그래프 데이터베이스를 활용한 부정 거래 탐지

오늘날의 디지털 환경에서 부정 거래는 만연하고 진화하는 위협입니다. 기존의 규칙 기반 시스템과 단절된 데이터는 정교한 부정 거래 계획을 탐지하기에 종종 부족합니다. 점점 더 많은 조직들이 그래프 데이터베이스와 네트워크 분석을 활용하여 부정 거래 탐지 능력을 향상시키고 있습니다. 이러한 접근 방식은 개별 거래를 넘어 사용자, 계정, 장치 등 엔터티 간의 관계를 검사하여 부정 행위를 나타내는 숨겨진 패턴을 드러냅니다. 특히 신원 확인에서 사기꾼들이 통제를 우회하려는 시도를 끊임없이 하기 때문에 더욱 중요합니다.

핵심 내용 1: 그래프 데이터베이스는 기존 데이터베이스가 놓치는 복잡한 관계를 파악하는 데 탁월하며 잠재적 부정 행위에 대한 보다 전체적인 시각을 제공합니다.

핵심 내용 2: 그래프 데이터에 적용된 네트워크 분석 기술은 높은 정확도로 부정 거래 집단과 의심스러운 연결을 식별할 수 있습니다.

핵심 내용 3: 기존 신원 확인 시스템과 그래프 데이터베이스를 통합하면 부정 방지 노력이 크게 강화됩니다.

핵심 내용 4: 그래프 데이터베이스를 사용한 실시간 부정 거래 탐지를 통해 즉각적인 개입이 가능하여 손실을 최소화할 수 있습니다.

기존 부정 거래 탐지의 한계

기존의 부정 거래 탐지 시스템은 종종 미리 정의된 규칙과 정적 데이터 세트에 의존합니다. 예를 들어, 특정 금액을 초과하는 거래 또는 고위험 국가에서 발생하는 거래를 규칙이 표시할 수 있습니다. 간단한 부정 행위에는 효과적이지만 이러한 시스템은 더 복잡한 시나리오에서는 어려움을 겪습니다. 사기꾼들은 거래를 더 작은 단위로 분할하거나, 위치를 숨기기 위해 프록시를 사용하거나, 여러 개의 가짜 계정을 만들어 규칙 기반 시스템을 쉽게 우회할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 공모 또는 서로 관련이 없어 보이는 엔터티 간의 숨겨진 관계를 식별하는 능력이 부족합니다. 데이터 사일로화는 완전한 그림을 방해하여 효과적인 부정 거래 탐지를 방해합니다.

그래프 데이터베이스가 부정 거래 탐지를 강화하는 방법

그래프 데이터베이스는 데이터를 노드(엔터티)와 엣지(관계)로 저장합니다. 이 구조는 복잡한 관계를 모델링하는 데 이상적이며 네트워크 분석을 위한 관계형 데이터베이스보다 훨씬 우수합니다. 부정 거래 탐지 컨텍스트에서 노드는 사용자, 계정, IP 주소, 장치 및 거래를 나타낼 수 있습니다. 엣지는 “소유”, “거래”, “로그인”, “장치 공유”와 같은 관계를 나타냅니다.

이러한 연결을 시각화하고 분석함으로써 부정 거래 분석가는 다음을 식별할 수 있습니다.

• 부정 거래 집단: 사기 목적으로 함께 일하는 계정 그룹.
• 공모: 두 명 이상의 엔터티가 사기 행위를 조정함.
• 숨겨진 관계: 사기 계획을 나타내는 것처럼 보이는 관련 없는 엔터티 간의 연결.
• 이상 징후 탐지: 정상적인 동작에서 벗어나는 네트워크의 특이한 패턴 식별.

예를 들어, 그래프 데이터베이스는 소액의 거래 내역을 가진 여러 계정이 모두 동일한 IP 주소와 연결되어 있고 최근에 단일 목적 계좌로 자금을 이체한 것을 빠르게 밝힐 수 있습니다. 이러한 패턴은 기존 방법으로는 탐지하기 어렵지만 조직적인 사기 시도임을 강력하게 시사합니다.

부정 거래 탐지를 위한 네트워크 분석 기술

네트워크 분석 기술은 그래프 데이터베이스와 함께 사용되어 부정 행위를 식별하는 데 일반적으로 사용됩니다.

• 중심성 측정: 네트워크에서 가장 중요한 노드를 식별합니다. 높은 중심성은 부정 거래 집단에서 핵심 역할을 나타낼 수 있습니다.
• 커뮤니티 탐지: 연결을 기반으로 노드를 커뮤니티로 그룹화합니다. 부정 거래 집단은 종종 별도의 커뮤니티를 형성합니다.
• 경로 찾기: 두 노드 간의 최단 경로를 찾습니다. 숨겨진 연결 및 잠재적 관계를 밝힐 수 있습니다.
• 패턴 일치: 사기 행위를 나타내는 그래프에서 특정 패턴을 검색합니다. 예를 들어 패턴은 일반적인 자금 세탁 계획을 나타낼 수 있습니다.

이러한 기술은 종종 결합되어 네트워크에 대한 보다 포괄적인 시각을 제공하고 부정 거래 탐지의 정확성을 높입니다. 이러한 기술을 신원 확인 데이터에 적용하면 합성 신원 및 계정 탈취를 밝힐 수 있습니다.

신원 확인의 실제 적용 사례

그래프 데이터베이스는 더욱 정교한 부정 방지를 가능하게 하여 신원 확인을 변화시키고 있습니다. 몇 가지 실제 적용 사례는 다음과 같습니다.

• 합성 신원 사기: 이름, 주소, 생년월일 및 기타 데이터 포인트 간의 관계를 분석하여 조작된 신원을 감지합니다. 그래프 데이터베이스는 기존 방법으로는 놓칠 수 있는 불일치 및 이상 징후를 식별할 수 있습니다.
• 계정 탈취 (ATO): 로그인 패턴, 장치 정보 및 거래 내역을 분석하여 손상된 계정을 식별합니다. 새로운 위치 또는 장치에서 로그인이 발생하는 것과 같은 비정상적인 활동은 경고를 트리거할 수 있습니다.
• 자금 세탁: 자금 흐름을 네트워크를 통해 추적하여 의심스러운 거래와 잠재적인 자금 세탁 계획을 식별합니다.
• 다중 계정 사기: 프로모션을 악용하거나 사기 활동에 참여하기 위해 여러 계정을 만든 사용자를 감지합니다.

Didit은 그래프 데이터베이스 기술을 활용하여 수백만 개의 신원 데이터 포인트를 실시간으로 분석하고 99.9%의 정확도로 사기 활동을 식별하고 방지합니다. 당사의 플랫폼은 IP 주소, 장치 및 행동 패턴 간의 관계를 분석하여 고객에게 영향을 미치기 전에 사기 시도를 식별하고 차단합니다.

Didit이 제공하는 도움

Didit의 신원 플랫폼은 다음을 제공하기 위해 그래프 데이터베이스 기술을 통합합니다.

• 실시간 부정 거래 점수: 모든 거래는 더 넓은 네트워크와의 관계를 기반으로 평가됩니다.
• 자동 규칙 생성: 시스템은 의심스러운 패턴을 자동으로 식별하고 플래그하여 수동 개입의 필요성을 줄입니다.
• 오탐 감소: 시스템은 전체 네트워크를 고려하여 오탐을 최소화하여 합법적인 사용자가 불필요하게 차단되지 않도록 합니다.
• 향상된 신원 확인: 합법적인 사용자를 식별하고 확인하는 정확도 향상.

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