스템을 구현하는 것이 필수적입니다. 규칙 기반 시스템과 정교한 이상 징후 탐지 기술의 융합은 설명 가능한 AI와 함께 전 세계적으로 더 효과적이고 투명한 사기 예방으로 가는 길을 제공합니다.