인터넷 뱅킹 서비스가 보편화되면서 많은 사용자들이 온라인을 통한 재화의 교환이 가능하였다. 하지만 이러한 이점에도 불구하고 인터넷 뱅킹 서비스에서 존재하는 보안위협에 의하여 사고사례가 지속적으로 발생하는 실정이다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 인터넷 뱅킹 서비스의 전 구간에 걸쳐 다양한 보안기술이 적용되었으며, 본 논문에서는 금융기관 구간과 네트워크 구간에 적용된 보안기술에 대한 조사 결과를 서술한다. 본 논문의 결과를 통하여 내부자에 의하여 발생하는 피해사례와 구현과정에서의 취약점으로 인하여 발생하는 위협에 대응하기 위한 참고 자료로써 활용 가치가 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 인터넷 뱅킹 서비스의 안전성을 평가하기 위한 보안위협을 분류하고 보안 요구사항을 제안하는데 그 목적이 있다. 분류한 보안위협은 기존에 발생하였던, 그리고 발생이 가능한 보안위협을 기반으로 분석하였으며, 이를 통하여 보안 요구사항을 제안하기 위한 기반을 다질 것으로 사료된다. 보안위협 도출을 위하여 인터넷 뱅킹 서비스의 구조를 금융기관 구간과 네트워크 구간, 사용자 구간으로 분류하였으며, 각 구간에서 발생하는 보안위협을 도출하였다. 특히, 사용자 구간이 상대적으로 취약하기 때문에 전체 서비스의 안전성을 확보하기 어려운 상황이므로 이를 중점적으로 분석하였다. 분석한 보안위협을 토대로 안전한 인터넷 뱅킹 서비스를 구성할 수 있을 것으로 예상된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.697-708
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2008
본 논문은 금융기관에서 활용하고 있는 운영리스크 측정모형에 대한 적합성검증 방법 중 안정성 검증에 관한 것이다. 신용리스크와는 달리 운영리스크는 손실자료의 특징, 과거 자료의 부족 그리고 적합성검증을 위한 이론적 도구의 부족 등으로 인해 현재 적절한 적합성검증 방안에 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 운영리스크 VaR(Value at Risk) 추정값의 안정성을 평가하는 적합성검증 방법을 제시하고 이를 활용한 실증분석을 통해 제안된 방법에 대한 실제적 활용 가능성을 확인해 보고자 한다. 구체적으로 본 논문에서는 붓스트랩 방법을 활용하여 운영리스크 VaR의 신뢰구간을 생성함으로써 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 검증하는 기법을 제안하였으며, 이를 토대로 적합에 따른 운영리스크 VaR 추정값의 안정성을 측정하는 방안도 제시하였다.
2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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