[알쓸IT잡] FDS 란? (이상거래탐지시스템, Fraud Detection System)

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이상거래탐지시스템(FDS, Fraud Detection System) 이란?

거래 관계를 기반으로 한 그래프 FDS의 4가지 핵심 기능

 

[알쓸IT잡] 이상거래탐지시스템 이란? (FDS, Fraud Detection System)

 

이상거래탐지시스템(FDS, Fraud Detection System)은 전자금융거래 시 단말기 정보와 접속 정보, 거래 정보 등을 수집 및 분석하여 이상 금융 거래를 차단하는 기술입니다. 

 

FDS 솔루션은 90년대 초 처음 등장하여⑴ 다양한 기술과 융합하며 발전해왔습니다. 일례로 온라인 전자 결제 시스템을 제공하는 미국의 페이팔(Paypal)은 2001년 해커에게 공격을 당한 사건을 계기로 독자적인 FDS를 구축했습니다.

 

그렇다면 FDS는 어떻게 이상 거래를 탐지할 수 있는 것일까요?

 

FDS의 분석 탐지 방법은 기본적으로 범죄에 악용이 될 수 있기에 회사마다 1급 비밀로 분류하고 있습니다. 기본적으로는 다음의 정보를 활용해 분석 및 탐지가 진행됩니다.

 

1. 위치정보를 통한 이상 거래 진단
2. 고객정보와 평소 거래 패턴 분석
3. 고객 접속 환경 정보 분석
4. 기존 통계 데이터를 활용한 위험도 측정

예를 들어, 인천에서 오후 3시에 결제가 된 경우를 가정했을 때, 30분 뒤 인천의 어떤 지역이나 인천 근교에서 결제가 일어난다면 정상적인 결제로 볼 수 있지만, 30분 뒤 인천이 아닌 지역이나 외국에서 결제가 발생한다면 비정상적인 결제로 의심할 수 있습니다. 그럼 기업에서 자체적으로 거래를 중단시키고, 피해를 본 소유자에게 이상 거래가 있다고 보고하는 식으로 진행되는 것이 FDS의 예입니다.

 

이 외에 탐지 방법들은 회사마다 다양한 금융사기에 사례에 대한 전반적인 노하우와 경험을 녹여서 FDS를 주기적으로 고도화하고 있으며, 그 방법들은 기밀사항이기 때문에 공개되지 않고 있습니다.

FDS의 위험 점수 측정 원리

FDS를 운영하는 금융사기팀은 기본적으로 FDS 내에서 ‘위험 점수’가 높은 계좌를 먼저 확인합니다. 

 

그렇다면 FDS 내에서 위험 점수는 어떻게 측정이 되는 것일까요? 

 

FDS는 기본적으로 거래 및 계좌에 위험 유무사항을 구분할 수 있는 규칙이 설정되어 있습니다. 그 규칙을 기반으로 이상 거래를 예측할 다양한 분석 모델이 만들어지며, 최종적으로  위험 점수를 통해 거래 및 계좌의 위험도를 예측할 수 있습니다. 

FDS의 4가지 핵심 기능

기본적인 FDS는 정보수집 기능, 분석 및 탐지 기능, 대응 기능, 모니터링 기능으로 구성되어 있습니다. 

1. 정보수집
   • 이상 금융거래 탐지의 정확성을 위해 크게 이용자 매체 환경 정보와 유형 정보를 수집 
2. 분석 및 탐지
   • 수집된 정보는 이용자 및 거래 유형별 다양한 상관관계 분석 및 규칙 검사 등을 통해 이상 행위를 탐지 
3. 대응 기능
   • 분석된 이상 거래 행위에 대한 거래 차단 등의 대응.
4. 모니터링
   • 수집, 분석 및 대응 등의 종합적인 절차를 통합하여 관리하는 모니터링 

FDS의 현재 그리고 미래

FDS는 보험, 카드, 은행, 증권 등 다양하게 적용되고 있습니다. 국내에서는 금융보안연구원이 2015년 발표한 ‘금융보안 IT 보안 10대 이슈’에서 ‘이상금융거래탐지시스템 전 금융권 도입 확대 및 기술적 고도화’가 언급되면서 FDS 도입이 필수에 가까워졌으며, 우리나라에서는 2014년부터 은행 20곳과 증권회사 26곳이 FDS를 구축해 운영해오고 있었습니다. 초기에는 회사별로 이상 금융 거래에 대한 기준이 달랐으나 2017년부터 기준을 수립하여 규정 및 실적관리가 가능해졌습니다.

 

현재는 FDS가 상당히 발전했고 많은 은행이 고객의 금융 정보를 보호하는 데 사용하는바 있습니다. 하지만 이상 거래 또는 부정행위 수법들은 시시각각 변화하기 때문에 기존 FDS가 탐지하지 못하는 거래의 수가 종종 발생하기도 합니다. 

 

이를 보완하기 위해서 가까운 미래에는 기존 FDS에서 도출한 결과의 중간과정을 보여주는 ‘화이트박스’ 기술이 점차 필요해질 것입니다. 다른 지역 또는 다른 은행 등에서 발생하는 이상 거래 내역과 계좌 정보를 네트워크화하여 실시간으로 볼 수 있다면, 금융사기팀 담당자가 증거를 참고하여 더욱더 확고한 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.

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설명 가능한 FDS, 그래프 DB로 구현할 수 있습니다!

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그래프 데이터베이스로 대포통장을 잡을 수 있다고요?

 

그래프 DB로 어떻게 ‘대포통장’ 찾아낼까? - 금융 FDS 분석

 

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출처

⑴ [금보원2015-07]전자금융과 금융보안 제1호(창간호), pg 72

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