전자상거래의 거침없는 성장과 그 영향력은 온라인 사기 위험을 증가시킨 것으로 보입니다. 더욱이 해커들이 도입하는 기술이 날이 갈수록 더욱 정교하고 강력해짐에 따라 공격 규모도 더욱 커졌습니다. 온라인 결제 사기와 관련된 이상 징후가 증가하는 추세는 매우 심각한 재앙이며, 기업, 금융 기관, 심지어 개인까지도 효과적인 대응 전략을 마련해야 합니다. 바로 이러한 상황에서 머신러닝이라는 기술이 우리를 구원합니다.
위협 분석
계정 탈취, 데이터 유출, 신원 도용과 같은 위협이 디지털 상식이 되어가고 있습니다. 재정적 피해 외에도 개인은 법적 문제, 높은 간접 비용, 그리고 기타 여러 가지 문제에 직면하게 됩니다. 온라인 결제 사기는 사용자에게 상당한 부담을 주며, 최근 몇몇 조사에 따르면 결제 사기로 인해 온라인 구매를 하는 가구가 감소한 것으로 나타났습니다.
수동 검토가 실패할 수밖에 없는 이유는 무엇일까?
피싱 이메일과 악성코드는 고객의 기밀 개인 정보 및 보안 정보를 쉽게 유출할 수 있습니다. 정보가 어떻게든 유출되면 모든 로그인은 수동 시스템에 의해 합법적인 것으로 간주됩니다. 따라서 사람의 감독만으로는 온라인 거래를 검토하기에 충분하지 않습니다. 현재 전자상거래 거래의 26%가 수동으로 검토되고 있으며, 이는 사기꾼들이 여전히 온라인 거래를 방해할 수 있다는 사실을 입증합니다. 그러나 머신 러닝 도입 온라인 결제 분야에서는 결제 사기꾼들을 성공적으로 물리치고 온라인 사기를 과거의 일로 만들 수 있는 날이 멀지 않았습니다.
신원 추적 기술 구현
신용카드 및 직불카드 정보는 포착하기 어렵고 기밀성이 매우 높습니다. 대부분의 금융 기관은 거래의 진위 여부를 확인하기 위해 구매자의 신원 확인을 선호합니다. 머신러닝과 고급 예측 분석을 통해 고객의 행동을 세부적으로 추적할 수 있습니다. 디지털 신원 추적은 기업이 결제 내역을 추적할 수 있도록 하는 온라인 필수 요소로, 이를 통해 온라인 사기 위험을 최소화할 수 있습니다. 모든 종류의 의심스러운 온라인 활동은 즉시 식별하고 표시할 수 있습니다. 대부분의 신원 추적 시스템은 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 기존 정보를 개선하고 정제하여 최고의 진위성을 보장합니다.
고급 분석 배포
소매업체들이 매출의 7%에 달하는 상당한 금액을 온라인 사기를 식별하고 대응하는 데 사용한다는 것은 이미 입증된 사실입니다. 머신러닝이 이러한 보호 체계의 핵심 요소인 만큼, 온라인 결제 사기를 방지하기 위한 세 가지 분석 기법이 필요합니다.
1. 기술 분석
여기에는 비지도 학습(unsupervised learning)의 측면이 포함되는데, 여기서 설명적 분석은 정상 범위를 벗어난 거래 행위를 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 머신러닝 접근법은 평균적인 고객 행동을 분석하고 연관 규칙, 클러스터링, 그리고 피어 그룹 분석의 원리를 결합합니다.
2. 예측 분석
머신러닝 원리와 지도 학습이 결합되면 예측 분석의 핵심이 됩니다. 이러한 접근 방식은 실시간 위협 탐지에는 도움이 되지만, 결론적으로 사기 행위를 식별할 수는 없습니다. 그러나 예측 분석은 선형 회귀 분석과 로지스틱 분석의 인사이트를 활용하여 온라인 사기의 위험을 사전에 예방하는 훌륭한 방법입니다. 또한 예측 분석은 더 큰 데이터 세트, 신경망, 그리고 정교한 위협 탐지 모델을 활용합니다.
3. 소셜 분석
최고의 사기 탐지 도구 중 하나는 효율적인 분석 도구와 커뮤니티 탐지 기술을 활용하는 소셜 네트워크 분석(SNA)입니다. 소셜 분석은 또한 개인이 금융 활동과 관련 사례 간의 기존 연관성에 대한 구체적인 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
머신러닝 기술은 데이터세트에서 관련 정보를 추출하고, 특정 모델을 구축하며, 온라인 결제 사기를 예측하고 예방하기 위한 훈련 세트를 제공합니다. 현재 우리 기업들은 결제 사기를 예방하기 위해 머신러닝의 기본 기술을 적용하는 단계에 거의 도달했습니다. 하지만 여전히 의사 결정의 속도와 정확성을 높여야 합니다.
더욱 스마트한 결제 솔루션의 진화
머신러닝 전략은 혁신적인 디지털 결제 솔루션에서 가장 잘 드러납니다. 금융 거래의 73%는 이미 인공지능 알고리즘을 활용하여 경계를 강화하고 있습니다. 또한, 사물인터넷(IoT)은 소비자가 안전한 디지털 비서를 통해 거래를 시작할 수 있도록 하는 획기적인 기술로 발전했습니다. 페이지 설문조사에 따르면 응답자의 24%는 향후 몇 년 안에 고객이 대부분의 온라인 거래를 스마트 기기를 통해 처리하게 될 것이라고 예상합니다. 따라서 머신러닝이 온라인 결제의 미래라고 단언할 수 있습니다. 머신러닝은 온라인 결제 사기를 방지하고 전체 온라인 결제 생태계를 훨씬 더 안전하고 스마트한 공간으로 전환할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
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