사기 감지 작동 방식: 일반 소프트웨어 및 도구
사기를 탐지하고 완화하는 것은 기업과 고객 모두에게 중요합니다. 사기로부터 데이터를 보호하는 방법을 알아보세요.
사기는 금융, 의료, 전자 상거래, 정부를 포함한 전 세계 여러 산업에서 만연한 문제입니다. 효과적인 사기 감지 솔루션은 끊임없이 변화하는 사기 활동에 대처하고 사기로 인해 발생할 수 있는 재정적, 개인적, 법적 피해를 방지하는 데 필수적입니다.
사기 감지란 무엇입니까?
사기 감지는 애플리케이션, API, 시스템, 거래 및 데이터 내에서 사기 활동을 식별하고 방지하는 프로세스입니다. 여기에는 거래 및 고객 행동을 모니터링하기 위해 다양한 기술과 기법을 사용하는 것이 포함됩니다. 사기 행위나 거래를 나타낼 수 있는 패턴, 이상 현상 또는 의심스러운 활동을 인식합니다. 사기 감지의 주요 목표는 재정적 손실을 최소화하고, 자산을 보호하고, 운영의 무결성을 유지하고, 규정 준수와 고객 충성도를 보장하기 위해 사기 활동을 사전에 식별하고 완화하는 것입니다.
사기 탐지 시스템의 중요성
사기 감지는 여러 측면에서 매우 중요합니다. 사기 활동은 개인 및 조직에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있으며, 정상적인 업무 운영을 방해하여 지연과 평판 손상을 초래할 수 있습니다. 많은 산업이 사기 방지에 대한 규제 요건을 준수해야 하며, 사기를 적발하고 보고하지 못하면 법적 처벌과 과징금을 받을 수 있습니다. 또한 사기 탐지는 종종 데이터 보안과 함께 이루어지며, 민감한 정보를 사기적 접근이나 도난으로부터 보호하는 것은 전반적인 사이버 보안의 주요 구성 요소입니다.
사기 감지에는 얼마나 걸리나요?
사기 탐지에 필요한 시간 요구 사항은 접근 방식이 실시간인지 회고적인지에 따라 크게 다르며, 각각 고유한 장점과 한계가 있습니다.
- 실시간 감지 방법은 사기 행위가 발생하는 즉시 또는 직후에 사기 행위를 식별하여 사기 거래가 완료되는 것을 방지하는 등 즉각적인 대응이 가능합니다. 금융이나 전자상거래와 같은 산업에서는 신속한 조치를 통해 재정적 손실을 막을 수 있으므로 이러한 사항은 매우 중요합니다. 그러나 실시간 감지 메커니즘은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하고 구현이 복잡할 수 있습니다. 또한 거짓 양성 결과가 발생할 위험이 있는데, 이는 합법적인 고객에게 실망스러울 수 있으며, 거래가 차단되거나 MFA와 같은 추가 인증을 제공해야 할 수도 있습니다.
- 회고적 감지는 사기 관련 파일과 사례 관리 도구의 과거 데이터를 조사하여 사기를 나타낼 수 있는 과거의 패턴이나 이상 징후를 식별하는 것을 포함합니다. 이 방법은 사기 사건이 의심되는 경우 심층 조사를 실시하는 데 자주 사용됩니다. 즉각적인 조치에 대한 압력이 없기 때문에 회고적 방법을 사용하면 데이터를 보다 철저히 조사할 수 있으며, 분석가는 사고 후 분석 및 수정을 지원하여 의심스러운 패턴과 동작을 더욱 심층적으로 파헤칠 수 있습니다. 그러나 회고적 감지를 통해 과거의 사기와 그 근본 원인을 밝혀낼 수 있지만 실시간으로 사기 활동을 식별하거나 방지할 수는 없습니다.
조직에서는 내부 보안 및 사기 대응 팀을 정비함으로써 더 빠르고 효과적으로 사기를 방지할 수 있습니다.
많은 조직에서는 컴퓨팅 네트워크와 외부 애플리케이션을 보호하는 사이버보안 부서와 온라인/디지털 거래, 이벤트 상관 관계, 사고 대응에 중점을 둔 사기 관리 부서를 두는 것이 일반적입니다. 이로 인해 책임이 분리되고 두 부서가 서로 다른 도구, 데이터 세트, 성과 지표, 직원, 예산을 사용하게 됩니다.
그러나 계정 인수로 이어지는 자격 증명 채우기를 포함한 오늘날 가장 위험한 공격 중 다수는 보안 및 사기 팀의 책임을 모두 포괄합니다. 보안팀과 사기 대응팀이 소통하지 않는다면 위협 정보와 맥락을 파악할 수 없고, 공격의 전체를 파악하는 게 어렵거나 불가능할 수도 있습니다. 그 결과, 사기꾼들은 틈새를 파고들고 회사와 고객은 손실을 입게 됩니다.
조직적 구분을 허물면 사기와 보안 관할권 전반의 활동에 대한 다차원적 관점을 만들 수 있습니다. 여러 팀 간에 데이터를 모으는 것은 보다 예측적이고 정확한 머신 러닝 모델로 이어지며, 이를 통해 보다 사전 예방적이고 실행 가능한 정보를 제공하고 더 빠르고 효과적인 수정을 수행할 수 있습니다.
사기 탐지 소프트웨어의 일반적인 유형
사기 탐지 소프트웨어와 시스템에는 다양한 기술적 접근 방식이 있습니다.
규칙 기반 시스템
이러한 시스템은 미리 정의된 규칙과 조건을 사용하여 데이터 흐름 내의 사기 패턴이나 동작을 식별합니다. 시스템은 거래, 계좌 활동 또는 사용자 상호작용과 같은 유입 데이터를 지속적으로 모니터링하고, 각 데이터 포인트는 거래 가치, 시간대, 지리적 위치, 사용자 행동과 같은 데이터의 다양한 측면을 포함할 수 있는 미리 정의된 규칙에 따라 확인됩니다. 규칙 내의 조건이 충족되면 시스템은 경고를 발령하거나 지정된 조치를 취해 사기 분석가나 보안 담당자 등 관련자에게 알립니다.
이러한 규칙은 일반적인 사기 패턴에 대한 지식을 기반으로 합니다. 예를 들어, 고객이 잘못된 신용카드 번호로 반복적으로 거래를 시도하는 경우 규칙 알림이 발생할 수 있습니다. 거래 금액이 5,000달러와 같이 미리 정의된 임계값을 초과하거나, 고객이 일반적으로 영업 시간 중에 거래를 하다가 갑자기 한밤중에 거래를 수행하는 경우 이러한 활동으로 인해 알림이 발생할 수 있습니다.
정적 규칙 기반 시스템은 간단하고 알려진 사기 패턴을 빠르게 감지할 수 있지만 한계가 있습니다. 조직 내의 비즈니스 애플리케이션(예: 로열티 포인트 프로그램 대 예약 앱)마다 요구 사항이 다르기 때문에 유지 관리가 번거로울 수 있습니다. 규칙을 다시 작성하고 시스템을 최적화하지 않으면 거짓 양성 결과를 생성하거나 새로운 사기 전략을 식별하지 못할 수도 있습니다.
이상 탐지 및 거래 모니터링
이상 탐지와 거래 모니터링은 사기 활동이 일반적인 행동이나 패턴에서 벗어나는 경우가 많다는 가정에 근거하여 데이터 흐름 내의 비정상적인 패턴이나 이상치를 식별하는 데 중점을 둔 사기 탐지 방법입니다. 이상 감지 시스템은 거래 기록이나 사용자 동작 로그 등 다양한 소스에서 수집한 데이터에 대한 기준선을 만들어, 일반적이고 합법적인 동작을 나타냅니다. 시스템은 유입되는 데이터를 설정된 기준선과 지속적으로 비교하고, 데이터 포인트나 동작이 기준선과 크게 다를 경우 이상 징후로 표시하고 경고를 생성합니다.
신용카드 사기 감지에는 이상 감지와 거래 모니터링이 일반적으로 사용됩니다. 이들은 거래 데이터를 모니터링하고, 짧은 시간 안에 여러 지역에서 이루어진 비정상적으로 큰 규모의 구매나 여러 건의 거래와 같은 비정상적인 패턴을 표시합니다.
머신러닝과 AI 기반 시스템
사기 감지 시스템 머신 러닝 모델을 기반으로 하면 인간 관찰자나 전통적인 규칙 기반 시스템의 역량을 훌쩍 뛰어넘는 속도로 방대한 양의 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 파악할 수 있습니다. ML 모델은 과거 데이터를 기반으로 훈련할 수 있지만, 실시간으로 새로운 데이터를 기반으로 적응하고 학습합니다. 이는 새로운 사기 추세를 파악하고 이러한 시스템이 장기간 효과적으로 유지되도록 하는 데 중요합니다. AI 기반 도구는 거래가 발생하는 대로 거래를 승인하거나 거부하는 등 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. AI와 ML은 이전 결정에서 학습하여 거짓 양성 결과를 줄이도록 미세 조정할 수도 있습니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 합법적인 활동과 사기적 활동을 구별하는 능력이 더욱 정확해집니다.
은행과 금융 기관은 AI와 ML을 사용하여 계좌 인수, 자금 세탁, 내부자 거래 등 다양한 형태의 사기를 감지합니다. 이러한 시스템은 거래 데이터, 사용자 행동, 시장 상황을 모니터링하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 예를 들어, 이전에 연결되지 않은 계좌 간에 많은 금액의 자금이 이동된 경우 AI는 추가 조사를 위해 해당 자금을 표시할 수 있습니다.
사기 탐지의 핵심 구성 요소
고급 사기 탐지 시스템은 여러 가지 핵심 구성 요소를 공유합니다.
데이터 수집 및 집계
사기 탐지 시스템은 사기 활동을 식별하기 위한 초기 단계로 여러 소스에서 데이터를 수집하고 집계하는 데 의존합니다. 금융 기관의 경우 데이터 소스에는 웹, 모바일, 콜센터 등 사용자가 사용하는 모든 채널의 계좌 활동 및 거래 데이터가 포함될 수 있습니다. 전자상거래에서는 주문 및 결제 데이터가 포함될 수 있습니다. 데이터 정리 및 정규화를 포함한 전처리 과정을 거친 데이터는 단일 데이터 세트로 집계되고 규칙 엔진이나 기타 분석 모델에서 분석에 적합한 형식으로 변환됩니다.
기능 엔지니어링
특징 엔지니어링은 데이터 분석이나 머신 러닝 모델의 성능을 개선하기 위해 원시 데이터에서 변수를 선택, 생성 또는 변환하는 프로세스입니다. 특징은 모델이 예측을 하거나 패턴을 식별하는 데 사용하는 데이터 세트 내의 특성입니다. 잘 설계된 기능은 더 정확한 예측과 변수 간의 관계에 대한 더 나은 이해로 이어질 수 있습니다.
사기 감지는 정상적인 동작에서 벗어난 패턴, 이상 현상, 편차를 식별하는 데 크게 의존합니다. 기능 엔지니어링은 의심스러운 활동을 강조할 수 있는 속성을 만들어 이러한 패턴을 포착하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 특정 기간 동안의 평균 거래 금액이나 로그인 시도 실패 횟수 등이 지표가 될 수 있습니다.
모델 학습 및 검증
모델 학습과 검증은 사기 탐지를 위한 효과적이고 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 데 필수적인 단계입니다. 사용 가능한 데이터의 하위 집합(종종 훈련 세트라고 함)은 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 이 데이터 세트에는 일반적으로 레이블이 지정된 예제, 입력 데이터 및 해당 대상 레이블(예: 사기 감지의 경우 사기 또는 비사기)이 포함됩니다. 모델은 훈련 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하고 최적화 과정을 통해 내부 매개변수를 조정하여 예측과 실제 결과 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다. 학습 기간이 끝나면 모델의 성능을 평가하기 위해 검증 세트라고 하는 별도의 데이터 세트가 도입됩니다. 이 데이터 세트는 훈련 데이터와 다르며, 모델이 새로운 상황을 일반화할 수 있도록 훈련 중에 볼 수 없는 예를 포함합니다. 다양한 성능 지표를 사용하여 모델의 정확도와 예측 능력을 평가하며, 시스템은 성능을 최적화하기 위해 미세 조정됩니다.
일반적인 사기 탐지 도구
진화하는 공격의 급증에 대응하고 끊임없이 확장되는 공격 표면을 보호하려면 조직에서는 여러 사기 탐지 도구와 데이터 소스를 활용하여 효과적인 사기 방지 플랫폼에 필요한 중요한 기능을 확보해야 합니다. 이를 통해 실시간으로 사기를 사전에 탐지하고 완화할 수 있습니다.
다음 도구는 사기 감지 활동을 지원하며 강력한 사기 감지 시스템의 기본적인 부분입니다.
거래 모니터링 시스템
거래 모니터링 시스템(TMS)은 발생하는 금융 거래를 추적하고 분석하며, 사기 탐지 및 위험 관리 프로세스의 중요한 구성 요소입니다. TMS는 지속적으로 거래를 모니터링하여 비정상적인 거래 금액, 빈도 또는 위치 등 사기를 나타낼 수 있는 의심스럽거나 비정상적인 패턴을 찾습니다. 잠재적으로 사기성이 있는 거래가 감지되면 TMS는 경고를 보내고, 실시간으로 거래를 차단하거나, 추가 조사를 시작할 수 있습니다. 대부분의 TMS는 대량의 거래를 처리할 수 있어, 거래율이 매우 높을 수 있는 전자상거래와 같은 산업에 적합하며, 특히 금융 부문에서 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다.
신원 확인 솔루션
신원 확인 솔루션은 거래나 활동 중에 개인이나 장치의 신원을 확인하는 데 사용되어 신원 도용, 계정 인수 및 기타 사기 활동의 위험을 줄입니다. 다양한 방법과 도구를 사용하여 신원을 확인할 수 있으며, 종종 다중 인증(MFA)을 지원하기 위해 함께 사용됩니다. 다중 인증은 사용자가 최소 두 개 이상의 인증 요소를 제공하도록 요구합니다. 여기에는 운전면허증, 여권 또는 국민신분증과 같은 정부 발급 신분증과 지문 및 얼굴 인식 또는 홍채 스캔과 같이 신원 확인을 위해 개인의 고유한 신체적 특징을 사용하는 생체 인증이 포함될 수 있습니다. 신원 확인은 더 이상 인간 사용자만을 위한 것이 아닙니다. 디바이스 지문은 MFA 및 CAPTCHA가 없는 인증 프로세스에 중요합니다. 이는 IP 주소, 지리적 위치, 하드웨어 구성과 같은 고유한 특성을 검사하여 거래에 사용된 디바이스의 적법성을 확인합니다.
행동 분석 플랫폼
이러한 기술은 조직의 네트워크, 애플리케이션, 시스템 내에서 사용자 및 장치의 동작을 분석하고 모니터링하며 사기를 탐지하는 데 귀중한 도구입니다. 사용자 및 엔터티 동작 분석(UEBA)은 일반적으로 이러한 플랫폼의 핵심 기능으로, 사용자 프로필을 생성하고 비정상적인 활동이나 일반적인 동작에서 벗어나는 현상이 발생할 때 보안 팀에 경고를 보냅니다. 이러한 플랫폼은 종종 사용자와 기기의 활동에 따라 위험 점수를 할당하여 조직이 위험성이 높은 사고에 대한 모니터링과 대응의 우선 순위를 정할 수 있도록 합니다.
네트워크 및 보안 모니터링 도구
이러한 도구는 조직이 사기를 유발할 수 있는 잠재적인 위협, 취약성 및 의심스러운 활동으로부터 IT 인프라 및 데이터를 모니터링, 분석하고 보호하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구와 시스템은 다음과 같습니다.
- 실시간으로 의심스러운 네트워크 트래픽이나 활동을 적극적으로 차단하여 잠재적인 사기 또는 보안 사고를 방지하는 침입 방지 시스템(IPS)입니다.
- 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집, 집계, 분석하는 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템은 조직에서 보안 이벤트를 상호 연관시키고 사기를 나타낼 수 있는 이상 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다.
- 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 웹 애플리케이션을 보안 위협과 사이버 공격으로부터 보호하도록 설계된 특수 방화벽으로, 온라인 거래를 사기로부터 보호하는 데 유용합니다.
- WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호) 솔루션은 인증 및 권한 부여 메커니즘, 다중 요소 인증, 봇 완화를 구현하여 로그인 및 세션 관리 프로세스를 보호함으로써 계정 인수 공격으로 인한 사기를 방지합니다.
사기 탐지 솔루션에 필요한 역량
위에서 언급한 도구 외에도 고려하는 모든 사기 탐지 솔루션은 다음과 같은 주요 기능 영역을 다루어야 합니다.
- 자격 증명 인텔리전스는 사기 탐지 및 예방의 맥락에서 사용자 이름, 비밀번호 및 기타 인증 데이터와 같은 디지털 자격 증명의 이전 사용에 대한 정보를 제공하는 기능입니다. 자격 증명 인텔리전스는 "이 자격 증명이 최근에 손상된 적이 있습니까?" 또는 "이 자격 증명이 다른 사이트에서 사기에 사용되었습니까?"와 같은 질문에 답합니다. 이러한 솔루션은 사용자 자격 증명의 보안 및 무결성에 초점을 맞추어 손상된 자격 증명, 무단 액세스, 계정 인수와 관련된 사기 활동을 식별하고 방지할 수 있습니다.
- 장치 인텔리전스는 온라인 플랫폼, 시스템 또는 네트워크에 액세스하는 데 사용되는 장치와 관련된 데이터를 수집하고 분석하는 것을 포함합니다. 이 정보에는 장치 특성, 속성, 동작이 포함되어 있으며, 각 장치에 대한 고유한 장치 지문을 생성하는 데 사용되며, 비정상적인 로그인 위치를 감지하기 위한 위치 기록도 포함되어 있습니다.
- 행동/수동 생체 인식에는 등록된 샘플과 비교하기 위해 사용자의 장치와의 물리적 상호 작용에 대한 지표를 분석하는 기능이 포함됩니다. 이러한 생체 인식에는 키 입력 역학이나 마우스 움직임에 대한 행동 정보나 지문 스캐너나 얼굴 인식 카메라와 같은 생체 인식 센서의 수동 모니터링이 포함될 수 있습니다.
- 봇 탐지 및 관리: 악의적인 봇의 활동을 식별하고 완화하여 세션별로 액세스를 요청한 사람이 실제 사용자인지 봇인지 확인하는 데 중점을 둡니다. 봇 방어 솔루션은 자동화된 사기 시도의 영향을 완화하는 동시에 합법적 사용자가 서비스에 안전하게 액세스하고 상호작용할 수 있도록 보장합니다.
사기 탐지의 과제
데이터 보호 프로세스가 개선되고 사기 탐지 시스템이 특정 사기 패턴을 식별하는 능력이 향상됨에 따라 사기꾼들은 계속해서 사기 전략을 발전시키고 있습니다. 그들은 사회 공학과 같은 전술을 사용하여 개인을 속여 민감한 정보를 공개하게 하고, 머신 러닝과 AI와 같은 기술을 사용하여 합법적인 활동을 모방하는 공격을 고안함으로써 기존의 규칙 기반 시스템에서는 이상 징후를 발견하기 어렵게 만듭니다. 새로운 사기 수법과 사기 벡터로 인해 탐지 모델도 지속적으로 업데이트되어야 하며, 이로 인해 사기꾼과 사기 탐지 시스템 개발자 사이에 군비 경쟁이 벌어지게 됩니다.
기존 사기 탐지 시스템 역시 빅데이터 시대에 어려움을 겪고 있습니다. 오늘날 조직에서 생성하는 엄청난 양의 데이터로 인해 사기 감지가 더욱 큰 과제가 되었습니다. 기존 사기 감지 시스템은 이러한 방대한 데이터 흐름을 실시간으로 분석하고 효과적으로 이해하기 위한 확장성이나 처리 능력이 부족할 수 있습니다.
또한, 규칙 기반 사기 탐지는 거짓 양성 판정을 생성할 가능성이 높으며, 이는 운영상의 비효율성과 경고 피로로 이어진다. 사기꾼은 이를 악용하여 영향이 적고 빈도가 높은 공격을 감행하여 영향이 적고 빈도가 낮은 공격에서 주의를 돌릴 수 있다. 실제로, 거짓 양성 결과를 최소화하는 것과 모든 사기 활동을 포착하는 것 사이에는 상충 관계가 있습니다. 모든 사기 활동을 우선적으로 감지하면 포착률을 높이고 추가 사기를 방지할 수 있지만, 사기 분석가가 알림을 수동으로 조사해야 하므로 리소스가 많이 소모되고 비용이 많이 들 수 있으므로 추가적인 운영 비용이 발생할 수도 있습니다. 이런 균형은 거래 위험 및 사용자 행동과 같은 요소를 기반으로 탐지 엄격성을 조정하는 적응형 사기 탐지 시스템을 채택함으로써 개선될 수 있습니다.
기업과 조직은 고객 경험을 방해하지 않으면서 효과적인 사기 예방 조치를 구축해야 하는 과제에 직면합니다. 일부 사기 방지 메커니즘은 CAPTCHA와 같은 귀찮은 보안 제어를 시행하는데, 이는 혼란스러운 신호등 식별 문제와 시간이 많이 걸리는 MFA 절차, 또는 주문을 완료하는 과정에서 고객을 자동으로 로그오프시킬 수 있는 강제적인 짧은 사용자 세션을 포함합니다. 이러한 사기 방지 메커니즘을 올바르게 완료하는 것은 어려울 수 있으며, 합법적인 고객의 계정이 잠기는 결과를 초래할 수도 있습니다. 조직에서는 사용자에게 불편을 주지 않으면서도 사기를 예방할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.
사기 탐지의 미래 동향
진화하는 사기 전술의 속도에 맞춰 사기 탐지 시스템도 자체적인 기술 발전을 유지하고 새로운 도구를 도입해 사기꾼의 수법에 대처해야 합니다.
고급 AI 및 머신 러닝
고급 AI와 머신 러닝 시스템을 사용해 방대한 데이터 세트를 분석하여 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 인식하는데, 이는 이상 징후와 잠재적 사기 활동을 식별하는 데 매우 중요합니다. ML 모델은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하므로 새로운 사기 패턴에 맞춰 진화하고 변화하는 전략에 적응할 수 있습니다. 사기꾼들이 수법을 수정함에 따라 ML 모델은 이에 맞춰 변화하는 위협에 빠르게 적응할 수 있습니다.
그러나 다른 많은 기술과 마찬가지로 AI는 합법적인 목적이나 악의적인 목적 모두에 사용될 수 있습니다. 생성적 AI는 매우 복잡한 그림을 보여주는데, 귀중한 사이버보안 도구가 될 수도 있고 위협이 될 수도 있는 잠재력이 있습니다. 한편, 생성적 AI는 보안 위생 지원, 보안 탐지를 위한 인라인 문서 생성, 경고 및 사고에 대한 데이터 보강 등 긍정적인 사이버보안 기능에 사용될 수 있습니다. 생성적 AI는 만성적으로 인력이 부족한 노동 집약적이고 시간 소모적인 보안 기능을 수행함으로써 현재 보안 팀의 기존 기술 격차와 인재 부족을 완화하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
반면에 강력하고 보편적인 생성적 AI는 악의적인 행위자들에 의해 점점 더 정교하고 효과적인 사이버 공격을 만드는 데 이용되고 있습니다. 범죄자는 AI를 사용하여 사기 탐지 시스템의 작동 방식을 이해하고 이를 회피하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다. 여기에는 적대적 기계 학습 기술을 사용하여 기존 사기 탐지 방법을 우회하는 공격을 만드는 것이 포함될 수 있습니다. AI는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 비밀번호를 더욱 효율적으로 추측함으로써 비밀번호 해독 프로세스를 가속화할 수도 있습니다.
AI가 생성한 딥페이크 비디오와 오디오는 조직 내의 고위 임원이나 다른 신뢰할 수 있는 인물을 사칭하여 직원들이 보안을 손상시키는 조치를 취하도록 조종하는 데 사용될 수 있습니다. 딥페이크 스피어피싱 시도, 랜섬웨어 공격, 소셜 엔지니어링 사기 등은 기존의 보안 조치를 쉽게 우회할 수 있습니다.
더불어, 강력한 AI에 쉽게 접근할 수 있게 되면서 정교하고 피해를 입힐 수 있는 데이터 침해에 대한 진입 장벽이 낮아져 사이버범죄가 보편화되고 있으며, 더 다양한 개인이나 그룹이 사기를 저지르기가 쉬워졌습니다.
블록체인 기술
블록체인은 사기 탐지에 있어 투명성과 보안을 강화할 것으로 기대되는 또 다른 신기술입니다. 블록체인은 모든 거래에 대한 변조 방지 및 변경 불가능한 원장을 유지하며, 데이터가 블록체인에 추가되면 변경하거나 삭제할 수 없습니다. 블록체인 네트워크의 모든 참여자는 실시간으로 거래를 보고 확인할 수 있으므로 사기꾼이 은밀하게 작업하기 어렵습니다. 블록체인은 사용자 신원을 안전하게 저장하고 검증하는 데에도 사용할 수 있으며, 사기 활동에서 흔히 발생하는 신원 도용과 계정 인수를 줄이는 데 도움이 됩니다.
협업 및 데이터 공유
조직 간의 사기 데이터 협업 및 공유도 사기 감지를 개선하는 데 도움이 됩니다. 신뢰할 수 있는 파트너 간에 데이터와 통찰력을 공유함으로써 한 기관에서 감지된 사기 활동은 다른 기관에 경고 역할을 하여 적극적으로 자신을 보호할 수 있습니다. 데이터 공유와 협업을 통해 조직은 더 많은 양의 데이터에 액세스하여 분석할 수 있습니다. 더 많은 데이터 포인트를 통해 기계 학습 모델과 알고리즘을 더욱 효과적으로 훈련하여 사기에 관련된 패턴과 이상을 감지할 수 있습니다.
올바른 사기 탐지 솔루션 선택
귀하의 조직에 맞는 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것은 중요한 비즈니스 결정입니다. 사기 탐지 솔루션을 구축할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
사업 요구 평가
고려하는 사기 탐지 솔루션이 특정 비즈니스 요구 사항, 조직의 전략적 목표 및 조직의 위험 허용 범위에 부합하는지 확인하세요. 결제 사기, 신원 도용, 계좌 인수 또는 내부자 사기를 포함하여 조직이 가장 취약한 특정 사기 유형을 파악하고 고려하는 솔루션이 해당 비즈니스와 관련된 사기 유형을 처리하는지 확인하세요.
예를 들어, 온라인 거래량이 많은 전자 상거래 회사는 결제 사기를 가장 우려할 수 있으며, 원활한 고객 경험을 보장하는 동시에 사기 거래를 효과적으로 식별하기 위해 가양성 오류를 최소화하고자 할 수 있습니다. 이 회사는 지속적으로 학습하고 새로운 사기 패턴에 적응하는 적응형 모델에 초점을 맞춰, 온라인 지불 거래를 실시간으로 분석하기 위한 머신 러닝 알고리즘을 통합한 사기 탐지 솔루션을 고려할 수도 있습니다.
민감한 환자 데이터를 보호하고 HIPAA와 같은 의료 규정을 준수해야 하는 의료 서비스 제공자는 환자 기록에 대한 무단 액세스를 방지하고 데이터 보안을 보장하는 데 중점을 두어야 할 수 있습니다. 해당 기관에서는 환자 데이터를 보호하기 위해 강력한 사용자 인증, 암호화, 감사 기능을 갖춘 신원 및 액세스 관리를 전문으로 하는 사기 탐지 솔루션의 구현을 고려해야 합니다.
기존 시스템과의 통합 및 호환성
사기 탐지 솔루션을 고려할 때 레거시 시스템과의 통합 및 호환성의 용이성은 또 다른 중요한 요소입니다.
조직 내의 기존 시스템에는 사기 탐지에 사용할 수 있는 귀중한 데이터가 포함되어 있습니다. 호환되거나 쉽게 통합되는 솔루션은 이러한 데이터를 더욱 빠르게 활용하여 거래 및 사용자 행동에 대한 보다 즉각적이고 포괄적인 보기를 제공함으로써 사기 감지의 정확도를 높일 수 있습니다. 기존 시스템을 쉽게 통합하면 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 전송 및 조정 작업이 줄어들고, 워크플로가 간소화되어 운영 효율성이 향상됩니다. 호환되지 않는 시스템의 경우 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 맞춤 개발이 필요할 수도 있으며, 이는 더 높은 구현 및 유지 관리 비용으로 이어질 수 있습니다.
확장성 및 성능
사업이 성장함에 따라 효율적이고 효과적인 사기 예방을 유지하려면 확장 가능하고 성능이 뛰어난 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
고려하고 있는 사기 탐지 솔루션이 현재의 거래량을 처리할 수 있을 뿐 아니라 사업이 성장함에 따라 늘어나는 거래량을 쉽게 수용할 수 있는지 확인하세요. 휴일 시즌이나 특별 이벤트 등의 기간 동안 거래량이 가장 많은 시기에 솔루션이 얼마나 처리할 수 있는지 평가합니다. 교통량이 많은 상황에서도 성능 저하가 발생하지 않습니다. 또한 사업이 지리적으로 확장되는 경우 솔루션이 여러 지역과 시간대에 걸친 확장을 지원하는지 확인하세요.
F5가 어떻게 도울 수 있는지
효과적인 사기 탐지 솔루션은 다양한 산업 분야에서 조직의 재무 건전성, 운영적 무결성 및 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. 사기 관리를 통해 기업의 즉각적인 재정적 손실을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 개인과 고객의 데이터, 재정, 개인 정보도 안전하게 보호할 수 있습니다. 효과적인 사기 탐지 도구와 전략을 구축하면 귀하의 조직과 고객이 사기꾼과 진화하는 사기 계획보다 앞서 나가는 데 도움이 되는 다양한 이점이 있습니다.
F5 사기 탐지 및 완화 서비스는 온라인 계정이 그 어느 때보다 취약해진 상황에서 증가하는 위협 환경으로부터 방어합니다. F5 애플리케이션 보안 및 사기 완화 솔루션은 빠른 재교육과 지속적으로 향상된 감지 기능을 제공하는 폐쇄 루프 AI 엔진과 적응형 ML 모델을 기반으로 합니다. 이 시스템의 대규모 통합 원격 측정 기능은 하루 10억 건 이상의 거래 데이터를 기반으로 구축되었으며, 사용자 여정 전반에서 실시간으로 거래를 모니터링할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 고급 신호 수집과 행동 및 환경적 통찰력을 활용하여 사용자의 의도를 고유하게 파악하고 악성 활동을 정확하게 감지하며 높은 사기 탐지율을 제공합니다.
F5 사기 탐지 및 예방 솔루션의 영향에 대해 자세히 알아보려면 이 독립적인 Aite 보고서를 다운로드하여 읽어보세요.
