(주)일루텍코리아

끊임없는 도전과 개선을 통해 고객이 추구하는 가치를 더욱 풍요롭게 만들어 드립니다.

Big Data
빅데이터 솔루션

uRSA-FDS

FDS(Fraud Detection System)

타인의 정보를 무단으로 도용하여 이익을 취하려는 모든 부정사용 시도를 사전 차단하고
심사자가 고객 컨텍을 통해 피해 확인 및 조치를 취할 수 있도록 돕는 통합 서비스플랫폼을 의미합니다.
FDS는 카드사 뿐만 아니라 은행, PG, 공공 업무 분야 등의 영역까지 확대 적용되어 있습니다.

부정사용 탐지 수단

Rule

True / False 가 명확한 패턴은 실시간 적용 가능한 룰 시나리오로 대응
이벤트성 부정 패턴에 대응하기에 효율적

Hybrid Rule

Rule과 Model Score의 상호보완적 구조
부정 거래건이 많이 위치하는 점수 구간 대 이상에 Rule 적용하여 오탐은 줄이고 탐지율은 높임

Model

이용자의 패턴을 통계적 기법으로
분석하여 만들어진 모형
머신러닝, 딥러닝 기법으로 모형 자동
재학습 환경을 구축하고 이를 통해
성능을 지속적으로 유지

FDS 업무 프로세스 및 기능

FDS 업무 프로세스는 결과관리 - 분석 - 정보수집 - 탐지 - 대응 - 모니터링의 순환구조로 수행됩니다.
특히 체계적인 모니터링 및 결과 관리는 탐지 성능을 높이기 위한 가장 중요한 프로세스입니다.

실제 부정사용여부와 부정사용유형 등을
체계적으로 관리하는 기능

Rule 고도화 및 모형 재학습하여
부정사용적발 현황 및
패턴 분석하는 기능

이상금융거래 탐지의 정확성을 위해
단말/인증/접속 정보를 수집하고
관리하는 기능

수집된 정보에 Rule과 Score를
활용하여 부정거래 탐지하는 기능

탐지된 부정거래행위를 실시간으로
방지하기위해 추가인증, 거래차단 등을
청하여 대응하는 기능

탐지된 부정거래에 대해 통합적으로
모니터링 할 수 있는 심사 기능

일루텍 FDS만의 차별화된 업무 경험

프로파일링 경험

FDS는 부정사용 탐지율을 높이고, 오탐과 미탐을 낮추는 것이
매우 중요합니다. 효과적으로 오용탐지와 이상탐지를 하기 위해
개인 프로파일링 정보를 축적하여 사용합니다.

개인정보 보호 최우선

개인정보 보호를 위해 시스템 내의 모든 개인정보는
암호화하여 관리됩니다. 암복호화를 위해 고객사의 암호화 모듈,
또는 자체 암호화 모듈을 사용합니다.

고객사 상황에 맞는 설계와 개발

분석, 설계 단계에서부터 고객사에 맞는 커스터마이징 및
개발방안을 수립하고, 이를 바탕으로 FDS를 구축합니다.

안정적인 유지보수 지원

FDS구축 후에도, 장애대응 뿐만 아니라 신규 부정사용 대응을 위해
지속적인 유지보수로 고객사의 안정적인 FDS 운영을 지원합니다.

uRSA-FDS 탐지 사례

악성앱 설치정보를 이용한전자통신금융사기(보이스피싱) 탐지: 사기조직이 스마트폰에 악성앱이나 원격접속앱을 설치하여 고객정보를 탈취한 후,
해당 정보로 알뜰폰을 개통하여 대출을 받아 가로채는 보이스피싱 탐지 사례입니다.

POS 단말 해킹으로 인한 복제카드 해외사용 적발: 해외 해킹조직이 국내 가맹점에 설치된 POS 단말을 해킹하여 카드정보들을 대량 유출한 후,
해당 정보로 복제카드를 대량 제작하여 사용하는 부정거래 적발 사례입니다.

uRSA-FDS 룰 사례

FDS에서 부정사용을 적발하기위해 룰을 이용하며, 이 거래가 본인이 사용한 거래인지 여부를 판단하기위해 다양한 정보를 이용하고 있습니다.

룰 사례	룰 조건	비 고
위치 정보를 이용한 부정사용 여부 탐지	핸드폰 위치와 ATM 위치를 비교하여 위치가 상이한 경우 부정사용으로 탐지	개인정보 사용 동의 필수
고객 패턴 프로파일링 이용	최근 이용한 이력이 있는 가맹점인 경우 탐지 대상에서 제외 평균 이용 금액 구간에 있는 경우 탐지 대상에서 제외 평균 이용 금액과 큰 편차를 보이는 고액 거래 여부	FDS에서 실시간, 배치로 고객별 프로파일링 정보 적재
해외 거래 가능한 상태인지 여부	고객의 출입국정보 이용하여 출국상태인지 여부 확인 공항 인근 면세점 사용 이력 여부 확인 핸드폰 로밍 신청 여부 확인	개인정보 사용 동의 필수 여신협회, 통신사 등과의 연계 기능 개발 필요
부정사용 패턴 이용한 탐지	편의점에서 신용카드 소액결제 후 백화점, 금은방 등에서 고액 결제 승인 유출된 카드정보를 이용한 해외 고액 승인	오용 탐지 방식
이동 거리 및 소요시간 차이를 이용한 탐지	해외 국가간 이동 시간 차를 이용한 해외거래 부정 탐지 국내 가맹점간 거리와 승인시간차이를 이용한 국내거래 부정 탐지 국내 거래 후 일정 시간 이내 해외 승인 거래

uRSA-FDS Platform 구성

uRSA-FDS Platform은 총 7개의 기본 구성 요소로 되어있습니다. 차별화 된 부분은 실시간 딥러닝 모델 학습을 위한 피쳐 엔지니어링 전용 전처리기와 최근 급증하고 있는 비대면 부정거래차단을 위해 결제 전 수집 정보들을 활용하여 징후를 포착하고 대응하는 사전예방 룰 엔진이 있습니다.
uRSA-FDS Platform은 7가지 핵심 구성요소의 유기적인 연계를 통해 부정거래탐지 및 대응 효율을 극대화합니다.

룰 시뮬레이터: FDS, 선거절 룰의 ALERT 건수, 적발율,
오인식비, 처리속도 등을 사전 측정

전달(조치)시스템

FAD, BL, 가맹점BLOCK 등 등록요청
프로파일링
SMS, e-Mail발송, 차단요청 등 다양한 조치

FDS 사전예방 룰 엔진

승인 외 data 기반 Rule 점검
(예: ARS 이용이력, 단말수집정보)
전문정보등록만으로 Rule 처리 가능
부정사용 징후 포착

FDS 룰 어드민

각종 통계 대시보드
직관적인 룰 에디터
처리결과 분석
접근제어 (사용자별 화면 제어 가능)

FDS 룰 엔진

승인거래 기반 Rule 점검
부정사용 거래 검출 및 모니터링
(승인결과 무관)
Alert 건 조치 자동 처리 기능

딥러닝 전용 전처리 룰 엔진

피쳐 엔지니어링을 위한 전용 전처리기
대량의 데이터를 실시간 가공하여
모델링을 위한 데이터로 제공
다양한 데이터 타입으로 가공하여 제공

선거절 룰 엔진

승인거래 기반 선거절 Rule 점검
승인거래의 거절 여부 판단

uRSA-FDS Platform 구축사례

uRSA-FDS는 다중 시스템으로 분리되어있던 서비스를 하나의 플랫폼에서 통합된 룰을 활용하여 실시간 거래보안에 활용합니다.
uRSA-Platform의 연계를 통해 상호간 데이터를 공유함으로써 시너지를 증대합니다.

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