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초록

영어

The growing number of electronic financial transactions (e-banking) has entailed the rapid increase in security threats such as extortion and falsification of financial transaction data. Against such background, rigid security and countermeasures to hedge against such problems have risen as urgent tasks. Thus, this study aims to implement an improved case model by applying the Fraud Detection System (hereinafter, FDS) in a financial corporation ‘A’ using big data technique (e.g. the function to collect/store various types of typical/atypical financial transaction event data in real time regarding the external intrusion, outflow of internal data, and fraud financial transactions). As a result, There was reduction effect in terms of previous scenario detection target by minimizing false alarm via advanced scenario analysis. And further suggest the future direction of the enhanced FDS.

한국어

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증 하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지 시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였 다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 기존 현황 및 대응방안
  2.1 기존 구축 시스템의 형황 및 문제점
  2.2 정부의 가이드라인
  2.3 개선 모델
 3. 구축사례
 4. 구축결과
 5. 향후 제안
 REFERENCES

키워드

이상금융거래 탐지시스템 빅데이터 전자금융 금융IT 융합 금융보안 FDS FDS(Fraud Detection System) Bigdata E-Banking Financial IT Convergence Financial Security.

저자

• 강재구 [ Jae-Goo Kang | 한성대학교 일반대학원 스마트융합컨설팅학과 박사과정 ]
• 이지연 [ Ji-Yean Lee | 한성대학교 일반대학원 스마트융합컨설팅학과 박사과정 ]
• 유연우 [ Yen-Yoo You | 한성대학교 지식서비스&컨설팅학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

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