With the gradual development of IT technology, voice phishing victims are increasing in number. In the past when only voice phone calls were made, personal information or financial information were stolen mainly by a direct phone call, but recently, as smart phones are widely in use, it is evolving into a way such as smishing that leads an access to a site with malicious codes spreading out. Since it is easy to run away after committing a crime, and trace are rarely left in case of voice phishing, it is difficult to find out criminal. In addition, it is most likely that a victim be would be exposed to further damage from another voice phishing. Its technique is growing in kinds and turning more intelligent day by day; Therefore, its victims are increasing in number. Previous researches mainly focused the area of legal studies while the factors exposed to voice phishing have not been made. Therefore, this study has analyzed the motifs in which voice phishing is done to draw out its outcomes as follows. First, a victim comes to trust the criminal by the factors of favorability, rare message, and mutuality. Second, the more sophisticated the technique of a criminal, the more likely a victim is exposed to voice phishing.
보이스피싱은 가짜 금융기관, 검찰청, 경찰청 등을 사칭하여 개인의 인증번호와 신용카드 정보를 알아내거나 예금을 인출하게 하여 탈취하는 사이버 범죄이다. 최근에는 교묘하고도 은밀한 방법으로 보이스피싱이 이루어지고 있다. '18~'21년 발생한 보이스피싱의 추세를 분석하면, 보이스피싱이 발생되는 시기에 예금 인출이 급격하게 증가하여 시계열 분석에 모호함을 주는 계절성이 존재함을 발견하였다. 이에 본 연구에서는 보이스피싱 발생 추이의 정확한 예측을 위해서 계절성을 X-12 계절성 조정 방법론으로 조정하고, ARIMA 모형을 이용하여 2022년 보이스피싱 발생을 예측하였다.
우리나라는 인터넷과 전화 및 스마트기기 보급률이 세계 최고 수준에 이르고 있다. 이러한 인프라를 악용한 사이버금융범죄는 지속적으로 발전하고 있다. 2006년 5월에 국내 최초로 보이스피싱 범죄가 발생한 이후, 10년이 지난 현재까지 보이스피싱 범죄는 지속적으로 발생하고 있다. 보이스피싱이란 피해자에게 허위의 내용으로 전화를 걸어, 피해자의 계좌번호 및 패스워드 등을 알아 내어 금전을 편취하는 범죄이다. 이러한 보이스피싱은 그 수법이 날로 진화 발전하여 수사에 어려움을 격고 있다. 보이스피싱의 대부분은 중국 등 동남아시아에 그 본거지를 두고 활동하는 국제조직범죄의 형태로써 국제협력수사에 의하지 않고는 근절이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 보이스피싱 범죄에 대한 발생실태와 사례분석을 하고, 경찰의 보이스피싱에 대한 대응방안을 살펴본 후, 이에 대한 개선점을 제시하고자 한다.
2009년 이후 전체 범죄는 감소하고 있지만, 보이스피싱은 오히려 급증하고 있다. 정부와 학계에서는 이를 근절하기 위해 다양한 대책을 제시하고 연구를 진행해 왔으나 진화하는 보이스피싱을 따라잡기에는 역부족이다. 이 연구에서 연구자들은 범인 검거와 피해회복이 어려운 보이스피싱의 피해 예방에 초점을 두었다. 특히, 피해자가 금융거래행위(계좌이체 등)를 한다는 점이 금융사기(이상거래)와 유사하다는 점에 착안하여, 금융사기 탐지에 활용되고 있는 이상거래탐지시스템(FDS)을 활용한 보이스피싱 예측 방안을 연구하였다. 그 결과 머신러닝 기반의 이상거래탐지시스템(FDS)에 보이스피싱과 관련한 통화내역, 메신저내역, 대포통장, 보이스피싱 유형과 112신고 등 빅데이터를 결합한 방안을 개념적으로 도출하였다. 이 연구에서는 주로 정부 대책과 빅데이터 활용과 관련한 문헌연구를 중심으로 연구를 진행했다. 그러나 데이터 수집의 한계와 FDS의 보안 문제로 구체적인 모델까지를 제시하지는 못하였다. 다만, 관련된 선행연구가 없는 현실에서 머신러닝을 위해 필요한 데이터 종류와 FDS를 융합한 보이스피싱 대응방안의 개념을 최초로 제시했다는 점에 의미가 있다. 향후 이 연구를 바탕으로 '보이스피싱 피해 예측 시스템'이 개발되어 보이스피싱 피해가 근절되기를 기대한다.
보이스피싱(Voice Phishing)은 전화를 이용하여 개인정보를 불법적으로 알아내어 이를 토대로 예금을 인출해가는 사기수법으로 피해사례들이 속출하면서 새로운 사회문제로 등장하였다. 그 피해의 대상은 선량한 일반 시민으로 무차별적으로 공략하고 있으며 주로 중국인 대만인 등 외국인들에 의해 저질러지는 범죄이다. 범죄의 착수가 우리나라 국경 밖에서 이루어지고 있다는 점에서 새로운 형태의 범죄유형이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 보이스피싱과 관련하여 현재의 발생실태와 사례를 분석하고 효과적인 대응현황을 모색하고자 한다. 보이스피싱 관련 범죄는 지속적인 홍보와 단속에도 불구하고 범죄가 근절되지 않고 오히려 수법이 다양화 전문화 되면서 발전해 가는 양상을 보이고 있다. 향후 보이스피싱을 근절하기 위해서는 금융 통신 수사분야에서 문제점에 대한 대응방안이 마련되어야 할 것으로 본다. 또한 신속한 수사의 착수와 수사관련 기법의 개발을 통해 경찰 단속활동이 강화되어야 할 것이고, 국제 범죄적 성격을 보이고 있으므로 인터폴등 관련기관 및 국제공조협력이 강화되어야 한다.
연구목적: 본 연구는 기존의 보이스피싱과 신종 보이스피싱의 특성 및 진행과정을 비교·분석하여 심리적 기재를 기반으로 한 신종 보이스피싱에 대한 대응방안을 마련하는 정책적 기초 자료를 제시하는 데있다. 연구방법: 기존 보이스피싱에 대한 연구와 신종 보이스피싱 시나리오를 중심으로 한 각종 포털사이트에 있는 피해사례 등을 통해 양자의 범죄 진행과정 및 특성을 비교·분석하였다. 연구결과: 범죄준비 단계에서는 양자 모두 심리적 기재를 기반으로 하지만, 신종 보이스피싱은 피해자를 기망할 수 있는 시나리오가 더욱 치밀하게 작성되었고, 범행대상 범위가 확장되었다. 범죄실행단계에서는 신종 보이스피싱의 경우 피해자를 사회적으로 고립시켜 피해자의 판단능력을 저하시키고, 수사기관의 수사를 더욱 어렵게 하였다. 마지막단계에서는 금품 갈취 등 범죄피해의 지속성과 확장 가능성이 나타났다. 결론: 보이스피싱을 비교·분석하여 보았을 때 범행 대상 및 범위 그리고 범죄전략, 수법 등에 차이가 있었으며, 이에 따른 피해발생 가능성도 훨씬 크기 때문에 보다 더 효율적이 대응전략이 마련되어야 할 것이다.
정부 및 관련 기관에서 보이스피싱을 예방하기 위한 다양한 대책을 마련하고 있음에도 불구하고, 보이스피싱 피해가 계속해서 발생하고 있다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 보이스피싱 사기범과 잠재피해자의 실 제대화 448건을 분석하였다. 분석 결과, 보이스피싱 사기범은 지금, 이제, 진행, 오늘, 먼저 등의 한정된 기간을 강조하는 단어를 자주 사용하는 것으로 나타났다. 이것은 사기범들이 특정 단어를 통해 상대방이 합리적인 판단을 하지 못하도록 피해자의 심리를 조작한다는 것을 말해준다. 본 연구의 결과는 정부 및 유관 기관이 효과적인 보이스피싱 예방 및 소비자 보호 정책을 수립하는 데 도움이 된다.
최근 전자금융사기가 급증하여 정부에서 스미싱, 파밍, 피싱, 메모리 해킹에 대한 예방법, 대처 요령을 배포하고 전자금융거래법을 강화하였다. 이에 따라 전자금융사기 방법 또한 진화하고 대처하기 어렵게 변하고 있다. 과거의 무작위 대상로 보이스피싱이 아닌 공격 대상의 개인 정보를 알아내서, 공격대상의 개인정보를 빅데이터로 만들어 치밀하게 분석한다. 분석한 정보를 토대로 보이스피싱을 하는 신종 전자금융사기로 진화하였다. 빅데이터화된 개인정보를 융합한 보이스피싱의 공격 방법을 분석하고 앞으로 점점 더 진화하고 있는 전자금융사기의 대응방안을 제안한다. 메모리에 의미 없는 데이터를 저장하는 방법으로 공격자는 빅데이터 기반으로 개인정보를 획득한다해도 정확한 정보를 도출 시킬 수 없으며 보이스피싱 또한 제대로 할 수 없게 된다. 본 논문에서 새로운 사회공학적 공격을 알아보고 그에 따른 대응방안을 제안한다.
(보이스)피싱은 해독능력이 약한 노인과 약자를 대상으로 사회공학적인 방법을 이용하여 경제적 피해를 유발시킨다. 최근까지도 중국으로부터 (보이스)피싱이 국민의 경제적 파탄을 야기하였고 대한민국 전체로 보더라도 (보이스)피싱으로 인한 국가경제손실은 매우 크다. 최근 (보이스)피싱을 막기위한 보안시스템과 금융보안장치를 강화하고 있으나 보안효과가 얼마나 큰가는 검증하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 (보이스)피싱으로 인한 대한민국의 경제적손실과 보안장치강화에 따른 보안효과의 경제성에 관하여 연구하고자 한다.
보이스피싱(Voice Phishing)은 목소리를 이용하여 상대방의 개인정보 등을 불법적으로 알아내어 피해자로부터 현금을 송금하게 하는 방식으로 이루어진다. 이러한 보이스피싱 피해액은 매년 꾸준히 증가하고 있어, 사회적으로 문제가 되고 있다. 이로 인해 최근 금융감독원은 피해자들로부터 보이스피싱 사기범들의 목소리를 수집하고 있다. 본 논문에서는 대량의 음성 파일 중 동일한 사람으로부터 발성된 목소리가 있는지에 대한 효율적인 법과학적 화자 분석 방법을 이용하여 실제 수집된 보이스피싱 음성 파일에 대해 적용하여 분석하였다. 먼저, 데이터베이스(DB)에 저장된 음성 파일에 대한 i-vector를 획득한 후, 전체 음성 파일에 대한 i-vector의 코사인 유사도 행렬을 생성하였다. 그리고 전체 파일의 i-vector에 대해 상호 유사도가 높은 후보군들에 대해 그룹핑함으로써 보이스피싱 파일에 대해 화자 분석을 수행하였다. 82명의 화자로 구성된 6,724개의 음성 파일에 대해 EER(Error Equal Rate) 측정 결과, GMM기반 화자 인식 방법보다 i-vector기반 화자 인식 방법의 EER이 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 금융감독원에서 수집한 2,327개의 보이스피싱 신고 음성파일들을 상호 비교한 결과, 음성특징이 유사한 것으로 확인되는 화자 군집들이 일부 확인되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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