인공지능과 머신러닝을 활용한 실시간 사기 탐지

문제 진술

금융, 전자상거래, 소셜 미디어와 같은 산업에서 온라인 애플리케이션이 급증함에 따라 사기 시도는 빈도와 정교함이 증가하고 있습니다. 전자상거래 앱은 무단 거래, 가짜 은행 계좌 생성, 봇 기반 공격과 같은 문제에 직면하여 재정적 손실, 평판 손상 및 사용자 신뢰 감소를 초래합니다.

현재의 사기 탐지 방법은 종종 사건 후 분석에 의존하여 실시간 완화의 필요성을 해결하지 못하고 있습니다. 중요한 문제는 성능, 사용자 경험 및 데이터 프라이버시의 균형을 유지하면서 사기가 발생하는 동시에 이를 탐지하고 방지할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다.

2015년부터 2024년까지 사기 사건 및 탐지 방법의 추세를 보여주는 그래프입니다. 다음을 설명합니다:

• 빨간 선 – 시간이 지남에 따라 증가하는 사기 사건 수.
• 파란 선 – 전통적인 탐지 방법의 효과가 정체된 상태.
• 초록 선 – 사기의 정교함 증가에 발맞춰 실시간 사기 탐지 시스템의 잠재력이 상승하는 추세.

영국에서는 2023년 상반기 동안 거의 140만 건의 절도가 사기범에 의해 발생했으며, 12초마다 한 건씩 발생했습니다.

실시간 사기 탐지를 위한 AI/ML 기술

행동 분석

행동 분석은 전자상거래 애플리케이션에서 실시간 사기 탐지의 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 전자상거래 앱은 사용자 행동 패턴을 분석하여 사기 활동을 나타내는 이상 현상을 감지할 수 있습니다.

정적인 규칙 기반 시스템과 달리, 행동 분석은 기계 학습 알고리즘과 행동 생체 정보를 활용하여 타이핑 속도, 터치 패턴, 탐색 순서와 같은 사용자 행동의 미묘한 변화를 식별합니다.

예를 들어, 합법적인 사용자는 로그인 → 검색 → 구매와 같은 예측 가능한 경로를 따라 앱을 사용하는 경향이 있습니다. 반면, 사기 행위자나 봇은 불규칙하거나 지나치게 체계적인 행동을 보일 수 있습니다. 행동 분석 시스템은 다음과 같은 기능을 활용하여 이러한 패턴을 실시간으로 모니터링합니다:

1. 행동 생체 정보– 키 입력, 터치 압력, 또는 스와이프 속도와 같은 고유 사용자 특성 모니터링
2. 세션 분석 –사용자의 세션 동안 행동을 추적하여 정상 사용 패턴에서 벗어난 동작을 감지
3. 지속적 인증– 단순히 한 번의 로그인에 의존하지 않고 행동 패턴을 기반으로 사용자 신원을 지속적으로 확인

장치 지문 분석

장치 지문 인식 기술을 활용한 실시간 사기 탐지는 AI/ML 기술을 통해 장치를 고유하게 식별하고 그 행동을 추적합니다. 장치 모델, 운영 체제 버전, 화면 해상도와 같은 정적 속성과 IP 주소 변경이나 로그인 시간과 같은 동적 특성을 추출함으로써, 랜덤 포레스트와 XGBoost와 같은 머신 러닝 알고리즘이 장치를 합법적이거나 사기성으로 분류합니다.

격리 숲(Isolation Forest) 및 지역 이상치 요소(Local Outlier Factor, LOF)와 같은 이상 탐지 기법은 일반적인 패턴에서의 편차를 평가하여 비정상적인 장치 행동을 식별하는 데 도움을 줍니다. 마르코프 체인 및 동적 시간 왜곡(Dynamic Time Warping)과 같은 패턴 인식 방법은 장치가 수행하는 행동 시퀀스를 분석하여 사기를 나타낼 수 있는 시간에 따른 비정상적인 행동을 감지합니다.

실시간 사기 탐지 시스템은 적응형 학습을 통해 지속적으로 개선됩니다. 반지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하여 모델이 개선될 수 있도록 하며, 강화 학습은 시스템이 피드백에서 학습하고 새로운 사기 전술에 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 고급 AI/ML 기술은 장치 지문 인식 시스템이 새로운 위협에 대응하여 진화할 수 있도록 하여, 사기 탐지가 정확하고 동적으로 유지되도록 합니다. 이러한 기술을 결합함으로써, 전자상거래 앱은 실시간으로 의심스러운 장치와 행동을 높은 정확도로 감지하여 효과적으로 사기 위험을 완화할 수 있습니다.

• XGBoost – 분류 및 회귀 작업에서 높은 성능으로 알려진 고급 그래디언트 부스팅 알고리즘
• 그래디언트 부스팅 – 이전 모델의 오류를 수정하기 위해 순차적으로 결정 트리를 구축하는 기계 학습 기법
• 정규화 – 모델 복잡성에 패널티를 추가하여 과적합을 피하는 데 사용되는 기법
• 트리 가지치기 – 성능을 향상하고 과적합을 방지하기 위해 결정 트리에서 가지를 제거하는 과정
• 병렬 처리 – 여러 계산을 동시에 수행할 수 있는 능력으로, 모델 학습 속도를 높임
• 2차 근사 – 손실 함수의 1차 및 2차 도함수를 모두 사용하여 더 빠른 수렴을 위한 최적화 접근법

실시간 위험 점수 매기기

실시간 위험 점수 매기기는 사용자 세션이나 거래 중에 사기 활동의 가능성을 평가합니다. 행동 패턴, 장치 정보, 지리적 위치 및 역사적 데이터를 기반으로 동적인 위험 점수를 부여합니다.

작동 방식:

• 데이터 수집 – 사용자 행동(예: 로그인 시간, 장치, 위치)을 캡처합니다.
• 분석 – 정상 행동 및 알려진 사기 패턴과 비교합니다.
• 점수 매기기 – 위험 점수(예: 0-100, 더 높은 값은 더 높은 위험을 나타냄)를 부여합니다.
• 조치 – 점수를 기반으로 플래그 지정, 추가 확인 또는 차단과 같은 조치를 트리거합니다.

AI를 통한 문서 검증

AI 기반 문서 검증은 업로드된 신분증(예: 여권 및 운전면허증)을 실시간으로 분석하여 신원 확인을 자동화합니다. OCR을 사용하여 데이터를 추출하고, 진위를 검증하며, 사용자 셀카와 신분증 사진을 일치시키기 위해 생체 인식 감지를 사용합니다.

다음은 문서 검증을 위해 AI를 사용하는 앱의 예입니다:

• 레볼루트 – 계정 생성 및 KYC 준수를 위한 사용자 신원 확인
• 에어비앤비 – 플랫폼 신뢰를 보장하기 위해 호스트와 게스트의 신원 확인
• 우버 – 새로운 운전사 등록을 위한 운전면허증 및 신원 검증
• 페이팔 – 고객 신분증을 확인하여 안전한 온보딩 보장

이 기술은 보안을 강화하고 온보딩 속도를 높이며, 사기를 방지합니다.

AI 기반 사기 탐지의 구현 과제 및 미래 동향

 

결론

AI와 ML의 통합은 전자상거래 애플리케이션에서 사기 탐지를 개선하고 실시간, 적응형 및 매우 효과적인 솔루션을 제공합니다. 사이버 위협이 진화함에 따라 우리의 탐지 시스템도 진화해야 합니다. 도전 과제를 해결하고 새로운 기술을 수용함으로써 더 안전하고 보안이 강화된 온라인 생태계를 구축할 수 있습니다.

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