기기 정보 분석: 새로운 사기 탐지 시대

온라인 사기가 끊임없이 진화하는 환경에서 비밀번호 및 일회용 코드와 같은 기존 방법은 점점 더 불충분해지고 있습니다. 사기범들은 계정 탈취, 합성 신원 사기, 봇 공격과 같은 정교한 기술을 사용하고 있습니다. 바로 이럴 때 기기 정보 분석이 필요합니다. 이 보안에 대한 선제적인 접근 방식은 사용자 신원을 넘어 서비스를 액세스하는 기기를 분석하여 강력한 사기 탐지 계층을 제공합니다. Didit은 고급 기기 지문 인식 및 브라우저 분석을 활용하여 악성 활동을 식별하고 귀사의 비즈니스를 보호합니다.

주요 내용 1 기기 정보 분석은 고유한 기기 특성을 분석하여 '지문'을 생성하여 사용자가 IP 주소 또는 브라우저 쿠키를 변경하더라도 반환되는 기기를 식별할 수 있도록 합니다.

주요 내용 2 기기 정보 분석을 행동 생체 인식 및 신원 확인과 같은 다른 사기 방지 방법과 결합하면 탐지 정확도가 크게 향상되고 오탐이 줄어듭니다.

주요 내용 3 효과적인 기기 정보 분석은 새로운 사기 기술과 새로운 기기 특성에 대한 지속적인 모니터링 및 적응이 필요합니다.

주요 내용 4 기기 정보 분석은 기기를 *차단*하는 것이 아니라 위험을 기반으로 점수를 매기는 것이며, 단계별 인증부터 완전한 거부까지 미묘한 대응이 가능합니다.

기기 정보 분석이란 무엇일까요?

기기 정보 분석은 시스템에 액세스하는 기기에 대한 정보를 수집하고 분석하는 데 사용되는 기술 및 기법의 집합입니다. 이 정보에는 하드웨어 사양, 소프트웨어 구성, 브라우저 설정, 운영 체제 세부 정보 및 네트워크 정보가 포함됩니다. 쿠키와 달리 쉽게 삭제할 수 있는 기기 지문은 더 지속적이며 위조하기 어렵습니다. 각 기기의 디지털 DNA와 같다고 생각하십시오.

핵심적으로 기기 지문 인식은 수백 개의 데이터 포인트를 기반으로 각 기기에 대한 고유 식별자를 생성합니다. 이러한 지문은 개인 식별 정보(PII)와 직접 연결되지 않아 개인 정보 보호를 강화합니다. 데이터는 해시되고 익명화되어 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 위험 점수를 매길 수 있습니다. 브라우저 분석은 브라우저 확장 프로그램, 글꼴, 플러그인 및 기타 특성을 검사하여 기기 프로필을 더욱 세분화하는 핵심 구성 요소입니다.

기기 정보 분석은 사기 탐지에 어떻게 도움이 될까요?

기기 정보 분석은 다음과 같은 주요 사기 탐지 시나리오에 대한 강력한 도구입니다:

• 계정 탈취 (ATO): 합법적인 사용자의 계정에 익숙하지 않은 기기에서 액세스하는 경우 기기 정보 분석은 이 활동을 의심스러운 것으로 표시하여 단계별 인증을 트리거하거나 로그인 시도를 차단할 수 있습니다.
• 합성 신원 사기: 사기범은 종종 도난당하거나 위조된 정보를 사용하여 가짜 신원을 만듭니다. 기기 정보 분석은 여러 합성 신원과 관련된 기기를 식별할 수 있습니다.
• 봇 탐지: 봇은 종종 합법적인 사용자와 다른 일관된 기기 특성을 나타냅니다. 기기 정보 분석은 봇 트래픽을 식별하고 차단할 수 있습니다.
• 다중 계정: 프로모션을 이용하거나 시스템을 조작하기 위해 여러 계정을 만들려는 사용자를 탐지합니다.
• 반품 사기/친절한 사기: 과거의 사기성 거래 또는 반품과 관련된 기기를 식별합니다.

예를 들어, 새로운 위치와 기존에 사기 활동과 관련이 있는 새로운 기기에서 로그인을 시도하는 사용자는 평소 기기와 위치에서 로그인하는 사용자보다 훨씬 높은 위험 점수를 받습니다. Didit의 데이터에 따르면 기기 정보 분석을 통합하면 사기 탐지에서 오탐을 최대 40%까지 줄일 수 있습니다.

기기 정보 분석의 기술

효과적인 기기 정보 분석을 지원하는 기술은 다음과 같습니다:

• JavaScript 지문 인식: 기기 및 브라우저 정보를 수집하는 JavaScript 기반의 비쿠키 기술입니다.
• 캔버스 지문 인식: 다양한 브라우저가 이미지를 렌더링하는 방식의 미묘한 차이를 이용하여 고유한 지문을 생성합니다.
• WebRTC 유출: VPN 뒤에 있더라도 기기의 공용 IP 주소를 식별합니다.
• 하드웨어 지문 인식: CPU 유형 및 그래픽 카드와 같은 특정 하드웨어 특성을 감지합니다.
• 행동 생체 인식: 타이핑 속도 및 마우스 움직임과 같은 사용자 상호 작용을 분석하여 행동 프로필을 생성합니다. (종종 기기 정보 분석과 함께 사용됨)

사기범이 탐지를 우회하려고 시도함에 따라 이러한 기술의 정교함은 끊임없이 증가하고 있습니다. 따라서 지속적인 모니터링 및 적응이 중요합니다.

기기 정보 분석 대 기존 사기 방지

CVV 확인 및 주소 확인 시스템(AVS)과 같은 기존 사기 방지 방법은 효과가 떨어지고 있습니다. 사기범은 유효한 신용 카드 세부 정보 및 주소를 쉽게 얻을 수 있습니다. 기기 정보 분석은 위조하거나 조작하기 어려운 기 자체에 초점을 맞춰 보다 강력한 솔루션을 제공합니다.

빠른 비교는 다음과 같습니다:

기능	기존 사기 방지	기기 정보 분석
초점	거래 세부 정보	기기 특성
위조 가능성	높음	낮음
정확도	감소	증가
개인 정보 보호	PII가 포함될 수 있음	익명화된 데이터

Didit은 어떻게 도움이 될까요?

Didit의 기기 정보 분석 모듈은 기본 지문 인식 그 이상을 제공합니다. ID 확인, 생체 인증 및 AML 스크리닝을 포함한 다른 신원 확인 도구와 결합하여 포괄적인 사기 방지 솔루션을 제공합니다. 당사의 시스템은 다음과 같습니다:

• 실시간 위험 점수: 각 기기는 해당 특성 및 과거 행동을 기반으로 위험 점수를 받습니다.
• 사용자 정의 규칙: 위험도가 높은 기기를 자동으로 표시하거나 차단하기 위한 규칙을 정의할 수 있습니다.
• 행동 분석: 이상 및 의심스러운 활동을 감지하기 위해 사용자 상호 작용을 분석합니다.
• 기계 학습: 당사의 알고리즘은 새로운 사기 기술에 지속적으로 학습하고 적응합니다.
• 종합 보고서: 기기 정보 분석 지표를 추적하고 새로운 사기 트렌드를 식별합니다.

Didit의 기기 정보 분석 솔루션은 당사 플랫폼에 완벽하게 통합되어 구현 및 관리가 용이합니다.

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