인터넷 사용이 보편화되면서, 인터넷 직거래 사기사건이 크게 늘고 있다. 인터넷 사기에 대한 연구는 비교적 활성화되어 있는 반면, 개인 간 인터넷 직거래사기에 대한 연구결과는 많지 않다. 따라서 본 연구의 목적은 최근 급증하고 있는 인터넷 직거래 사기의 실태를 파악하고, 피해사례를 유형화하여 피해의 근본적 문제점을 살펴보고 결제수단의 보안 강화 및 법제 개선등 이러한 피해를 사전에 예방할 수 있는 보안대책을 제시하는 데 있다.
인터넷 시대의 도래와 COVID-19의 발생으로 많은 기업들이 온라인 거래를 진행하고 있다. 하지만 사이버경제가 작동하는 방식 때문에 거래금액과 고객번호 등을 허위로 조작해 재무부정을 벌이는 기업이 점차 늘고 있다. 본 연구의 목적은 인터넷 시대 기업의 재무부정 행위를 분석하고 해결책을 제시하는 것이다. 이에 본 연구는 중국 루이씽커피의 재무부정 행태를 예시로 분석하고 재무부정의 원인과 대응방안을 연구했다. 결과적으로 재무부정의 원인은 온라인 거래로 인한 현금흐름의 불투명성에 있다는 것을 발견했다. 본 연구는 기업 내부통제 시스템의 개선, 리스크 관리 시스템 개발, 종합적인 외부감독 시스템 구축을 제안했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.1006-1027
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2022
In the crowdfunding market, various crowdfunding platforms can offer founders the possibilities to collect funding and launch someone's next campaign, project or events. Especially, healthcare crowdfunding is a field that is growing rapidly on health-related problems based on online platforms. One of the largest platforms, GoFundMe, has raised US$ 5 billion since 2010. Unfortunately, while providing crucial help to care for many people, it is also increasing risk of fraud. Using the largest platform of crowdfunding market, GoFundMe, we conduct an exhaustive search of detection on fraud from October 2016 to September 2019. Data sets are based on 6 main types of medical focused crowdfunding campaigns or events, such as cancer, in vitro fertilization (IVF), leukemia, health insurance, lymphoma and, surgery type. This study evaluated a detect of fraud process to identify fraud from non-fraud healthcare crowdfunding campaigns using various machine learning technics.
다양한 기술들이 하나로 융합된 VoIP(Voice over Internet Protocol) 서비스는 IP 망을 통해 음성뿐만 아니라 멀티미디어 서비스와 각종 부가서비스를 제공한다. 현재 대역폭 사용효율과 저비용성 등의 장점들 때문에 기존 PSTN 전화에서 VoIP 시스템으로 비즈니스가 전환되고 있다. 이러한 것이 가능한 이유는 기존의 회선교환 네트워크를 대신하여 디지털화된 정보가 IP 패킷 형태로 여러 계층의 컴퓨터로 구성된 패킷교환망을 통해 전달되기 때문이다. 반면에 이러한 형태의 시스템들이 기존 IP네트워크 환경에서의 취약점과 융합되어 발생되는 신규 취약점 등에 의해서 각종 Fraud가 발생하고 있다. 2012년 상반기 Fraud call의 46%가 VoIP 전화기에서 만들어지고 있다는 조사 결과도 있듯이 Fraud Call의 피해는 상당하다. 따라서 Fraud에 대한 손실예방을 위해 대책마련이 필요하다. 특히, Fraud Call의 피해는 주로 국제 통화를 이용할 때 과금 피해로 나타나고 있어, 이와 관련된 SIM Box에 의한 Toll Bypass Fraud에 대한 분석과 이를 검출할 수 있는 방안마련이 요구된다. 일반적으로는 DPI(Deep Packet Inspection)를 기반으로 주요 Signature 또는 통계정보를 이용한 다양한 검출 방안이 제안되었으나, Fraudster 역시 이를 회피하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있다. 특히, VoIP에서 Call Setup과 Termination과정을 수행하는 SIP Signal을 암호화 하거나 여러 경로로 전송하는 방식을 사용함으로써 감지를 회피하고 있다. 본 논문은 Fraud call의 감지 회피를 효과적으로 방지할 수 있도록 VoIP 트래픽의 특성과 VoIP Fraud 중 SIM Box Fraud의 행위분석을 결합한 방법론을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 적용하여 Toll Bypass Fraud와 관련된 VoIP 서비스 제공자의 장비를 검출하는 방법을 제시한다.
이 연구는 급증하고 있는 청소년의 사이버범죄를 예방하고 이들 청소년의 재활을 위해 필요한 자료를 확보하기 위해 청소년이 사이버범죄에 빠지는 과정을 알아보는 데 목적을 두고 있다. 이 연구는 스트라우스와 코빈이 제시한 근거이론방법을 적용하였고, 인터넷사기에 가담했던 청소년 5명을 연구참여자로 선정하여 진행했다. 이들과 면접하여 얻은 자료를 분석한 결과를 토대로 인터넷사기에 가담한 청소년을 위한 사회복지학적 개입 방안을 위해 제언하면 다음과 같다. 첫째, 청소년의 인터넷사기를 예방하거나 인터넷사기에 빠진 청소년을 위한 개입은 사회환경을 개선하고 이들 청소년의 비뚤어진 사고를 변화시키는 데 중점을 두어야 한다. 둘째, 인터넷사기에 가담한 것을 뉘우치지 못하거나 다시 가담하려고 망설이는 청소년들에게는 자신의 잘못을 분명히 돌아보고 깊이 뉘우칠 수 있도록 이끌어나가야 한다. 셋째, 청소년의 인터넷사기 예방은 사회운동 차원에서 이루어질 필요가 있고, 사회복지실천 현장은 이를 위한 구체적인 개입 방안을 교정 당국과 연계하여 모색할 필요가 있다.
인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.
Although the internet is useful for transferring information, Internet auction environments make fraud more attractive to offenders because the chance of detection and punishment are decreased. One of fraud is phantom transaction which is a colluding transaction by the buyer and seller to commit illegal discounting of credit card. They pretend to fulfill the transaction paid by credit card, without actual selling products, and the seller receives cash from credit card corporations. Then seller lends it out buyer with quite high interest rate whose credit score is so bad that he cannot borrow money from anywhere. The purpose of this study is to empirically investigate the factors to detect of the phantom transaction in online auction. Based up on the studies that explored behaviors of buyers and sellers in online auction, bidding numbers, bid increments, sellers' credit, auction length, and starting bids were suggested as independent variables. We developed an Internet-based data collection software agent and collect data on transactions of notebook computers each of which winning bid was over 1,000,000 won. Data analysis with logistic regression model revealed that starting bids, sellers' credit, and auction length were significant in detecting the phantom transaction.
금융 산업과 IT 기술의 결합으로 지불 방법이 간편화됨에 따라 소비자의 지불 수단이 현금 결제에서 신용카드, 모바일 소액결제, 앱카드 등을 이용한 전자결제로 변화되고 있다. 이에 전자금융결제를 악용하여 이상거래를 시도하는 사례가 증가하는 추세로, 금융사는 이상거래로부터 소비자를 보호하기 위해 FDS(Fraud Detection System)를 구축하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 이용자 정보와 결제 정보를 분석하여 높은 정확도로 이상거래를 식별하는 것이 목표이다. 본 연구에서는 결제로그 분석 및 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 조사하였으며, 이상거래 탐지에 사용된 데이터 마이닝 알고리즘을 정리하고 이상거래 탐지 연구를 사용된 데이터 셋, 알고리즘, 연구 관점으로 분류하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권2호
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pp.215-226
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2004
As with the fast spread of internet uses in recent years, electronic commerce has evolved. The proliferation of electronic commerce has increased diverse forms of fraud cases since internet helps intended criminals remain anonymous. In absence of effective tools to warrant the reliability of parties offering products or services through electronic commerce, consumers have to absorb damages unfairly. Internet escrow service has been considered to be an option to establish reliability between buyers and sellers and to protect consumers from possible fraud cases. However, like other industries, fraudulent escrow services have appeared in internet. This study has been intended to analyze fraudulent internet escrow services and to propose an effective regulatory system of internet escrow services. To do that, this study benchmarked the regulation of the State of California, primarily focusing on the formation of escrow company, regulation of escrow business, and remedies for wrongdoing, so Korea can consider the adoption of similar systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3218-3241
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2023
Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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