사기 탐지 작동 방식: 일반적인 소프트웨어 및 도구
사기를 탐지하고 완화하는 것은 기업과 고객 모두에게 중요합니다. 사기로부터 데이터를 보호하는 방법을 알아보십시오.
사기 행위는 금융, 의료, 전자 상거래 및 정부를 포함하여 전 세계 수많은 업계에서 만연한 문제입니다. 효과적인 사기 탐지 솔루션은 끊임없이 변화하는 사기 활동 환경을 해결하는 데 필수적이며 사기로 인한 재정적, 개인적, 법적 피해를 예방하는 데 도움을 줍니다.
사기 탐지란 무엇입니까?
사기 탐지는 애플리케이션, API, 시스템, 거래 및 데이터 내에서 사기 활동을 식별하고 방지하는 프로세스입니다. 사기 행위 또는 거래를 나타낼 수 있는 패턴, 이상 징후 또는 의심스러운 활동을 인식하기 위해 거래 및 고객 행동을 모니터링하는 다양한 기법과 기술이 사용됩니다. 사기 탐지의 주요 목표는 사기 활동을 사전에 파악하고 완화하여 재정적 손실을 최소화하고 자산을 보호하며 운영의 무결성을 유지하고 규정 준수 및 고객 충성도를 보장하는 것입니다.
사기 탐지 시스템의 중요성
사기 탐지는 여러 측면에서 매우 중요합니다. 사기 활동은 개인과 조직에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있으며, 정상적인 비즈니스 운영을 방해하여 업무 지연과 평판 손상을 초래할 수 있습니다. 많은 산업에서 사기 방지를 위한 규제 요건이 적용되며 사기를 탐지하고 신고하지 않는 경우 법적 처벌과 벌금으로 이어질 수 있습니다. 또한 사기 탐지는 종종 데이터 보안과 함께 진행되며 사기성 액세스 또는 도난으로부터 민감한 정보를 보호하는 것은 전반적인 사이버 보안의 주요 구성 요소입니다.
사기 탐지는 얼마나 걸립니까?
사기 탐지에 필요한 시간은 접근 방식이 실시간인지 또는 소급인지에 따라 크게 달라지며, 각 방식에는 고유한 장점과 제한 사항이 있습니다.
- 실시간 탐지 방법은 사기 활동이 발생하는 즉시 또는 그 직후에 이를 파악하여 사기 거래가 완료되지 않도록 하는 등 즉각적인 대응이 가능합니다. 이 방법은 신속한 조치로 재정적 손실을 방지할 수 있는 금융 및 전자 상거래와 같은 산업에서 매우 중요합니다. 그러나 실시간 탐지 메커니즘은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하고 구현이 복잡할 수 있습니다. 또한 오탐지 발생 위험이 있어 거래가 차단된 것을 알았거나 MFA 등의 추가 인증을 제공해야 하는 정상적인 고객에게는 불만을 야기할 수 있습니다.
- 소급 탐지는 사기 파일 및 사례 관리 도구에서 과거 데이터를 검토하여 사기를 나타낼 수 있는 과거의 패턴이나 이상 징후를 식별하는 것입니다. 이 방법은 사기 사건이 의심된 후 심층 조사에 자주 사용됩니다. 소급 방법은 즉각적인 조치에 대한 부담이 없기 때문에 데이터를 보다 철저히 조사할 수 있어 분석가가 사고 후 분석 및 복구 지원을 통해 의심스러운 패턴과 행동을 더 깊이 조사할 수 있습니다. 그러나 소급 탐지는 과거의 사기 및 그 근본 원인을 밝혀낼 수는 있지만 사기 활동을 실시간으로 파악하거나 차단하지는 못합니다.
또한 조직은 내부 보안 및 사기 대응 팀을 조정하여 더 빠르고 효과적으로 사기를 방지할 수 있습니다.
많은 조직에 컴퓨팅 네트워크와 외부 대상 애플리케이션을 보호하는 사이버 보안 부서와 온라인/디지털 거래, 이벤트 상관관계, 사고 대응에 중점을 둔 사기 대응 부서가 있는 것이 일반적입니다. 이에 따라 책임이 분리되고 서로 다른 도구, 데이터 세트, 성과 지표, 직원 및 예산을 가진 두 부서가 존재하게 됩니다.
그러나 계정 탈취로 이어지는 크리덴셜 스터핑을 포함하여 오늘날 가장 위험한 공격의 대부분은 보안팀과 사기 대응 팀의 책임을 모두 포괄합니다. 보안팀과 사기 대응 팀이 소통하지 않으면 Threat Intelligence와 컨텍스트가 손실되고 공격의 전체 상황을 파악하기 어렵습니다(불가능할 수도 있음). 결과적으로 사기꾼은 틈새를 빠져나가게 되고 기업과 고객은 손해를 경험하게 됩니다.
조직의 사일로를 허물면 사기 및 보안 관할 범위 전반에 걸친 활동을 다차원적으로 파악할 수 있습니다. 팀 간에 데이터를 공유하면 더욱 예측 가능하고 정확한 머신 러닝 모델을 통해 보다 선제적이고 실행 가능한 인텔리전스를 확보하고 더 빠르고 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다.
일반적인 사기 탐지 소프트웨어 유형
사기 탐지 소프트웨어와 시스템에는 다양한 기술적 접근 방식이 있습니다.
규칙 기반 시스템
이러한 시스템은 미리 정의된 규칙과 조건을 사용하여 데이터 흐름 내에서 사기 패턴이나 행위를 식별하는 방식으로 작동합니다. 시스템은 거래, 계정 활동 또는 사용자 상호 작용과 같은 수신 데이터를 지속적으로 모니터링하며, 각 데이터 포인트는 미리 정의된 규칙에 따라 검사되는데 여기에는 거래 값, 시간, 지리적 위치 및 사용자 행동 등과 같은 데이터의 다양한 측면이 포함될 수 있습니다. 규칙 내의 조건이 충족되면 시스템은 경고를 트리거하거나 지정된 조치를 취하여 사기 분석가나 보안 담당자 등 관련 당사자에게 알립니다.
규칙은 일반적인 사기 패턴에 대한 지식을 기반으로 합니다. 예를 들어 고객이 유효하지 않은 신용카드 번호로 반복적으로 거래를 시도하는 경우 규칙 알림이 트리거될 수 있습니다. 거래 금액이 미리 정의된 임계값(예: $5,000)을 초과하거나 고객이 일반적으로 업무 시간 중에 거래를 하다가 갑자기 한밤중에 거래하는 경우, 이러한 활동이 알림을 트리거할 수 있습니다.
정적 규칙 기반 시스템은 간단하며 알려진 사기 패턴을 빠르게 탐지할 수 있지만 한계가 있습니다. 조직 내 비즈니스 애플리케이션(예: 멤버십 포인트 프로그램 및 예약 앱)에 따라 다양한 요구 사항을 갖는 경향이 있기 때문에 유지 관리가 번거롭습니다. 또한 규칙을 다시 작성하고 시스템을 최적화하지 않으면 오탐을 발생시키거나 새로운 사기 수법을 식별하지 못할 수도 있습니다.
이상 징후 탐지 및 거래 모니터링
이상 징후 탐지 및 거래 모니터링은 사기 활동이 일반적인 행동이나 패턴에서 벗어나는 경우가 많다는 가정을 바탕으로 데이터 흐름 내에서 비정상적인 패턴이나 이상값을 식별하는 데 중점을 둔 사기 탐지 접근 방식입니다. 이상 징후 탐지 시스템은 거래 기록이나 사용자 행동 로그 등 다양한 소스에서 수집한 데이터에 대한 기준선을 생성하며, 이를 통해 일반적이고 정상적인 행동을 나타냅니다. 시스템은 유입되는 데이터를 설정된 기준선과 지속적으로 비교하며 데이터 포인트 또는 행동이 이 기준선에서 크게 벗어나는 경우 이상 징후로 표시하고 경고를 생성합니다.
이상 징후 탐지 및 거래 모니터링은 일반적으로 신용카드 사기 탐지에 사용됩니다. 거래 데이터를 모니터링하여 비정상적으로 큰 금액의 구매 또는 단시간에 여러 지역에서 여러 건의 거래가 발생하는 등 비정상적인 패턴을 표시합니다.
머신 러닝 및 AI 기반 시스템
머신 러닝 모델에 기반한 사기 탐지 시스템은 방대한 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 인간 관찰자 또는 기존의 규칙 기반 시스템의 역량을 훨씬 뛰어넘는 속도로 파악할 수 있습니다. ML 모델은 과거 데이터로 학습할 수 있지만 새로운 데이터에 실시간으로 적응하고 학습하므로 새로운 사기 동향을 파악하고 이러한 시스템이 시간이 지나도 효과적으로 유지되도록 하는 데 중요합니다. AI 기반 도구는 거래가 발생하는 즉시 승인 또는 거부 등의 결정을 실시간으로 내릴 수 있습니다. 또한 이전 결정을 학습하여 오탐지를 줄이기 위해 AI 및 ML을 미세 조정할 수도 있습니다. 더 많은 데이터를 수집하면 정상적인 활동과 사기 활동을 더 정확하게 구분할 수 있게 됩니다.
은행과 금융 기관은 AI와 ML을 사용하여 계정 탈취, 자금 세탁, 내부자 거래를 포함한 다양한 형태의 사기 행위를 탐지합니다. 이러한 시스템은 거래 데이터, 사용자 행동 및 시장 상황을 모니터링하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 예를 들어 이전에 연결되지 않은 계좌 간에 거액의 자금이 이동하는 경우 AI가 추가적인 조사를 위해 이를 플래그 지정할 수 있습니다.
사기 탐지의 주요 구성 요소
고급 사기 탐지 시스템은 여러 가지 주요 구성 요소를 공유합니다.
데이터 수집 및 집계
사기 탐지 시스템은 사기 활동을 식별하는 초기 단계로 여러 소스의 데이터 수집 및 집계에 의존합니다. 금융 기관에서 데이터 소스에는 웹, 모바일, 콜센터 등을 포함하여 사용자가 참여하는 모든 채널의 계정 활동 및 거래 데이터가 포함될 수 있습니다. 전자 상거래에서는 주문 및 결제 데이터가 포함될 수 있습니다. 데이터 정리 및 정규화 등의 전처리 작업을 거친 데이터는 단일 데이터 세트로 집계되고 규칙 엔진 또는 기타 분석 모델에서 분석하기에 적합한 형식으로 변환됩니다.
피처 엔지니어링
피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 데이터 분석 또는 머신 러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 원시 데이터에서 변수를 선택, 생성 또는 변환하는 프로세스입니다. 피처는 모델이 예측하거나 패턴을 식별하는 데 사용하는 데이터 세트 내의 특성입니다. 피처를 제대로 설계하면 보다 정확한 예측이 가능하며 변수 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
사기 탐지는 패턴, 이상 징후, 정상 행동과의 편차 식별에 크게 의존합니다. 피처 엔지니어링은 의심스러운 활동을 강조할 수 있는 속성을 생성하여 이러한 패턴을 포착하도록 도움을 줍니다. 예를 들어 특정 기간의 평균 거래 금액이나 로그인 시도 실패 횟수를 지표로 사용할 수 있습니다.
모델 훈련 및 검증
모델 훈련 및 검증은 사기 탐지를 위한 효과적이고 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 데 필수적인 단계입니다. 종종 훈련 세트라고도 부르는 사용 가능한 데이터의 하위 집합이 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 이 데이터 세트에는 일반적으로 레이블이 지정된 예제가 입력 데이터 및 해당 대상 레이블(예: 사기 탐지의 경우 사기(fraud) 또는 사기 아님(non-fraud))과 함께 포함됩니다. 이 모델은 훈련 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하고 최적화 프로세스를 통해 내부 매개변수를 조정하여 예측과 실제 결과 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다. 학습 기간 후에는 모델의 성능을 평가하기 위해 검증 세트라고 하는 별도의 데이터 세트가 도입됩니다. 이 데이터 세트는 훈련 데이터와 구별되며, 모델이 새로운 상황에 일반화할 수 있도록 훈련 중에 볼 수 없는 예를 포함합니다. 다양한 성능 메트릭을 사용하여 모델의 정확도와 예측 능력을 평가하며, 시스템은 성능을 최적화하도록 미세 조정됩니다.
일반적인 사기 탐지 도구
진화하는 공격의 확산을 방어하고 계속 확대되는 공격 표면을 보호하기 위해 조직은 여러 사기 탐지 도구와 데이터 소스를 활용하여 효과적인 사기 방지 플랫폼이 실시간으로 사기를 사전에 탐지하고 완화하는 데 필요한 핵심 기능을 확보해야 합니다.
다음 도구는 사기 탐지 노력을 지원하며 강력한 사기 탐지 시스템의 기본 요소입니다.
거래 모니터링 시스템
거래 모니터링 시스템(TMS)은 금융 거래가 발생할 때 이를 추적하고 분석하며, 사기 탐지 및 위험 관리 프로세스의 핵심 요소입니다. TMS는 거래를 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 거래 금액, 빈도 또는 위치 등 사기를 나타낼 수 있는 의심스럽거나 비정상적인 패턴을 찾습니다. 사기 가능성이 있는 거래가 탐지되면 TMS는 경고를 보내거나 실시간으로 거래를 차단하거나 추가 조사를 시작할 수 있습니다. 대부분의 TMS는 대량의 거래를 처리할 수 있으므로 거래 비율이 매우 높은 전자 상거래 같은 산업에 적합하며, 특히 금융 부문에서 규제 준수를 위해 중요합니다.
신원 확인 솔루션
신원 확인 솔루션은 거래 또는 활동 중에 개인이나 디바이스의 신원을 확인하는 데 사용되어 신원 도용, 계정 탈취 및 기타 사기 활동의 위험을 줄입니다. 다양한 방법과 도구를 사용하여 신원을 확인할 수 있으며, 종종 사용자가 최소 두 개 이상의 인증 요소를 제공해야 하는 다단계 인증(MFA)을 지원하기 위해 함께 사용됩니다. 여기에는 운전면허증, 여권 또는 주민등록증과 같은 정부 발급 신분증과 지문 및 얼굴 인식 또는 홍채 스캔 등과 같이 신원 확인을 위해 개인의 고유한 신체적 특징을 사용하는 생체 인증이 포함될 수 있습니다. 신원 확인은 더 이상 인간 사용자에게만 해당되는 것이 아닙니다. 디바이스 지문은 MFA 및 CAPTCHA가 없는 인증 프로세스에 중요한데, 이 방식은 IP 주소, 지리적 위치, 하드웨어 구성 등과 같은 고유한 특성을 검사하여 거래에 사용된 디바이스의 타당성을 확인합니다.
행동 분석 플랫폼
이러한 기술은 조직의 네트워크, 애플리케이션, 시스템 내에서 사용자 행동과 디바이스 동작을 분석 및 모니터링하며 사기 탐지에 유용한 도구입니다. 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 일반적으로 이러한 플랫폼의 핵심 기능으로, 사용자 프로필을 생성하고 비정상적인 활동이나 일반적인 행동에서 벗어나는 경우 보안팀에 알립니다. 이러한 플랫폼은 종종 활동을 기반으로 사용자와 디바이스에 위험 점수를 할당하여 조직이 고위험 사고를 우선적으로 모니터링 및 대응할 수 있게 합니다.
네트워크 및 보안 모니터링 도구
이러한 도구는 조직이 IT 인프라와 데이터를 모니터링 및 분석하여 잠재적인 위협, 취약점 및 사기로 이어질 수 있는 의심스러운 활동으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구와 시스템에는 다음이 포함됩니다.
- 침입 방지 시스템(IPS)은 실시간으로 의심스러운 네트워크 트래픽이나 활동을 적극적으로 차단하여 잠재적인 사기 또는 보안 사고를 예방하는 데 도움을 줍니다.
- 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템은 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집, 집계, 분석하여 조직이 보안 이벤트의 상관 관계를 파악하고 사기를 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지하도록 도와줍니다.
- Web Application Firewall(WAF)은 보안 위협과 사이버 공격으로부터 웹 애플리케이션을 보호하도록 설계된 특화된 방화벽으로, 온라인 거래를 사기로부터 보호하는 데 유용합니다.
- Web Application and API Protection(WAAP) 솔루션은 인증 및 권한 부여 메커니즘, 다단계 인증, 봇 완화 기능을 구현하여 로그인 및 세션 관리 프로세스를 보호함으로써 계정 탈취 공격으로 인한 사기를 방지할 수 있습니다.
사기 탐지 솔루션에 필요한 기능
위에서 언급한 도구 외에 고려하는 사기 탐지 솔루션은 다음과 같은 주요 기능 영역을 다루어야 합니다.
- 자격 증명 인텔리전스는 사기 탐지 및 예방과 관련하여 사용자 이름, 비밀번호 및 기타 인증 데이터 등과 같은 디지털 자격 증명의 이전 사용에 대한 정보를 제공하는 기능입니다. 자격 증명 인텔리전스는 "이 자격 증명이 최근에 유출된 것으로 알려진 적이 있는가?" 또는 "이 자격 증명이 다른 사이트에서 사기에 사용된 적이 있는가?" 등의 질문에 답합니다. 이러한 솔루션은 사용자 자격 증명의 보안 및 무결성에 초점을 맞춤으로써 자격 증명 유출, 무단 액세스 및 계정 탈취와 관련된 사기 활동을 식별하고 방지할 수 있습니다.
- 디바이스 인텔리전스는 온라인 플랫폼, 시스템 또는 네트워크에 액세스하는 데 사용되는 디바이스와 관련된 데이터의 수집 및 분석을 포함합니다. 이 정보에는 디바이스 특성, 속성 및 동작이 포함되며 각 디바이스에 고유한 디바이스 지문을 생성하는 데 사용됩니다. 또한 비정상적인 로그인 위치를 탐지하기 위한 위치 기록도 포함됩니다.
- 행동/수동 생체 인식에는 등록된 샘플과 비교하기 위해 사용자와 디바이스의 물리적 상호작용 메트릭을 분석하는 기능이 포함됩니다. 이러한 생체 인식에는 키 입력 역학 또는 마우스 움직임에 대한 행동 정보 또는 지문 스캐너나 안면 인식 카메라와 같은 생체 인식 센서의 수동 모니터링이 포함될 수 있습니다.
- 봇 탐지 및 관리는 악성 봇의 활동을 식별하고 완화하여 실제 사용자 또는 봇이 액세스를 요청하는지 세션별로 판단하는 데 중점을 둡니다. Bot Defense 솔루션은 정상적인 사용자가 서비스에 안전하게 액세스하고 상호 작용할 수 있도록 보장하는 동시에 자동화된 사기 시도의 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다.
사기 탐지의 과제
데이터 보호 프로세스가 개선되고 사기 탐지 시스템이 특정 사기 패턴을 식별하는 능력이 향상됨에 따라 사기꾼은 계속해서 전술을 발전시키고 있습니다. 사기꾼은 소셜 엔지니어링과 같은 수법을 사용하여 개인을 속임으로써 민감한 정보를 공개하도록 유도하고 머신 러닝과 AI 같은 기술을 사용하여 정상적인 활동을 모방한 공격을 만들어 기존의 규칙 기반 시스템으로 이상 징후를 발견하기 어렵게 만듭니다. 새로운 사기 기법 및 벡터는 탐지 모델을 지속적으로 업데이트해야 하므로 사기꾼과 사기 탐지 시스템 개발자 간에 무기 경쟁이 벌어지고 있는 상황입니다.
또한 빅데이터 시대에는 레거시 사기 탐지 시스템도 어려움을 겪고 있습니다. 오늘날의 조직에서 생성되는 데이터의 양이 방대해지면서 사기 탐지가 더욱 어려워지고 있는데, 기존의 사기 탐지 시스템에는 이러한 방대한 데이터 흐름을 실시간으로 분석하고 효과적으로 파악할 수 있는 확장성이나 처리 능력이 없을 수 있기 때문입니다.
또한 규칙 기반 사기 탐지는 오탐지를 생성하기 쉬우며, 이는 운영 비효율성과 경고 피로로 이어지게 됩니다. 따라서 사기꾼은 영향력이 낮고 빈도가 높은 공격을 개시하여 영향력이 높고 빈도가 낮은 공격에서 주의를 돌리는 방식으로 이를 악용할 수 있습니다. 사실상, 오탐지를 최소화하는 것과 모든 사기 활동을 포착하는 것 사이에는 상충 관계가 있습니다. 모든 사기 활동을 우선적으로 탐지하면 포착률을 높이고 추가적인 사기를 방지할 수 있지만, 사기 분석가가 경고를 수동으로 조사해야 하기 때문에 리소스가 많이 소모되고 비용이 많이 들 수 있으므로 추가적인 운영 비용이 발생할 수도 있습니다. 이러한 상충 관계는 거래 위험 및 사용자 행동과 같은 요소를 기반으로 탐지의 엄격성을 조정하는 적응형 사기 탐지 시스템을 도입하여 개선할 수 있습니다.
또한 기업과 조직은 고객 경험을 방해하지 않으면서 효과적인 사기 방지 조치를 마련해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 일부 사기 방지 메커니즘은 혼란스러운 신호등 식별 문제가 있는 CAPTCHA 같은 성가신 보안 제어 장치와 시간이 많이 소요되는 MFA 절차를 적용하거나, 주문 완료 과정에서 고객을 자동으로 로그오프시킬 수 있는 짧은 사용자 세션을 강제 적용합니다. 이러한 사기 방지 메커니즘은 제대로 완료하기 어려울 수 있으며 이로 인해 정상적인 고객의 계정이 잠길 수도 있습니다. 따라서 조직에서는 사용자에게 마찰을 가중시키지 않고 사기 방지와 균형을 유지하는 방법을 찾아야 합니다.
사기 탐지의 미래 동향
진화하는 사기 수법을 따라잡기 위해 사기 탐지 시스템은 자체적인 기술 발전을 유지하고 사기꾼을 따라잡을 수 있는 새로운 도구를 통합해야 합니다.
고급 AI 및 머신 러닝
현재 고급 AI 및 머신 러닝 시스템은 방대한 데이터 세트를 분석하여 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 인식하는 데 사용되고 있으며, 이는 이상 징후와 잠재적인 사기 활동을 식별하는 데 매우 중요합니다. ML 모델은 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 새로운 사기 패턴과 함께 진화하고 변화하는 전술에 적응할 수 있습니다. 사기꾼이 수법을 변경하면 ML 모델이 새로운 위협에 발맞춰 빠르게 적응할 수 있습니다.
그러나 다른 많은 기술과 마찬가지로 AI는 정상적인 목적과 악의적인 목적에 모두 사용될 수 있습니다. 특히 생성형 AI는 유용한 사이버 보안 도구이자 위협이 될 가능성이 있는 복잡한 상황을 제시합니다. 한편으로 생성형 AI는 보안 위생(security hygiene) 지원, 보안 탐지를 위한 인라인 문서 생성, 경보 및 사고에 대한 데이터 보강 등 긍정적인 사이버 보안 기능에 사용될 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 만성적으로 인력이 부족한 노동 집약적이고 비용이 많이 드는 보안 기능을 수행함으로써 현재 보안팀의 기술 격차와 인재 부족을 완화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
한편, 강력하고 어디에나 존재하는 생성형 AI를 악의적인 공격자가 점점 더 정교하고 효과적인 사이버 공격을 위해 활용하고 있습니다. 범죄자는 AI를 사용하여 사기 탐지 시스템의 작동 방식을 파악하고 이를 우회하는 전략을 개발할 수 있습니다. 여기에는 기존의 사기 탐지 방법을 우회하는 공격을 위해 적대적인 머신 러닝 기술을 사용하는 것도 포함됩니다. AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 비밀번호를 보다 효율적으로 추측함으로써 비밀번호 크래킹 과정의 속도를 높일 수도 있습니다.
AI가 생성한 딥페이크 동영상과 오디오는 조직 내 고위급 임원이나 기타 신뢰할 수 있는 인물로 사칭하여 직원들이 보안을 침해하는 행동을 취하도록 유도하는 데 사용될 수 있습니다. 딥페이크 스피어 피싱 시도, 랜섬웨어 공격 및 소셜 엔지니어링 사기는 기존의 보안 조치를 쉽게 우회할 수 있습니다.
또한 강력한 AI에 쉽게 액세스할 수 있게 되면서 정교하고 큰 피해를 입히는 데이터 침해 행위의 진입 장벽이 낮아져 더 많은 개인이나 그룹이 사기에 쉽게 가담할 수 있게 됨으로써 사이버 범죄가 대중화되고 있습니다.
블록체인 기술
블록체인은 사기 탐지에서 투명성과 보안을 강화할 수 있는 또 다른 떠오르는 기술입니다. 블록체인은 모든 거래의 변조 방지 및 변경 불가능한 원장을 유지하므로, 데이터가 블록체인에 추가되면 변경하거나 삭제할 수 없습니다. 블록체인 네트워크의 모든 참가자는 실시간으로 거래를 보고 확인할 수 있으므로 사기꾼이 은밀하게 활동하기 어렵습니다. 또한 블록체인은 사용자 신원을 안전하게 저장하고 확인하는 데 사용할 수 있기 때문에 사기 활동에서 흔히 발생하는 신원 도용 및 계정 탈취를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
협업 및 데이터 공유
또한 조직 간에 사기 데이터와 관련하여 협업하고 공유하면 사기 탐지를 개선할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 파트너 간에 데이터와 인사이트를 공유하면 한 조직에서 탐지한 사기 활동이 다른 조직에 경고로 작용하여 사전에 보호할 수 있습니다. 또한 데이터 공유와 협업을 통해 조직은 분석을 위해 더 많은 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터 포인트가 많아지면 머신 러닝 모델과 알고리즘을 보다 효과적으로 훈련하여 사기 관련 패턴과 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.
올바른 사기 탐지 솔루션 선택
조직에 적합한 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것은 중요한 비즈니스 결정입니다. 다음은 배포할 사기 탐지 솔루션을 결정할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 고려 사항입니다.
비즈니스 요구 사항 평가
고려하는 사기 탐지 솔루션이 특정 비즈니스 요구 사항과 조직의 전략적 목표 및 조직의 위험 허용 범위에 부합하는지 확인합니다. 결제 사기, 신원 도용, 계정 탈취 또는 내부자 사기 등을 포함하여 조직이 가장 취약한 특정 사기 유형을 파악하고, 고려하는 솔루션이 비즈니스와 관련된 사기 유형을 해결하는지 확인합니다.
예를 들어, 온라인 거래량이 많은 전자 상거래 기업은 결제 사기를 가장 우려하며 오탐지를 최소화하여 원활한 고객 경험을 보장하는 동시에 사기 거래를 효과적으로 파악하고자 할 수 있습니다. 이 기업은 새로운 사기 패턴을 지속적으로 학습하고 적응하는 적응형 모델에 중점을 두고 온라인 결제 거래를 실시간으로 분석하기 위한 머신 러닝 알고리즘을 통합한 사기 탐지 솔루션을 고려할 수 있습니다.
민감한 환자 데이터를 보호하고 HIPAA와 같은 의료 규정을 준수해야 하는 의료 서비스 제공업체는 환자 기록에 대한 무단 액세스를 차단하고 데이터 보안을 보장하는 데 집중해야 합니다. 조직은 환자 데이터를 보호하기 위해 강력한 사용자 인증, 암호화 및 감사 기능을 갖추고 신원 및 액세스 관리에 특화된 사기 탐지 솔루션 구현을 고려해야 합니다.
기존 시스템과의 통합 및 호환성
사기 탐지 솔루션을 고려할 경우 레거시 시스템과의 용이한 통합 및 호환성은 또 다른 중요한 요소입니다.
조직 내 기존 시스템에는 사기 탐지에 사용할 수 있는 중요한 데이터가 포함되어 있습니다. 호환되거나 쉽게 통합되는 솔루션은 이러한 데이터를 더 빠르게 활용하여 거래 및 사용자 행동에 대한 보다 즉각적이고 포괄적인 시각을 제공함으로써 사기 탐지의 정확성을 높일 수 있습니다. 또한 레거시 시스템을 쉽게 통합하면 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 전송 및 조정 작업을 줄이고 워크플로를 간소화하여 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 호환되지 않는 시스템에서는 데이터 교환이 용이하도록 맞춤형 개발이 필요할 수 있으므로 구현 및 유지 관리 비용이 높아지게 됩니다.
확장성 및 성능
비즈니스가 성장함에 따라 효율적이고 효과적인 사기 방지 기능을 유지하기 위해 확장 가능한 고성능 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
고려 중인 사기 탐지 솔루션이 현재 거래량을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스가 성장함에 따라 증가하는 거래량을 수용하도록 쉽게 확장할 수 있는지 확인합니다. 솔루션에서 명절이나 특별 행사 등과 같은 최대 거래량을 처리하는 기능을 평가합니다. 트래픽이 많은 상황에서 성능 저하가 발생하지 않아야 합니다. 또한 비즈니스가 지역적으로 확장되는 경우 솔루션이 여러 지역 및 시간대에 걸쳐 확장을 지원해야 합니다.
F5의 지원 방법
효과적인 사기 탐지 솔루션은 여러 산업 분야에서 조직의 재정 건전성, 운영 무결성 및 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. 사기 관리는 기업의 즉각적인 재정적 손실을 방지할 뿐만 아니라 개인과 고객의 데이터, 재정, 개인정보도 보호합니다. 효과적인 사기 탐지 도구와 전략을 배포하면 조직과 고객이 사기꾼 및 진화하는 사기 수법에서 앞서 나갈 수 있는 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
F5 사기 탐지 및 완화 서비스는 온라인 계정이 그 어느 때보다 취약한 증가하는 위협 환경으로부터 방어합니다. F5 애플리케이션 보안 및 사기 완화 솔루션은 빠른 재교육과 지속적으로 향상된 탐지 기능을 제공하는 폐루프 AI 엔진과 적응형 ML 모델을 기반으로 합니다. 이 시스템의 대규모 통합 텔레메트리는 하루 10억 건 이상의 거래 데이터를 기반으로 하며, 사용자 여정 전반에서 실시간으로 거래를 모니터링할 수 있습니다. 고급 신호 수집과 행동 및 환경 인사이트를 사용하여 사용자 의도를 고유하게 판단하고 악의적인 활동을 정확하게 탐지하며 높은 사기 탐지율을 제공합니다.
F5 사기 탐지 및 차단 솔루션의 영향에 대해 자세히 알아보려면 이 독립 Aite 보고서를 다운로드하여 읽어보십시오.
