사기 탐지의 작동 원리: 일반적인 소프트웨어 및 도구

사기는 금융, 의료, 전자상거래, 정부 등 전 세계 여러 산업에 만연한 문제입니다. 끊임없이 변화하는 사기 수법에 대응하고 사기로 인해 발생할 수 있는 금전적·개인적·법적 피해를 예방하려면 효과적인 사기 탐지 솔루션이 필수적입니다.

사기 탐지란 무엇인가요?

사기 탐지는 애플리케이션, API, 시스템, 거래 및 데이터에서 발생하는 사기 행위를 식별하고 방지하는 프로세스입니다. 다양한 기법과 기술을 활용해 거래와 고객 행동을 모니터링하고, 사기 행위나 거래를 나타낼 수 있는 패턴, 이상 징후 또는 의심스러운 활동을 파악합니다. 사기 탐지의 주된 목표는 사기 행위를 선제적으로 식별하고 완화하여 재정적 손실을 최소화하고, 자산을 보호하며, 운영의 무결성을 유지하고, 규제 준수와 고객 충성도를 확보하는 것입니다.

사기 탐지 시스템의 중요성

사기 탐지는 여러 측면에서 매우 중요합니다. 사기 행위는 개인과 조직에 막대한 금전적 손실을 초래할 수 있으며, 정상적인 비즈니스 운영을 방해하여 업무 지연과 평판 훼손으로 이어질 수 있습니다. 많은 산업에는 사기 방지와 관련된 규제 요건이 적용되며, 사기를 탐지하고 신고하지 못하면 법적 처벌과 벌금이 부과될 수 있습니다. 또한 사기 탐지는 데이터 보안과 밀접한 관련이 있으며, 민감한 정보를 부정한 접근이나 도난으로부터 보호하는 것은 전반적인 사이버 보안의 핵심 요소입니다.

사기 탐지에는 얼마나 걸리나요?

사기 탐지에 소요되는 시간은 실시간 방식인지 사후 분석 방식인지에 따라 크게 달라지며, 각 방식에는 고유한 장점과 한계가 있습니다:

• 실시간 탐지 방식은 사기 행위가 발생하는 즉시 또는 직후에 이를 식별하여 사기 거래가 완료되지 않도록 차단하는 등 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 이는 신속한 조치로 금전적 손실을 방지할 수 있는 금융 및 전자상거래와 같은 업계에서 매우 중요합니다. 그러나 실시간 탐지 메커니즘에는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하고 구현이 복잡할 수 있으며, 오탐이 발생할 위험도 있습니다. 이로 인해 정상적인 고객의 거래가 차단되거나 MFA와 같은 추가 인증을 요구받을 수 있어 고객에게 불편을 초래할 수 있습니다.
• 사후 탐지는 사기 관련 파일과 사례 관리 도구의 과거 데이터를 검토하여 사기를 나타낼 수 있는 과거의 패턴이나 이상 징후를 식별하는 방식입니다. 이 방법은 사기 사건이 의심된 후 심층 조사를 수행할 때 주로 사용됩니다. 즉각적인 조치에 대한 부담이 없으므로 사후 탐지 방식으로 데이터를 더욱 철저히 검토할 수 있으며, 사고 후 분석 및 해결을 지원하면서 분석가가 의심스러운 패턴과 행동을 더 깊이 파악할 수 있습니다. 그러나 사후 탐지는 과거의 사기와 그 근본 원인을 밝혀낼 수는 있지만, 사기 행위를 실시간으로 식별하거나 방지하지는 못합니다.

조직은 또한 내부 보안팀과 사기 방지팀을 긴밀히 연계함으로써 더욱 신속하고 효과적으로 사기를 방지할 수 있습니다.

많은 조직에서는 컴퓨팅 네트워크와 외부에 공개된 애플리케이션을 보호하는 사이버 보안 부서와 온라인/디지털 거래, 이벤트 상관관계 분석 및 사고 대응에 중점을 두는 사기 방지 부서를 별도로 운영하는 것이 일반적입니다. 이로 인해 책임이 분리되고, 서로 다른 도구, 데이터 세트, 성과 지표, 인력 및 예산을 사용하는 두 부서가 존재하게 됩니다.

하지만 계정 탈취로 이어지는 크리덴셜 스터핑을 비롯해 오늘날 가장 위험한 공격 중 상당수는 보안팀과 사기 방지팀 모두의 책임 영역에 걸쳐 있습니다. 보안팀과 사기 방지팀이 서로 소통하지 않으면 위협 인텔리전스와 맥락이 유실되어 공격의 전체 양상을 파악하기가 어렵거나 불가능할 수도 있습니다. 그 결과 사기범들이 감시망을 빠져나가고 기업과 고객이 피해를 입게 됩니다.

조직 간 장벽을 허물면 사기 방지와 보안 양쪽의 관할 영역에서 이루어지는 활동을 다각도로 파악할 수 있습니다. 팀 간에 데이터를 통합하면 예측력과 정확도가 더 높은 머신 러닝 모델을 구축할 수 있으며, 이를 통해 더욱 선제적이고 실행 가능한 인텔리전스를 확보하고 더 빠르고 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

일반적인 사기 탐지 소프트웨어 유형

사기 탐지 소프트웨어 및 시스템에는 다양한 기술적 접근 방식이 있습니다.

규칙 기반 시스템

이러한 시스템은 사전에 정의된 규칙과 조건을 사용하여 데이터 흐름에서 사기 패턴이나 행위를 식별합니다. 시스템은 거래, 계정 활동, 사용자 상호작용 등의 수신 데이터를 지속적으로 모니터링하며, 각 데이터 포인트를 사전 정의된 규칙과 대조해 확인합니다. 이러한 규칙에는 거래 금액, 시간대, 지리적 위치, 사용자 행동 등 데이터의 다양한 측면이 포함될 수 있습니다. 규칙에 설정된 조건이 충족되면 시스템은 경고를 발생시키거나 지정된 조치를 수행하고, 사기 분석가나 보안 담당자 등 관련 당사자에게 이를 알립니다.

규칙은 일반적인 사기 패턴에 대한 지식을 바탕으로 합니다. 예를 들어 고객이 유효하지 않은 신용카드 번호로 반복해서 거래를 시도하면 규칙에 따른 경고가 발생할 수 있습니다. 또한 거래 금액이 5,000달러와 같이 사전에 정의된 임계값을 초과하거나, 평소 업무 시간에 거래하던 고객이 갑자기 한밤중에 거래하는 경우에도 경고가 발생할 수 있습니다.

정적 규칙 기반 시스템은 구조가 단순하고 알려진 사기 패턴을 빠르게 탐지할 수 있지만 한계도 있습니다. 조직 내 비즈니스 애플리케이션(예: 로열티 포인트 프로그램과 예약 앱)마다 요구 사항이 다른 경우가 많아 유지 관리가 번거롭습니다. 또한 규칙을 다시 작성하고 시스템을 최적화하지 않으면 오탐이 발생하거나 새로운 사기 수법을 식별하지 못할 수 있습니다.

이상 탐지 및 거래 모니터링

이상 탐지와 거래 모니터링은 사기 행위가 일반적인 행동이나 패턴에서 벗어나는 경우가 많다는 전제하에, 데이터 흐름에서 비정상적인 패턴이나 이상치를 식별하는 데 중점을 두는 사기 탐지 방식입니다. 이상 탐지 시스템은 거래 기록이나 사용자 행동 로그 등 다양한 출처에서 수집한 데이터를 바탕으로 정상적이고 합법적인 행동을 나타내는 기준선을 설정합니다. 시스템은 유입되는 데이터를 설정된 기준선과 지속적으로 비교하며, 데이터 포인트나 행동이 이 기준선에서 크게 벗어나면 이상 징후로 표시하고 경고를 생성합니다.

이상 탐지와 거래 모니터링은 신용카드 사기 탐지에 일반적으로 사용됩니다. 거래 데이터를 모니터링하여 비정상적으로 큰 금액의 구매나 짧은 시간 내 서로 다른 지역에서 발생한 여러 건의 거래와 같은 이례적인 패턴을 식별합니다.

머신러닝 및 AI 기반 시스템

머신러닝 모델을 기반으로 하는 사기 탐지 시스템은 방대한 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 빠르게 식별할 수 있으며, 이는 인간 관찰자나 기존의 규칙 기반 시스템의 역량을 훨씬 뛰어넘습니다. ML 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 데이터를 실시간으로 반영해 적응하고 학습합니다. 이는 새롭게 등장하는 사기 동향을 파악하고 이러한 시스템이 지속적으로 효과를 발휘하도록 하는 데 매우 중요합니다. AI 기반 도구는 거래가 발생하는 즉시 승인 또는 거절하는 등 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI와 ML은 이전 결정에서 학습하여 오탐을 줄이도록 미세 조정할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 축적할수록 정상 활동과 사기 활동을 더욱 정확하게 구분할 수 있습니다.

은행과 금융기관은 AI와 머신러닝을 활용해 계정 탈취, 자금 세탁, 내부자 거래 등 다양한 형태의 사기를 탐지합니다. 이러한 시스템은 거래 데이터, 사용자 행동, 시장 상황을 모니터링하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 예를 들어, 이전에 아무런 연관이 없던 계좌 간에 거액이 이체되면 AI가 추가 조사가 필요한 거래로 표시할 수 있습니다.

사기 탐지의 핵심 구성 요소

고급 사기 탐지 시스템은 여러 핵심 구성 요소를 공통으로 갖추고 있습니다.

데이터 수집 및 집계

사기 탐지 시스템은 사기 행위를 식별하는 첫 단계로 여러 출처에서 데이터를 수집하고 통합합니다. 금융 기관의 경우 데이터 출처에는 웹, 모바일, 콜센터 등 사용자가 이용하는 모든 채널의 계정 활동 및 거래 데이터가 포함될 수 있습니다. 전자상거래의 경우에는 주문 및 결제 데이터가 포함될 수 있습니다. 데이터 정제와 정규화로 구성된 전처리 과정을 거친 후, 데이터는 하나의 데이터 세트로 통합되고 규칙 엔진이나 기타 분석 모델로 분석하기에 적합한 형식으로 변환됩니다.

특성 공학

특성 공학은 데이터 분석이나 머신러닝 모델의 성능을 향상하기 위해 원시 데이터의 변수를 선택하거나 생성 또는 변환하는 과정입니다. 특성은 모델이 예측하거나 패턴을 식별하는 데 사용하는 데이터 세트 내의 특징입니다. 잘 설계된 특성은 예측 정확도를 높이고 변수 간의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사기 탐지는 패턴, 이상 징후, 정상적인 행동에서 벗어난 편차를 식별하는 데 크게 의존합니다. 특성 공학은 의심스러운 활동을 부각할 수 있는 속성을 생성하여 이러한 패턴을 포착하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 특정 기간의 평균 거래 금액이나 로그인 실패 횟수는 사기 징후를 나타내는 특성이 될 수 있습니다.

모델 학습 및 검증

모델 학습과 검증은 효과적이고 신뢰할 수 있는 사기 탐지 모델을 만드는 데 필수적인 단계입니다. 모델을 학습시키기 위해 사용 가능한 데이터의 일부인 학습 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 일반적으로 입력 데이터와 그에 해당하는 목표 레이블이 지정된 예시가 포함됩니다(예: 사기 탐지의 경우 사기 또는 정상). 모델은 학습 데이터에서 패턴과 관계를 학습하고, 예측값과 실제 결과의 차이를 최소화하는 것을 목표로 최적화 과정을 통해 내부 매개변수를 조정합니다. 학습이 끝나면 검증 세트라고 하는 별도의 데이터 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이 데이터 세트는 학습 데이터와 구분되며, 모델이 새로운 상황에도 일반화할 수 있도록 학습 중에 접하지 않은 예시를 포함합니다. 다양한 성능 지표를 사용해 모델의 정확도와 예측력을 평가하고, 성능을 최적화하도록 시스템을 미세 조정합니다.

일반적인 사기 탐지 도구

끊임없이 진화하며 확산되는 공격에 대응하고 지속적으로 확대되는 공격 표면을 보호하려면, 조직은 여러 사기 탐지 도구와 데이터 소스를 활용하여 효과적인 사기 방지 플랫폼이 사기를 실시간으로 선제적으로 탐지하고 완화하는 데 필요한 핵심 기능을 확보해야 합니다.

다음 도구는 사기 탐지 활동을 지원하며 강력한 사기 탐지 시스템을 구성하는 핵심 요소입니다.

거래 모니터링 시스템

거래 모니터링 시스템(TMS)은 금융 거래가 발생하는 즉시 이를 추적하고 분석하며, 사기 탐지 및 위험 관리 프로세스의 핵심 요소입니다. TMS는 거래를 지속적으로 모니터링하면서 비정상적인 거래 금액, 빈도 또는 위치 등 사기를 나타낼 수 있는 의심스럽거나 이례적인 패턴을 탐지합니다. 사기 가능성이 있는 거래가 감지되면 TMS는 경고를 보내거나 거래를 실시간으로 차단하거나 추가 조사를 시작할 수 있습니다. 대부분의 TMS는 대량의 거래를 처리할 수 있어 거래량이 매우 많은 전자상거래와 같은 산업에 적합하며, 특히 금융 부문에서 규제 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

신원 확인 솔루션

신원 확인 솔루션은 거래 또는 활동 중 개인이나 기기의 신원을 확인하여 신원 도용, 계정 탈취, 기타 사기 행위의 위험을 줄이는 데 사용됩니다. 신원 확인에는 다양한 방법과 도구를 사용할 수 있으며, 일반적으로 다단계 인증(MFA)을 지원하기 위해 함께 활용됩니다. 다단계 인증에서는 사용자가 두 가지 이상의 인증 요소를 제공해야 합니다. 여기에는 운전면허증, 여권, 주민등록증 등 정부 발급 신분증과 지문 및 얼굴 인식이나 홍채 스캔처럼 개인의 고유한 신체적 특성을 이용해 신원을 확인하는 생체 인증이 포함될 수 있습니다. 이제 신원 확인은 사람에게만 적용되는 것이 아닙니다. 기기 핑거프린팅은 MFA 및 CAPTCHA가 필요 없는 인증 절차에서 중요하며, IP 주소, 지리적 위치, 하드웨어 구성 등 기기의 고유한 특성을 분석하여 거래에 사용된 기기의 적법성을 확인합니다.

행동 분석 플랫폼

이러한 기술은 조직의 네트워크, 애플리케이션 및 시스템 내에서 사용자와 디바이스의 행동을 분석하고 모니터링하며, 사기 탐지에 유용한 도구로 활용됩니다. 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)은 일반적으로 이러한 플랫폼의 핵심 기능으로, 사용자 프로필을 생성하고 비정상적인 활동이나 평소 행동에서 벗어난 징후가 발생하면 보안 팀에 알립니다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자와 디바이스의 활동을 기반으로 위험 점수를 부여하는 경우가 많아, 조직이 위험도가 높은 사고를 우선적으로 모니터링하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

네트워크 및 보안 모니터링 도구

이러한 도구는 조직이 사기로 이어질 수 있는 잠재적 위협, 취약점 및 의심스러운 활동으로부터 IT 인프라와 데이터를 모니터링하고 분석하며 보호할 수 있도록 지원합니다. 이러한 도구와 시스템에는 다음이 포함됩니다:

• 침입 방지 시스템(IPS)은 의심스러운 네트워크 트래픽이나 활동을 실시간으로 능동적으로 차단하여 잠재적인 사기 또는 보안 사고를 예방하는 데 도움을 줍니다.
• 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집, 집계 및 분석하여 조직이 보안 이벤트 간의 연관성을 파악하고 사기를 나타낼 수 있는 이상 징후를 탐지하도록 지원하는 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템.
• 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 보안 위협과 사이버 공격으로부터 웹 애플리케이션을 보호하도록 설계된 특수 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 보호하고 계정 탈취 공격으로 인한 사기를 방지하는 데 도움이 됩니다.

사기 탐지 솔루션에 필요한 기능

위에서 언급한 도구 외에도, 도입을 고려하는 모든 사기 탐지 솔루션은 다음과 같은 핵심 기능 영역을 지원해야 합니다.

• 자격 증명 인텔리전스는 사기 탐지 및 방지의 맥락에서 사용자 이름, 비밀번호 및 기타 인증 데이터와 같은 디지털 자격 증명의 과거 사용 이력에 관한 정보를 제공하는 기능입니다. 자격 증명 인텔리전스는 “이 자격 증명이 최근에 유출된 것으로 알려져 있는가?” 또는 “이 자격 증명이 다른 사이트에서 사기에 사용된 적이 있는가?”와 같은 질문에 답합니다. 이러한 솔루션은 사용자 자격 증명의 보안과 무결성에 중점을 두어 자격 증명 유출, 무단 액세스 및 계정 탈취와 관련된 사기 행위를 식별하고 방지할 수 있습니다.
• 디바이스 인텔리전스는 온라인 플랫폼, 시스템 또는 네트워크에 액세스하는 데 사용되는 기기와 관련된 데이터를 수집하고 분석하는 기능입니다. 이 정보에는 기기의 특성, 속성 및 동작이 포함되며, 각 기기별로 고유한 디바이스 지문을 생성하는 데 사용됩니다. 또한 비정상적인 로그인 위치를 탐지하기 위한 위치 기록도 포함됩니다.
• 행동/수동 생체 인식에는 등록된 샘플과 비교하기 위해 사용자가 기기와 물리적으로 상호 작용하는 방식을 측정하고 분석하는 기능이 포함됩니다. 이러한 생체 인식에는 키 입력 패턴이나 마우스 움직임에 관한 행동 정보 또는 지문 스캐너나 안면 인식 카메라와 같은 생체 인식 센서의 수동 모니터링이 포함될 수 있습니다.
• 봇 탐지 및 관리, 세션별로 액세스를 요청하는 주체가 실제 사용자인지 봇인지 판단하기 위해 악성 봇의 활동을 식별하고 완화하는 데 중점을 둡니다. 봇 방어 솔루션은 자동화된 사기 시도의 영향을 완화하는 동시에 정상적인 사용자가 서비스에 안전하게 액세스하고 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.

사기 탐지의 과제

데이터 보호 프로세스가 개선되고 사기 탐지 시스템이 특정 사기 패턴을 더욱 정확하게 식별하게 되면서, 사기범들도 계속해서 수법을 진화시키고 있습니다. 이들은 사회 공학과 같은 수법으로 개인을 속여 민감한 정보를 노출하게 하고, 머신 러닝과 AI 등의 기술을 활용해 정상적인 활동을 모방하는 공격을 만들어 냅니다. 이로 인해 기존의 규칙 기반 시스템으로는 이상 징후를 포착하기가 어렵습니다. 새로운 사기 수법과 경로가 등장할 때마다 탐지 모델을 지속적으로 업데이트해야 하므로, 사기범과 사기 탐지 시스템 개발자 간의 군비 경쟁이 벌어지고 있습니다.

레거시 사기 탐지 시스템은 빅데이터 시대에도 어려움을 겪고 있습니다. 오늘날 조직에서 생성되는 방대한 양의 데이터로 인해 사기 탐지는 더욱 큰 과제가 되고 있습니다. 기존 사기 탐지 시스템은 이러한 대규모 데이터 흐름을 실시간으로 분석하고 효과적으로 파악하는 데 필요한 확장성이나 처리 능력이 부족할 수 있기 때문입니다.

또한 규칙 기반 사기 탐지는 오탐을 발생시키기 쉬우며, 이로 인해 운영 효율성이 저하되고 경보 피로가 누적될 수 있습니다. 사기범은 이를 악용해 피해 규모가 작고 빈도가 높은 공격을 감행함으로써 피해 규모가 크고 빈도가 낮은 공격으로부터 주의를 분산시킬 수 있습니다. 실제로 오탐을 최소화하는 것과 모든 사기 행위를 적발하는 것 사이에는 상충 관계가 존재합니다. 모든 사기 행위의 탐지를 우선시하면 적발률을 높이고 더 많은 사기를 방지할 수 있지만, 사기 분석가가 경보를 일일이 조사해야 하므로 많은 자원과 비용이 소요되어 추가적인 운영 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 상충 관계는 거래 위험도와 사용자 행동 등의 요인에 따라 탐지 기준의 엄격성을 조정하는 적응형 사기 탐지 시스템을 도입함으로써 완화할 수 있습니다.

기업과 조직은 고객 경험을 저해하지 않으면서 효과적인 사기 방지 조치를 마련해야 하는 과제에도 직면해 있습니다. 일부 사기 방지 메커니즘은 혼란스러운 신호등 식별 문제를 제시하는 CAPTCHA와 같은 번거로운 보안 절차와 시간이 오래 걸리는 MFA 절차를 요구하거나, 사용자 세션 시간을 짧게 제한하여 고객이 주문을 완료하는 도중 자동으로 로그아웃되게 합니다. 이러한 사기 방지 메커니즘은 올바르게 완료하기 어려울 수 있으며 정상적인 고객의 계정이 잠기는 결과를 초래할 수도 있습니다. 조직은 사용자에게 불편을 가중하지 않으면서 사기를 방지할 수 있는 균형점을 찾아야 합니다.

사기 탐지의 미래 동향

끊임없이 진화하는 사기 수법에 대응하려면 사기 탐지 시스템 역시 기술을 지속적으로 발전시키고 새로운 도구를 도입해 사기범들보다 뒤처지지 않아야 합니다.

고급 AI 및 머신러닝

현재 고도화된 AI 및 머신러닝 시스템은 방대한 데이터 세트를 분석하여 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 파악하는 데 활용되고 있습니다. 이는 이상 징후와 잠재적인 사기 행위를 식별하는 데 매우 중요합니다. 머신러닝 모델은 새로운 데이터를 지속적으로 학습하므로 새롭게 등장하는 사기 패턴에 맞춰 발전하고 변화하는 수법에 적응할 수 있습니다. 사기범들이 수법을 바꾸더라도 머신러닝 모델은 이에 발맞춰 새로운 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다.

하지만 다른 많은 기술과 마찬가지로 AI도 합법적인 목적과 악의적인 목적 모두에 사용될 수 있습니다. 생성형 AI는 유용한 사이버 보안 도구인 동시에 위협이 될 가능성도 있어 특히 복잡한 양상을 보입니다. 한편으로 생성형 AI는 보안 위생 강화, 보안 탐지용 인라인 문서 생성, 경보 및 인시던트 데이터 보강 등 사이버 보안에 긍정적인 기능을 수행하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 만성적인 인력 부족에 시달리는 노동 집약적이고 시간 소모적인 보안 업무를 수행함으로써 현재 보안 팀의 기존 역량 격차와 인재 부족을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

반면, 강력하고 널리 보급된 생성형 AI는 악의적인 행위자들이 더욱 정교하고 효과적인 사이버 공격을 감행하는 데 점점 더 많이 악용되고 있습니다. 범죄자들은 AI를 활용해 사기 탐지 시스템의 작동 방식을 파악하고 이를 회피할 전략을 개발할 수 있습니다. 여기에는 적대적 머신러닝 기법을 사용해 기존의 사기 탐지 방식을 우회하는 공격을 만드는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 AI는 머신러닝 알고리즘으로 비밀번호를 더 효율적으로 추측하여 비밀번호 해독 과정을 가속할 수 있습니다.

AI로 생성된 딥페이크 영상과 음성은 조직 내 고위 임원이나 기타 신뢰받는 인물을 사칭해 직원들이 보안을 위협하는 행동을 하도록 조종하는 데 사용될 수 있습니다. 딥페이크를 활용한 스피어 피싱 시도, 랜섬웨어 공격, 소셜 엔지니어링 사기는 기존 보안 조치를 쉽게 우회할 수 있습니다.

또한 강력한 AI에 쉽게 접근할 수 있게 되면서 정교하고 피해가 큰 데이터 침해를 감행하는 데 필요한 진입 장벽이 낮아져 사이버 범죄가 대중화되고 있으며, 더 다양한 개인이나 집단이 사기에 가담하기 쉬워지고 있습니다.

블록체인 기술

블록체인은 사기 탐지의 투명성과 보안을 강화할 잠재력을 지닌 또 하나의 신흥 기술입니다. 블록체인은 모든 거래를 위변조할 수 없는 불변 원장에 기록하며, 블록체인에 한 번 추가된 데이터는 수정하거나 삭제할 수 없습니다. 블록체인 네트워크의 모든 참여자는 거래를 실시간으로 확인하고 검증할 수 있으므로 사기범이 은밀하게 활동하기 어렵습니다. 또한 블록체인은 사용자 신원을 안전하게 저장하고 검증하는 데 활용할 수 있어, 사기 행위에서 흔히 발생하는 신원 도용과 계정 탈취를 줄이는 데 도움이 됩니다.

협업 및 데이터 공유

조직 간 협업과 사기 관련 데이터 공유 역시 사기 탐지 역량을 향상할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 파트너 간에 데이터와 인사이트를 공유하면 한 기관에서 탐지한 사기 행위가 다른 기관에 경고 신호가 되어 선제적으로 대응할 수 있습니다. 또한 데이터 공유와 협업을 통해 조직은 분석에 활용할 수 있는 더 방대한 데이터에 접근할 수 있습니다. 데이터 포인트가 많아질수록 머신러닝 모델과 알고리즘을 더욱 효과적으로 학습시켜 사기와 관련된 패턴과 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.

적합한 사기 탐지 솔루션 선택

조직에 적합한 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것은 매우 중요한 비즈니스 의사 결정입니다. 다음은 도입할 사기 탐지 솔루션을 결정할 때 염두에 두어야 할 주요 고려 사항입니다.

비즈니스 요구 사항 평가

검토 중인 사기 탐지 솔루션이 귀사의 구체적인 비즈니스 요구 사항과 조직의 전략적 목표 및 위험 감수 수준에 부합하는지 확인하세요. 결제 사기, 신원 도용, 계정 탈취, 내부자 사기 등 귀사가 특히 취약한 사기 유형을 파악하고, 검토 중인 솔루션이 귀사의 비즈니스와 관련된 사기 유형에 대응할 수 있는지 확인하세요.

예를 들어, 온라인 거래량이 많은 전자상거래 기업은 결제 사기를 가장 우려할 수 있으며, 사기 거래를 효과적으로 식별하는 동시에 원활한 고객 경험을 보장하기 위해 오탐을 최소화하고자 할 수 있습니다. 이러한 기업은 새롭게 등장하는 사기 패턴을 지속적으로 학습하고 이에 적응하는 적응형 모델에 중점을 두고, 온라인 결제 거래를 실시간으로 분석하는 머신러닝 알고리즘을 통합한 사기 탐지 솔루션을 고려할 수 있습니다.

민감한 환자 데이터를 보호하고 HIPAA와 같은 의료 규정을 준수해야 하는 의료 서비스 제공자는 환자 기록에 대한 무단 접근을 방지하고 데이터 보안을 보장하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 해당 기관은 환자 데이터를 안전하게 보호하기 위해 강력한 사용자 인증, 암호화 및 감사 기능을 갖춘 ID 및 접근 관리 전문 사기 탐지 솔루션의 도입을 고려해야 합니다.

기존 시스템과의 통합 및 호환성

사기 탐지 솔루션을 고려할 때는 기존 시스템과의 통합 용이성과 호환성도 중요한 요소입니다.

조직 내 기존 시스템에는 사기 탐지에 활용할 수 있는 귀중한 데이터가 포함되어 있습니다. 호환되거나 쉽게 통합할 수 있는 솔루션은 이 데이터를 더 빠르게 활용하여 거래 및 사용자 행동을 보다 신속하고 종합적으로 파악함으로써 사기 탐지의 정확도를 높일 수 있습니다. 또한 레거시 시스템을 손쉽게 통합하면 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 전송 및 조정 작업을 줄이고 워크플로를 간소화하여 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 호환되지 않는 시스템의 경우 데이터 교환을 위해 별도의 맞춤형 개발이 필요할 수 있으며, 이로 인해 구현 및 유지 관리 비용이 증가할 수 있습니다.

확장성과 성능

비즈니스가 성장함에 따라 효율적이고 효과적인 사기 방지 체계를 유지하려면 확장성과 성능이 뛰어난 사기 탐지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.

고려 중인 사기 탐지 솔루션이 현재의 거래량을 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 비즈니스 성장에 따른 거래량 증가에도 손쉽게 확장할 수 있는지 확인하세요. 연휴 기간이나 특별 이벤트와 같이 거래량이 급증하는 시점의 부하를 처리할 수 있는지도 평가해야 합니다. 트래픽이 많은 상황에서도 성능이 저하되어서는 안 됩니다. 또한 비즈니스를 지리적으로 확장하고 있다면 여러 지역과 시간대에 걸쳐 확장할 수 있는 솔루션인지 확인하세요.

F5가 제공하는 지원

효과적인 사기 탐지 솔루션은 다양한 산업 분야의 조직이 재무 건전성과 운영 무결성, 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. 사기 관리는 기업을 당장의 재정적 손실로부터 보호할 뿐만 아니라 개인과 고객의 데이터, 자산 및 개인정보도 안전하게 지켜 줍니다. 효과적인 사기 탐지 도구와 전략을 도입하면 조직과 고객이 사기범과 진화하는 사기 수법에 선제적으로 대응하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

F5 사기 탐지 및 완화 서비스는 온라인 계정이 그 어느 때보다 취약해진 가운데 갈수록 심화되는 위협 환경으로부터 계정을 보호합니다. F5 애플리케이션 보안 및 사기 완화 솔루션은 신속한 재학습과 지속적으로 향상되는 탐지 기능을 제공하는 폐쇄 루프 AI 엔진과 적응형 ML 모델을 기반으로 합니다. 이 시스템의 대규모 통합 텔레메트리는 하루 10억 건이 넘는 트랜잭션에서 수집된 데이터를 기반으로 구축되며, 사용자 여정 전반의 트랜잭션을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 고급 신호 수집과 행동 및 환경에 대한 인사이트를 활용하여 사용자의 의도를 고유한 방식으로 파악하고 악의적인 활동을 정확하게 탐지함으로써 높은 사기 탐지율을 제공합니다.

F5 사기 탐지 및 방지 솔루션의 효과에 대해 자세히 알아보려면 이 독립적인 Aite 보고서를 다운로드하여 읽어보세요.