KR20160046161A - System for preventing financial fraud transaction - Google Patents

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KR20160046161A
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안성수
한창민
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명지전문대학산학협력단
테크블루제닉 (주)
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Abstract

Disclosed is a financial transaction system which refers to information about a financial transaction to determine whether the corresponding financial transaction is a fraudulent transaction. The financial transaction system comprises a transaction matching platform which determines whether a financial transaction matches a fraudulent transaction condition apart from a transaction platform which processes the financial transaction. The transaction platform and the transaction matching platform use shared memory to share information about the financial transaction. Therefore, the transaction matching platform can determine whether the corresponding financial transaction is a fraudulent transaction without disturbing financial transaction processing of the transaction platform.

Description

사기 금융 거래 방지 시스템{SYSTEM FOR PREVENTING FINANCIAL FRAUD TRANSACTION}{SYSTEM FOR PREVENTING FINANCIAL FRAUD TRANSACTION}

하기의 실시예들은 금융 거래 시스템에 관련된 것으로, 구체적으로는 특정 금융 거래가 사기 금융 거래인지 여부를 판단하는 시스템에 관한 것이다.The following embodiments relate to a financial transaction system, specifically a system for determining whether a particular financial transaction is a fraudulent financial transaction.

금융 거래의 대부분은 인터넷 등을 이용하여 처리되고 있다. 그러나, 인터넷을 이용한 금융 거래는 해커 등의 침입으로 인한 사기 거래의 위험에 노출되어 있다. 따라서, 해당 금융 거래를 처리하는 금융 기관 등은 해당 거래를 처리하기 위한 전산 시스템뿐만 아니라, 해당 거래가 사기 거래인지 여부를 판단하기 위한 2중, 3중의 검증 시스템은 추가하고 있다.Most of the financial transactions are processed using the Internet. However, financial transactions using the Internet are exposed to the risk of fraudulent transactions due to the intrusion of hackers and the like. Accordingly, financial institutions that process the financial transaction add not only a computer system for processing the transaction but also a double or triple verification system for judging whether or not the transaction is a fraud transaction.

그러나, 검증 시스템을 추가하는 경우, 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단한 이후에 해당 금융 거래를 처리할 수 있어 금융 거래의 처리 속도가 저하되는 문제점이 있다.However, when the verification system is added, it is possible to process the financial transaction after determining whether or not the financial transaction is a fraudulent transaction, and the processing speed of the financial transaction is lowered.

또한, 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단하기 위한 사기 거래 조건을 추가, 변경하기 어려운 문제도 있었다.In addition, there was also a problem that it is difficult to add or change fraud transaction conditions to determine whether the financial transaction is a fraud transaction.

하기의 실시예들은 금융 거래에 지장을 주지 않고 실시간으로 해당 금융 거래가 사기인지 여부를 판단하는 것을 목적으로 한다.The following embodiments are intended to determine whether a financial transaction is fraudulent in real time without interfering with financial transactions.

예시적 실시예에 따르면, 금융 거래에 대한 요청 및 상기 금융 거래에 대한 정보를 수신하는 금융 거래 플랫폼, 상기 금융 거래 플랫폼의 로컬 메모리에서 상기 금융 거래에 대한 정보를 복사하여 저장하는 공유 메모리부, 상기 공유 메모리부에 복사된 상기 금융 거래에 대한 정보를 이용하여 상기 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단하는 거래 매칭 플랫폼 및 상기 판단된 결과에 따라서 상기 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단하고, 상기 금융 거래를 승인하는 사기 거래 판단 플랫폼을 포함하는 금융 거래 시스템이 제공된다.According to an exemplary embodiment of the present invention, there is provided an information processing system including a financial transaction platform for receiving a request for a financial transaction and information about the financial transaction, a shared memory unit for copying and storing information on the financial transaction in a local memory of the financial transaction platform, A transaction matching platform for determining whether the financial transaction is matched with the fraud transaction condition using information on the financial transaction copied to the shared memory unit, and determining whether the financial transaction is a fraud transaction according to the determined result, A financial transaction system is provided that includes a fraudulent transaction determination platform that authorizes financial transactions.

여기서, 상기 공유 메모리부는 원격 메모리 직접 접속 기법을 이용하여 상기 금융 거래에 대한 정보를 복사할 수 있다.Here, the shared memory unit may copy information on the financial transaction using a remote memory direct connection technique.

그리고, 상기 금융 거래에 대한 정보는 상기 금융 거래의 종류, 상기 금융 거래가 발생한 시간, 상기 금융 거래의 액수, 상기 금융 거래를 위해 접속한 고객의 IP, 상기 고객이 접속한 국가, 상기 고객의 식별자(ID) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.The information on the financial transaction includes at least one of a type of the financial transaction, a time at which the financial transaction occurred, an amount of the financial transaction, an IP of the customer connected for the financial transaction, a country accessed by the customer, ID). ≪ / RTI >

또한, 상기 거래 매칭 플랫폼은 상기 금융 거래에 대한 정보를 참조하여 상기 금융 거래가 복수의 사기 거래 조건들 중에서 어느 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단하고, 상기 사기 거래 판단 플랫폼은 상기 매칭된 사기 거래 조건의 패턴 및 상기 금융 거래의 종류를 고려하여 상기 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단할 수 있다.In addition, the transaction matching platform may determine whether the financial transaction matches a fraud transaction condition among a plurality of fraud transaction conditions by referring to the information on the financial transaction, and the fraud transaction determination platform may determine whether the matched fraud transaction condition The type of the financial transaction, and the type of the financial transaction, it is possible to determine whether or not the financial transaction is a fraudulent transaction.

여기서, 상기 사기 거래 조건은 상기 IP에 대응하는 국가 및 상기 금융 거래가 발생한 시각과 상기 고객의 이전 금융 거래가 발생한 시각과 상기 이전 금융 거래시의 접속 국가를 비교하는 것을 포함할 수 있다.Here, the fraud transaction condition may include a time corresponding to the IP and a time when the financial transaction occurred, and a time when the customer's previous financial transaction occurred and a connection country at the previous financial transaction.

그리고, 상기 사기 거래 조건은 상기 금융 거래가 발생한 시간이 미리 설정된 시간 구간에 포함되는지 여부 및 상기 금융 거래의 액수가 미리 설정된 액수를 초과하는지 여부를 포함하는 것일 수 있다.The fraud transaction condition may include whether the time of occurrence of the financial transaction is included in a predetermined time period and whether the amount of the financial transaction exceeds a predetermined amount.

또한, 상기 거래 매칭 플랫폼은 상기 금융 거래 시스템의 관리자가 상기 사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.In addition, the transaction matching platform may provide a user interface by which an administrator of the financial transaction system can add the fraud transaction condition.

여기서, 상기 사용자 인터페이스는 특정한 종류의 금융 거래에 대하여 상기 사기 거래 조건을 매칭시킬지 여부를 선택하는 체크 박스를 제공할 수 있다.Here, the user interface may provide a check box for selecting whether to match the fraud transaction condition with respect to a specific type of financial transaction.

그리고, 상기 사용자 인터페이스는 상기 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 수신하는 입력창을 제공할 수 있다.The user interface may provide an input window for receiving a parameter for the fraud transaction condition.

또한, 상기 사기 거래 판단 플랫폼은 상기 금융 거래가 사기 거래로 판단된 경우에, 상기 금융 거래에 대한 정보를 상기 금융 거래와 관련된 계좌의 소유주 또는 상기 금융 거래 시스템의 관리자에게 제공할 수 있다.The fraudulent transaction determination platform may provide information on the financial transaction to the owner of the account related to the financial transaction or the manager of the financial transaction system when the financial transaction is determined to be a fraudulent transaction.

하기의 실시예에 따르면, 금융 거래에 지장을 주지 않고 실시간으로 해당 금융 거래가 사기인지 여부를 판단할 수 있다.According to the embodiment described below, it is possible to judge whether the financial transaction is fraud in real time without interfering with the financial transaction.

도 1은 종래의 금융 거래 시스템의 동작을 설명한 도면이다.
도 2는 예시적 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 구조를 도시한 블록도이다.
도 3은 예시적 실시예에 따라서 구현된 공유 메모리 블록의 구조를 도시한 블록도이다.
도 4는 예시적 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일부를 도시한 도면이다.
도 5는 또 다른 예시적 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일부를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an operation of a conventional financial transaction system.
2 is a block diagram illustrating the structure of a financial transaction system according to an exemplary embodiment.
3 is a block diagram illustrating the structure of a shared memory block implemented in accordance with an illustrative embodiment.
4 is a diagram illustrating a portion of a user interface according to an exemplary embodiment.
5 is a diagram illustrating a portion of a user interface according to another exemplary embodiment.

이하, 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 예시적 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 동작을 설명한 도면이다.1 is a diagram illustrating an operation of a financial transaction system according to an exemplary embodiment.

금융 거래 시스템(110)은 금융 단말기(130, 140)로부터 금융 거래 요청을 수신한다. 금융 거래 시스템(110)의 운영자는 해당 금융 거래 요청이 일반 사용자로부터 수신한 통상적인 금융 거래에 대한 요청인지, 해커 등으로부터 수신한 사기 거래 인지 여부를 판단해야 한다. 또한, 금융 거래 시스템(110)은 해당 금융 거래가 사기 거래 인지 여부에 따라서 해당 금융 거래를 수행해야 한다.The financial transaction system 110 receives financial transaction requests from the financial terminals 130 and 140. The operator of the financial transaction system 110 should determine whether the financial transaction request is a request for an ordinary financial transaction received from a general user or a fraud transaction received from a hacker or the like. In addition, the financial transaction system 110 must perform the corresponding financial transaction depending on whether the corresponding financial transaction is a fraud transaction.

일측에 따르면, 사기 거래 판단 시스템(120)은 금융 거래 시스템(110)이 수신한 금융 거래 요청에 대하여 해당 금융 거래 요청이 사기 거래인지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우에, 금융 거래 시스템(110)은 수신한 금융 거래 요청에 포함된 금융 거래에 대한 정보를 사기 거래 판단 시스템(120)으로 전송하고, 사기 거래 판단 시스템(120)은 금융 거래에 대한 정보에 기반하여 해당 금융 거래가 사기 거래 인지 여부를 판단할 수 있다.According to one aspect, the fraudulent transaction determination system 120 may determine whether a financial transaction request received by the financial transaction system 110 is a fraudulent transaction. In this case, the financial transaction system 110 transmits information on the financial transaction included in the received financial transaction request to the fraud transaction determination system 120, and the fraud transaction determination system 120 determines whether or not the information on the financial transaction It can be determined whether the financial transaction is a fraudulent transaction.

도 1에 도시된 실시예에 따르면, 사기 거래 판단 시스템(120)은 금융 거래 시스템(110)으로부터 금융 거래에 대한 정보를 수신하고, 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 금융 거래 시스템(110)으로 전송한다. 따라서, 금융 거래가 집중되는 경우, 금융 거래 시스템(110)과 사기 거래 판단 시스템(120) 사이의 대역에 트래픽이 집중되고, 금융 거래 시스템(110)의 금융 거래에 지장을 줄 수 있다.1, the fraudulent transaction determination system 120 receives information on a financial transaction from the financial transaction system 110 and transmits to the financial transaction system 110 whether the financial transaction is a fraudulent transaction do. Accordingly, when the financial transaction is concentrated, traffic may be concentrated in the band between the financial transaction system 110 and the fraud transaction determination system 120, and the financial transaction of the financial transaction system 110 may be interrupted.

예를 들어, 금융 거래 시스템(110)은 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부에 대한 사기 거래 판단 시스템(120)으로부터의 판단 결과를 수신한 이후에 해당 금융 거래를 수행할 수 있으므로, 판단 결과의 수신이 지연되면 금융 거래도 지연된다. 또한, 금융 거래에 대한 정보를 수신, 전송하고, 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부에 대한 판단 결과를 수신, 전송하기 위하여 금융 거래 시스템(110) 및 사기 거래 판단 시스템(120)의 리소스를 사용해야 하므로, 금융 거래 시스템(110) 및 사기 거래 판단 시스템(120)의 성능이 크게 저하된다.
For example, since the financial transaction system 110 can perform the financial transaction after receiving the determination result from the fraud transaction determination system 120 as to whether the financial transaction is a fraud transaction, Delays will delay financial transactions. In addition, since it is necessary to use the resources of the financial transaction system 110 and the fraudulent transaction determination system 120 to receive and transmit the information on the financial transaction and to receive and transmit the determination result as to whether the financial transaction is a fraudulent transaction, The performance of the financial transaction system 110 and the fraudulent transaction determination system 120 is significantly degraded.

도 2는 예시적 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 구조를 도시한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating the structure of a financial transaction system according to an exemplary embodiment.

예시적 실시예에 따른 금융 거래 시스템(200)은 금융 거래 플랫폼(210), 공유 메모리부(220), 거래 매칭 플랫폼(230) 및 사기 거래 판단 플랫폼(240)을 포함한다.The financial transaction system 200 according to an exemplary embodiment includes a financial transaction platform 210, a shared memory unit 220, a transaction matching platform 230 and a fraudulent transaction determination platform 240.

금융 거래 플랫폼(210)은 금융 거래에 대한 요청 및 금융 거래에 대한 정보를 수신한다. 여기서, 금융 거래에 대한 정보는 금융 거래 시스템(200)이 요청받은 금융 거래의 종류, 금융 거래에 대한 요청이 발생한 시간, 금융 거래의 액수, 금융 거래를 위해 접속한 고객의 IP, 고객이 접속한 국가, 고객의 식별자 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 금융 거래에 대한 요청 및 금융 거래에 대한 정보는 금융 거래 플랫폼(210)의 로컬 메모리에 저장될 수 있다.Financial transaction platform 210 receives requests for financial transactions and information about financial transactions. Here, the information on the financial transaction includes information such as the type of the financial transaction requested by the financial transaction system 200, the time when the request for the financial transaction occurred, the amount of the financial transaction, the IP of the customer who accessed the financial transaction, A country, and an identifier of a customer. Information on requests for financial transactions and information on financial transactions may be stored in the local memory of the financial trading platform 210.

공유 메모리부(220)는 금융 거래 플랫폼의 로컬 메모리에서 금융 거래에 대한 정보를 복사하여 저장한다. 일측에 따르면, 공유 메모리부(220)는 원격 메모리 접속 기법(RMDA: Remote Memory Direct Access)을 이용하여 금융 거래에 대한 정보를 복사할 수 있다. 이하 도 3을 참조하여 원격 메모리 접속 기법에 대하여 구체적으로 설명하기로 한다.
The shared memory unit 220 copies and stores information on the financial transaction in the local memory of the financial transaction platform. According to one aspect, the shared memory unit 220 can copy information about a financial transaction using a Remote Memory Direct Access (RMDA). The remote memory access technique will be described in detail with reference to FIG.

도 3은 예시적 실시예에 따라서 구현된 공유 메모리 블록의 구조를 도시한 블록도이다. 예시적 실시예에 따른 공유 메모리 블록(220)은 LLM 레이어, 억세스 레이어, 공유 메모리 데이터 저장 레이어, 공유 메모리 환경 레이어를 포함한다.3 is a block diagram illustrating the structure of a shared memory block implemented in accordance with an illustrative embodiment. The shared memory block 220 according to an exemplary embodiment includes an LLM layer, an access layer, a shared memory data storage layer, and a shared memory environment layer.

LLM 레이어(310)는 원격 메모리 직접 접속 기법을 수행하는 레이어로서, LLM 미들웨어(330)와 RDMA 프레임 워크(320)로 구성된다. LLM(Low Latency Middleware) 미들 웨어(330)는 고속 NIC 시스템과 10G 레벨의 네트웍 스위치로 구성되며, 통신 지연(Latency)을 최소화하여 데이터를 전송할 수 있는 미들웨어 플랫폼이다.The LLM layer 310 includes a LLM middleware 330 and an RDMA framework 320 that perform a remote memory direct connection technique. The low latency middleware (LLM) middleware 330 is a middleware platform capable of transmitting data with a high-speed NIC system and a 10G level network switch with minimum latency.

RMDA 프레임웍(320)은 상위 레이어(억세스 레이어) 또는 사기 거래 판단 플랫폼의 다른 구성 요소가 원격 서버에 있는 데이터를 로컬 시스템에 있는 메모리처럼 사용할 수 있는 서비스를 제공하는 프레임웍이다.The RMDA framework 320 is a framework that provides services that enable the upper layer (access layer) or other components of the fraudulent transaction determination platform to use data on the remote server as if it were in the local system.

억세스 레이어는 패킷 변환부(340) 및 억세스 제어부(350)를 포함한다.The access layer includes a packet conversion unit 340 and an access control unit 350.

패킷 변환부(340)는 공유 메모리 데이터 블록(360)에 저장된 데이터를 네트워크를 통해 전송하기 위한 패킷으로 변환한다.The packet converter 340 converts the data stored in the shared memory data block 360 into a packet for transmission over the network.

억세스 제어부(350)는 공유 메모리 데이터 블록(360)에 저장된 데이터를 사기 거래 판단 플랫폼의 구조에 맞게 접근할 수 있는 제어 기능을 제어한다. 억세스 제어부(350)는 패킷 변환부(340)와 함께 LLM 레이어에 대한 데이터 접근을 통제한다.The access control unit 350 controls a control function to access the data stored in the shared memory data block 360 according to the structure of the fraudulent transaction judgment platform. The access control unit 350 controls data access to the LLM layer together with the packet conversion unit 340.

공유 메모리 데이터 블록(360)은 공유 메모리 데이터를 블록의 형태로 저장한다.The shared memory data block 360 stores the shared memory data in the form of a block.

공유 메모리 환경 레이어는 메타 정보 저장부(370) 및 환경 정보 저장부(380)를 포함한다. 메타 정보 저장부(370)는 공유 메모리의 데이터에 대한 접근과 데이터의 표현을 데이터화하는 메타 정보를 저장한다. 메타 정보는 억세스 레이어에 의해서 주로 사용된다.The shared memory environment layer includes a meta information storage unit 370 and an environment information storage unit 380. The meta information storage unit 370 stores meta information for accessing data in the shared memory and data representation of the data. Meta information is mainly used by the access layer.

환경 정보 저장부(380)는 공유 메모리 데이터를 표현하는 환경(실제 메모리 주소, 공유 메모리 영역의 크기, 환경 변수)을 표현한 정보를 저장한다.
The environment information storage unit 380 stores information representing an environment (an actual memory address, a size of a shared memory area, environment variables) representing shared memory data.

거래 플랫폼(210)은 로컬 메모리에 저장된 금융 거래에 대한 정보를 이용하여 금융 거래를 처리할 수 있다. 거래 플랫폼(210)이 금융 거래를 처리하는 구성은 일반적인 금융 거래 시스템이 수행하는 동작과 유사하므로, 구체적인 설명은 생략한다.The trading platform 210 may process financial transactions using information about financial transactions stored in the local memory. The configuration in which the transaction platform 210 processes a financial transaction is similar to that performed by a general financial transaction system, and therefore, a detailed description thereof will be omitted.

거래 매칭 플랫폼(230)은 제2 로컬 메모리(240)를 구비한다. 거래 매칭 플랫폼(230)은 제2 로컬 메모리에 복사된 금융 거래에 대한 정보를 이용하여, 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단한다.The transaction matching platform 230 has a second local memory 240. The transaction matching platform 230 uses information on the financial transaction copied to the second local memory to determine whether the financial transaction matches the fraud transaction condition.

사기 거래 판단 플랫폼(240)은 거래 매칭 플랫폼(230)이 판단한 결과에 따라서, 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단한다. 또한, 사기 거래 판단 플랫폼(240)은 사기 거래인지 여부에 따라서 해당 금융 거래를 최종적으로 승인할 수 있다.The fraudulent transaction determination platform 240 determines whether the financial transaction is a fraudulent transaction according to the result of the determination by the transaction matching platform 230. [ In addition, the fraudulent transaction determination platform 240 may finally approve the financial transaction according to whether it is a fraudulent transaction or not.

구체적으로, 거래 매칭 플랫폼(230)은 금융 거래에 대한 정보를 참조하여 해당 금융 거래가 복수의 사기 거래 조건들 중에서 어느 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단한다. 여기서, 사기 거래 조건은 사기로 판명된 과거의 금융 거래들에 반복적이고 공통적으로 반복되는 특징들을 규칙화 한 것으로, 예를 들어 금융 거래를 위해 접속한 고객의 IP가 비정상 적으로 변경된다거나, 국내의 IP로만 접속되었던 고객이 해외에서 최초로 접속한다면 해당 금융 거래는 사기 거래의 가능성이 매우 높다.
Specifically, the transaction matching platform 230 refers to the information on the financial transaction, and determines whether the financial transaction matches the fraud transaction condition among a plurality of fraud transaction conditions. Here, the fraud transaction condition is a regularization of repetitive and common repetitive features of past financial transactions that have been found to be fraudulent. For example, if the IP of a customer who accesses for financial transactions is abnormally changed, If a customer who was connected only to the IP of the company first connects from abroad, the transaction is likely to be fraudulent.

이하 거래 매칭 플랫폼(230)이 매칭 여부를 판단하는 사기 거래 조건들을 간단히 설명한다.
Hereinafter, fraud transaction conditions in which the transaction matching platform 230 determines whether or not to match are briefly described.

1. 정상 거래 IP 인지 여부를 확인
1. Check whether it is a normal transaction IP

거래 매칭 플랫폼(230)은 금융 거래를 위해 접속한 고객의 IP가 정상적인 거래를 위한 IP 인지 여부를 확인할 수 있다.The transaction matching platform 230 can confirm whether the IP of the customer who accesses for the financial transaction is an IP for a normal transaction.

이를 위하여, 거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 분석을 통해 과거 일정 기간(예를 들어 1년) 동안 고객이 접속한 IP 목록을 확보할 수 있다. 또한, 거래 매칭 플랫폼(230)은 고객이 현재 접속하기 위하여 이용하는 IP가 과거에 고객이 접속한 IP의 목록에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.For this, the transaction matching platform 230 can acquire the IP list accessed by the customer for a predetermined period (for example, one year) through the big data analysis. In addition, the transaction matching platform 230 may determine whether the IP that the customer currently uses to access is included in the list of IPs that the customer has accessed in the past.

고객의 현재 IP가 고객의 과거 IP 목록에 포함되지 않으며, 거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
The current IP of the customer is not included in the customer's past IP list and the transaction matching platform 230 can determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

2. 해외 접속인지 확인
2. Confirmation of overseas connection

거래 매칭 플랫폼(230)은 과거 일정 기간(예를 들어 1년) 동안 고객이 접속한 IP 목록을 확보할 수 있다.The transaction matching platform 230 can obtain the IP list accessed by the customer for a predetermined period of time (for example, one year).

거래 매칭 플랫폼(230)은 고객이 로그인을 시도한 IP를 이용하여 고객이 위치한 국가(고객이 접속한 IP에 대응하는 국가)를 산출할 수 있다.The transaction matching platform 230 can calculate the country where the customer is located (the country corresponding to the IP accessed by the customer) using the IP that the customer tried to log in.

만약 고객이 해외에 위치하고, 과거 일정 기간 동안 고객이 해외에서 접속한 기록이 없다면, 거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
If the customer is located abroad and there is no record of the customer connecting from abroad for a certain period of time, the transaction matching platform 230 may determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

3. IP 블랙 리스트에 포함된 IP 인지 확인
3. Check if IP is included in IP blacklist

거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 분석을 통해 사기 거래에 이용되었던 IP의 목록(IP 블랙 리스트)를 확보할 수 있다.The transaction matching platform 230 can obtain a list (IP black list) of IPs used for fraud transactions through the big data analysis.

이 경우에, 거래 매칭 플랫폼(230)은 고객의 현재 IP가 IP 블랙 리스트에 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다.In this case, the transaction matching platform 230 can check whether the current IP of the customer is included in the IP blacklist.

고객의 현재 IP가 IP 블랙 리스트에 포함된 경우에, 거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
If the current IP of the customer is included in the IP blacklist, the transaction matching platform 230 may determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

4. 특정 시간 내에 기준 거래 건수 이상의 연속 거래가 있는지 확인
4. Confirm that there are more than the number of consecutive transactions within the specified time period

거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 시도된 시간이 해커들에 의한 사기 거래가 빈번한 것으로 판단된 시간대(예를 들면 오후 23:30부터 오전 00:30 사이의 시간대)에 포함되는지 여부를 판단한다.The transaction matching platform 230 determines whether the time at which the financial transaction is attempted is included in a time zone (for example, a time zone between 23:30 pm and 00:30 pm) where fraudulent transactions by hackers are judged to be frequent.

만약 이 시간대에 포함된다면, 거래 매칭 플랫폼(230)은
If included in this time zone, the transaction matching platform 230

5. 통상적인 거래 횟수를 초과하는지 여부를 확인
5. Confirm whether the number of transactions is exceeded

거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 분석을 통해 각 고객별로 일일 이체가능 횟수를 내부 규정에 따라 산출할 수 있다.The transaction matching platform 230 can calculate the number of times the daily transfer can be made for each customer according to the internal regulations through the big data analysis.

이체 거래가 발생하는 경우, 거래 매칭 플랫폼(230)은 당일 이체 횟수를 카운트하고, 당일 이체 횟수가 고객별 일일 이체 가능 횟수를 초과하는 경우 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
When the transaction is generated, the transaction matching platform 230 counts the number of transfers on the same day, and determines that the corresponding financial transaction matches the fraud transaction condition if the number of transfers on the same day exceeds the number of possible daily transfers to each customer.

6. 통상적인 거래 액수를 초과하는지 여부를 확인
6. Confirm whether the amount exceeds the normal transaction amount

거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 분석을 통해 각 고객별 일일 이체 가능 금액을 내부 규정에 따라 산출할 수 있다.The transaction matching platform 230 can calculate the daily transferable amount for each customer according to the internal regulations through the big data analysis.

이체 거래가 발생하는 경우, 거래 매칭 플랫폼(230)은 당일 이체 금액을 합계하고, 합계된 당일 이체 금액이 각 고객별 일일 이체 가능 금액을 초과하는 경우 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
In the case of a transfer transaction, the transaction matching platform 230 may sum up the transfer amount on the same day, and if the sum of the transfer amount on the day exceeds the transferable amount per customer, it may be determined that the financial transaction matches the fraud transaction condition have.

7. 의심 계좌로 이체하는 금융 거래인지 확인
7. Make sure that you are transferring funds to a suspicious account

거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 분석을 통해 의심 계좌의 목록(계좌 블랙 리스트)을 확보할 수 있다.The transaction matching platform 230 can obtain a list of suspicious accounts (account black list) through a big data analysis.

이체 거래가 발생하는 경우, 거래 매칭 플랫폼(230)은 출금 계좌 또는 입금 계좌가 계좌 블랙 리스트에 포함된 계좌인지 여부를 확인할 수 있다.If a transfer transaction occurs, the transaction matching platform 230 can check whether the withdrawal account or the deposit account is an account included in the account blacklist.

출금 계좌 또는 입금 계좌가 계좌 블랙 리스트에 포함된 계좌인 경우에, 거래 매칭 플랫폼은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
In the case where the withdrawal account or the deposit account is an account included in the account blacklist, the transaction matching platform can determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

8. 접속 IP 및 접속 시간을 이용한 검증
8. Verification using connection IP and connection time

거래 매칭 플랫폼(230)은 고객의 접속 IP를 이용하여 접속 IP에 대응하는 국가를 산출한다.The transaction matching platform 230 calculates the country corresponding to the connection IP using the connection IP of the customer.

거래 매칭 플랫폼(230)은 이전 로그인 시간과 현재 로그인 시간의 차이를 산출하고, 이전 로그인에서 접속한 국가와 현재 로그인에서 접속한 국가의 이동 거리를 산출한다.The transaction matching platform 230 calculates the difference between the previous login time and the current login time and calculates the travel distance of the country accessed from the previous login and the country accessed from the current login.

거래 매칭 플랫폼(230)은 로그인 시간 차이와 국가간의 이동 거리를 비교하여 로그인 시간 차이 동안에 해당 국가간을 고객이 이동할 수 없다고 판단되면 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
The transaction matching platform 230 may compare the login time difference with the travel distance between countries and determine that the corresponding financial transaction matches the fraud transaction condition if it is determined that the customer can not move between the countries during the login time difference.

9. 출금 계좌 또는 입금 계좌의 개수를 이용한 검증
9. Validation using the number of withdrawals or deposits

거래 매칭 플랫폼(230)은 미리 설정된 기간 동안 1개의 입금 계좌에서 출금된 출금 계좌의 개수를 산출한다. 만약 출금 계좌의 개수가 미리 정해진 개수를 초과하는 경우 거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.The transaction matching platform 230 calculates the number of withdrawn withdrawals from one deposit account for a predetermined period of time. If the number of withdrawal accounts exceeds a predetermined number, the transaction matching platform 230 may determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

또한, 거래 매칭 플랫폼(230)은 미리 설정된 기간 동안에 1개의 출금 계좌로 입금된 입금 계좌의 개수를 산출한다. 만약 입금 계좌의 개수가 미리 정해진 개수를 초과하는 경우 거래 매칭 플랫폼(230)은 해당 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단할 수 있다.
In addition, the transaction matching platform 230 calculates the number of deposit accounts deposited in one withdrawal account during a predetermined period. If the number of deposit accounts exceeds a predetermined number, the transaction matching platform 230 may determine that the financial transaction matches the fraud transaction condition.

일측에 따르면, 거래 매칭 플랫폼(230)은 빅데이터 기법을 이용하여 사기 거래 조건을 판단하기 위한 파라미터(예를 들면, 각 고객별 일일 이체 가능 금액 등)를 산출할 수 있다.
According to one aspect, the transaction matching platform 230 can calculate a parameter (e.g., a daily transferable amount for each customer, etc.) for determining a fraud transaction condition using a big data technique.

다른 측면에 따르면, 금융 거래 시스템(200)의 관리자는 사기 거래인지 여부를 판단하기 위하여 사용되는 사기 거래 조건을 추가하거나, 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 입력할 수 있다.According to another aspect, the administrator of the financial transaction system 200 may add a fraud transaction condition used for determining whether or not the fraud transaction is a fraud transaction, or input parameters for the fraud transaction condition.

일측에 따르면, 거래 매칭 플랫폼은 금융 거래 시스템(200)의 관리자가 사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공한다.According to one aspect, the transaction matching platform provides a user interface through which an administrator of the financial transaction system 200 can add fraud transaction conditions.

이하 도 4를 참조하여 사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스에 대하여 구체적으로 설명한다.
A user interface for adding a fraud transaction condition will be described in detail with reference to FIG.

도 4는 예시적 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일부를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating a portion of a user interface according to an exemplary embodiment.

사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스는 해당 사기 거래 조건을 삭제하기 위하여 선택할 수 있는 체크 박스(410), 해당 사기 거래 조건이 적용되는 순서를 나타내는 영역(420), 해당 사기 거래 조건이 사용되는지 여부를 나타내는 체크 박스(430)를 포함한다.The user interface for adding the fraud transaction condition includes a check box 410 that can be selected to delete the fraud transaction condition, an area 420 indicating the order in which the fraud transaction condition is applied, And a check box 430 indicating whether or not the check box 430 is open.

또한, 사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스는 사기 거래 조건의 명칭을 나타내는 영역(440), 해당 사기 거래 조건에 매칭되는 것으로 판단되는 경우의 동작을 정의하는 영역(450) 및 해당 사기 거래 조건에 매칭되지 않는 것으로 판단되는 경우의 동작을 정의하는 영역(560)으로 구분된다.In addition, the user interface for adding the fraud transaction condition includes an area 440 indicating the name of the fraud transaction condition, an area 450 defining the behavior when it is judged to match the fraud transaction condition, And an area 560 for defining an operation in the case where it is determined that it is not matched.

도 4에서는 고객이 접속한 IP가 정상 IP 목록에 포함되는지 여부에 따른 사기 거래 조건(WhiteIP)이 도시되었다. 거래 매칭 플랫폼(230)은 고객이 접속한 IP가 정상 IP 목록에 포함되는 경우에는 특별한 동작을 수행하지 않고, 고객이 접속한 IP가 정상 IP 목록에 포함되지 않는 경우에는 경고 메시지를 금융 거래 시스템의 관리자에게 경고 메시지를 전송(SendAlarmMsg)할 수 있다.In FIG. 4, a fraud transaction condition (WhiteIP) is shown according to whether the IP accessed by the customer is included in the normal IP list. The transaction matching platform 230 does not perform a special operation when the IP accessed by the customer is included in the normal IP list, and if the IP accessed by the customer is not included in the normal IP list, You can send a warning message to the administrator (SendAlarmMsg).

또한, 도 4에서는 고객이 접속한 IP가 사기 거래 IP 목록에 포함되는지 여부에 따른 사기 거래 조건(BlackIP)이 도시되었다. 거래 매칭 플랫폼(230)은 고객이 접속한 IP가 사기 거래 IP 목록에 포함되는 경우에는 경고 메시지를 금융 거래 시스템의 관리자에게 경고 메시지를 전송(SendAlarmMsg)하고, 고객이 접속한 IP가 사기 거래 IP 목록에 포함되지 않는 경우에는 특별한 동작을 수행하지 않을 수 있다.In FIG. 4, a fraud transaction condition (BlackIP) is shown according to whether a customer's IP is included in the fraud transaction IP list. The transaction matching platform 230 transmits a warning message to the administrator of the financial transaction system (SendAlarmMsg) if the IP accessed by the customer is included in the fraud transaction IP list, A special operation may not be performed.

도 4에서는 고객이 입금 또는 출금하려는 계좌가 의심 계좌의 목록에 포함되는지 여부에 따른 사기 거래 조건(BlackAccount)이 도시되었다. 거래 매칭 플랫폼(230)은 고객이 입금 또는 출금하려는 계좌가 의심 계좌의 목록에 포함되는 경우에는 경고 메시지를 금융 거래 시스템의 관리자에게 경고 메시지를 전송(SendAlarmMsg)하고, 고객이 입금 또는 출금하려는 계좌가 의심 계좌의 목록에 포함되지 않는 경우에는 특별한 동작을 수행하지 않을 수 있다.
In FIG. 4, a fraud transaction condition (BlackAccount) is shown depending on whether or not the account the customer intends to deposit or withdraw is included in the list of suspicious accounts. The transaction matching platform 230 sends a warning message to the manager of the financial transaction system (SendAlarmMsg) if the account the customer intends to deposit or withdraw is included in the list of suspicious accounts, and if the account the customer intends to deposit or withdraw If it is not included in the list of suspicious accounts, no special action may be taken.

일측에 따르면, 거래 매칭 플랫폼은 금융 거래 시스템(200)의 관리자가 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.According to one aspect, the transaction matching platform may provide a user interface for an administrator of the financial transaction system 200 to enter parameters for fraud transaction conditions.

이하 도 5를 참조하여 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스에 대하여 구체적으로 설명한다.
A user interface for inputting parameters for the fraud transaction condition will be described in detail with reference to FIG.

도 5는 또 다른 예시적 실시예에 따른 사용자 인터페이스의 일부를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a portion of a user interface according to another exemplary embodiment.

파라미터를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스는 해당 파라미터를 삭제하기 위하여 선택할 수 있는 체크 박스(510), 해당 파라미터의 식별자(ID)를 나타내난 영역, 해당 파라미터의 명칭을 나타내는 영역(530) 및 해당 파라미터의 값을 수신하는 입력창(540)을 포함한다.The user interface capable of inputting the parameters includes a check box 510 that can be selected for deleting the parameter, an area indicating the identifier (ID) of the parameter, an area 530 indicating the name of the parameter, Lt; RTI ID = 0.0 > 540 < / RTI >

또한, 파라미터를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스는 해당 파라미터의 사용 여부를 선택할 수 있는 체크 박스 및 해당 파라미터의 의미 또는 해당 파라미터에 대한 설명을 추가적으로 나타내는 영역(550)을 포함한다.
In addition, the user interface for inputting the parameters includes a check box for selecting whether to use the parameter, and an area 550 for additionally indicating a meaning of the parameter or a description of the parameter.

도 4 내지 도 5에 도시된 실시예를 참고하면, 금융 거래 시스템의 관리자는 금융 거래가 사기인지 여부를 판단하기 위하여 사용하는 사기 거래 조건 또는 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 손쉽게 추가, 변경, 삭제할 수 있다.
4 to 5, the administrator of the financial transaction system can easily add, change, or delete the parameters of the fraud transaction condition or the fraud transaction condition used to determine whether the financial transaction is fraudulent .

거래 매칭 플랫폼(230)은 금융 거래가 복수의 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 각각 판단할 수 있다. 거래 매칭 플랫폼(230)의 판단 결과는 "oxooxxxxx" 등과 같이 매칭 여부에 따라 일정한 패턴을 가질 수 있다. 일측에 따르면, 거래 매칭 플랫폼(230)은 매칭 여부를 공유 메모리부(220)에 저장할 수 있다.The transaction matching platform 230 may determine whether the financial transaction matches a plurality of fraud transaction conditions. The determination result of the transaction matching platform 230 may have a certain pattern according to whether or not to match such as "oxooxxxxx ". According to one aspect, the transaction matching platform 230 may store the matching in the shared memory unit 220.

사기 거래 판단 플랫폼(240)은 공유 메모리부(220)에 저장된 사기 거래 조건과 금융 거래에 대한 정보의 매칭 여부를 수신할 수 있다.The fraudulent transaction determination platform 240 may receive the information on whether the fraud transaction condition stored in the shared memory unit 220 matches the information on the financial transaction.

사기 거래 판단 플랫폼(240)은 거래 매칭 플랫폼(230)의 판단 결과(판단된 패턴)에 따라서 상기 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단할 수 있다. 일측에 따르면, 사기 거래 판단 플랫폼(240)은 복수의 사기 거래 조건들 중에서 사기 거래 조건에 매칭된 조건이 매칭되지 않은 조건 보다 더 많은 경우, 해당 금융 거래를 사기 거래로 판단할 수 있다.The fraudulent transaction determination platform 240 may determine whether the financial transaction is a fraudulent transaction according to the determination result (the determined pattern) of the transaction matching platform 230. [ According to one aspect, the fraudulent transaction determination platform 240 may determine that the financial transaction is a fraudulent transaction if the condition matched to the fraudulent transaction condition among the plurality of fraudulent transaction conditions is greater than the unmatched condition.

또는, 사기 거래 판단 플랫폼(240)은 복수의 사기 거래 조건들 중에서 해당 금융 거래와 관련된 필수 거래 조건을 선정하고, 필수 거래 조건이 매칭된 경우 해당 금융 거래를 사기 거래로 판단할 수 있다.
Alternatively, the fraudulent transaction determination platform 240 may select a required transaction condition related to the financial transaction among a plurality of fraud transaction conditions, and may determine that the financial transaction is a fraudulent transaction if the required transaction conditions are matched.

해당 금융 거래가 사기 거래로 판단된 경우에, 사기 거래 판단 플랫폼(240)은 금융 거래에 대한 정보를 금융 거래와 관련된 계좌의 소유주 또는 금융 거래 시스템의 관리자에게 제공할 수 있다.
If the financial transaction is determined to be a fraudulent transaction, the fraudulent transaction determination platform 240 may provide information about the financial transaction to the owner of the account associated with the financial transaction or to the manager of the financial transaction system.

해당 금융 거래가 정상적인 거래로 판단된 경우에, 사기 거래 판단 플랫폼(240)은 해당 금융 거래를 최종적으로 승인하여 금융 거래에 따른 이체 등이 완료되도록 할 수 있다.
If it is determined that the financial transaction is a normal transaction, the fraud transaction determination platform 240 may finally approve the financial transaction to complete the transfer according to the financial transaction.

이상 설명된 실시예에 따르면, 금융 거래 시스템은 금융 거래에 대한 정보를 수신하여 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단한다. 실제 금융 거래를 처리하는 거래 플랫폼과는 별개로, 거래 매칭 플랫폼 및 사기 거래 판단 플랫폼이 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단한다. 또한, 거래 매칭 플랫폼 및 사기 거래 판단 플랫폼은 거래 플랫폼과 메모리만을 공유하여 거래 플랫폼의 동작에는 영향을 주지 않고 고속으로 해당 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단할 수 있다.
According to the embodiment described above, the financial transaction system receives information on the financial transaction and determines whether the financial transaction is a fraud transaction. Apart from the trading platform that handles actual financial transactions, a transaction matching platform and a fraudulent transaction determination platform determine whether the financial transaction is a fraudulent transaction. Also, the transaction matching platform and the fraud transaction judgment platform share the transaction platform and the memory only, so that it is possible to judge whether the corresponding financial transaction is fraudulent transaction at high speed without affecting the operation of the transaction platform.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

　

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

110: 금융 거래 시스템
120: 데이터 베이스
130, 140: 금융 거래 단말기110: Financial Transaction System
120: Database
130, 140: financial transaction terminal

Claims (10)

금융 거래에 대한 요청 및 상기 금융 거래에 대한 정보를 수신하는 금융 거래 플랫폼;
상기 금융 거래 플랫폼의 로컬 메모리에서 상기 금융 거래에 대한 정보를 복사하여 저장하는 공유 메모리부;
상기 공유 메모리부에 복사된 상기 금융 거래에 대한 정보를 이용하여 상기 금융 거래가 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단하는 거래 매칭 플랫폼; 및
상기 판단된 결과에 따라서 상기 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단하고, 상기 금융 거래를 승인하는 사기 거래 판단 플랫폼
을 포함하는 금융 거래 시스템.A financial transaction platform for receiving requests for financial transactions and information about the financial transactions;
A shared memory unit for copying and storing information on the financial transaction in a local memory of the financial transaction platform;
A transaction matching platform for determining whether the financial transaction matches the fraud transaction condition using information on the financial transaction copied to the shared memory unit; And
Determining whether the financial transaction is a fraud transaction according to the determined result,
A financial transaction system. 제1항에 있어서,
상기 공유 메모리부는 원격 메모리 직접 접속 기법을 이용하여 상기 금융 거래에 대한 정보를 복사하는 금융 거래 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the shared memory unit copies information about the financial transaction using a remote memory direct connection technique. 제1항에 있어서,
상기 금융 거래에 대한 정보는 상기 금융 거래의 종류, 상기 금융 거래가 발생한 시간, 상기 금융 거래의 액수, 상기 금융 거래를 위해 접속한 고객의 IP, 상기 고객이 접속한 국가, 상기 고객의 식별자(ID) 중에서 적어도 하나를 포함하는 금융 거래 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the information on the financial transaction includes at least one of a type of the financial transaction, a time at which the financial transaction occurred, an amount of the financial transaction, an IP of a customer connected for the financial transaction, a country accessed by the customer, The financial transaction system comprising: 제1항에 있어서,
상기 거래 매칭 플랫폼은 상기 금융 거래에 대한 정보를 참조하여 상기 금융 거래가 복수의 사기 거래 조건들 중에서 어느 사기 거래 조건에 매칭되는지 여부를 판단하고,
상기 사기 거래 판단 플랫폼은 상기 매칭된 사기 거래 조건의 패턴 및 상기 금융 거래의 종류를 고려하여 상기 금융 거래가 사기 거래인지 여부를 판단하는 금융 거래 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the transaction matching platform determines whether the financial transaction matches a fraud transaction condition among a plurality of fraud transaction conditions by referring to the information on the financial transaction,
Wherein the fraud transaction determination platform determines whether the financial transaction is a fraud transaction considering the pattern of the matched fraud transaction condition and the type of the financial transaction. 제4항에 있어서, 상기 사기 거래 조건은
상기 IP에 대응하는 국가 및 상기 금융 거래가 발생한 시각과 상기 고객의 이전 금융 거래가 발생한 시각과 상기 이전 금융 거래시의 접속 국가를 비교하는 것을 포함하는 금융 거래 시스템.5. The method according to claim 4,
And comparing the time at which the financial transaction occurred and the time at which the customer's previous financial transaction occurred and the connection country at the previous financial transaction. 제4항에 있어서, 상기 사기 거래 조건은
상기 금융 거래가 발생한 시간이 미리 설정된 시간 구간에 포함되는지 여부 및 상기 금융 거래의 액수가 미리 설정된 액수를 초과하는지 여부를 포함하는 것인 금융 거래 시스템.5. The method according to claim 4,
Whether or not the time at which the financial transaction occurs is included in a preset time interval and whether the amount of the financial transaction exceeds a preset amount. 제1항에 있어서,
상기 거래 매칭 플랫폼은 상기 금융 거래 시스템의 관리자가 상기 사기 거래 조건을 추가할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 금융 거래 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the transaction matching platform provides a user interface by which an administrator of the financial transaction system can add the fraud transaction condition. 제7항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 특정한 종류의 금융 거래에 대하여 상기 사기 거래 조건을 매칭시킬지 여부를 선택하는 체크 박스를 제공하는 금융 거래 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the user interface provides a check box for selecting whether to match the fraud transaction terms for a particular type of financial transaction. 제8항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 상기 사기 거래 조건에 대한 파라미터를 수신하는 입력창을 제공하는 금융 거래 시스템.9. The method of claim 8,
Wherein the user interface provides an input window for receiving parameters for the fraud transaction condition. 제1항에 있어서,
상기 사기 거래 판단 플랫폼은 상기 금융 거래가 사기 거래로 판단된 경우에, 상기 금융 거래에 대한 정보를 상기 금융 거래와 관련된 계좌의 소유주 또는 상기 금융 거래 시스템의 관리자에게 제공하는 금융 거래 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the fraud transaction judging platform provides information on the financial transaction to an owner of an account related to the financial transaction or an administrator of the financial transaction system when the financial transaction is judged as a fraud transaction.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018231671A3 (en) * 2017-06-16 2019-02-21 Nec Laboratories America, Inc. Suspicious remittance detection through financial behavior analysis
KR102401530B1 (en) * 2021-11-16 2022-05-25 (주)Yh데이타베이스 Reinforced fraud detection system

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102058697B1 (en) * 2019-02-12 2019-12-23 (주)Yh데이타베이스 Financial fraud detection system by deeplearning neural-network

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030093613A (en) * 2002-06-03 2003-12-11 주식회사 아이브릿지홀딩스 System for Searching On-line illegal discount by Credit Card
KR101153968B1 (en) * 2009-11-03 2012-06-08 김대환 System and method for preventing financial fraud
KR20120137322A (en) * 2012-11-01 2012-12-20 주식회사 비즈모델라인 Mobile financial transaction method by using electronic bankbook
KR20130104231A (en) * 2012-03-13 2013-09-25 주식회사 한국프라임테크놀로지 Financial fraud suspicious transaction monitoring system and a method thereof

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030093613A (en) * 2002-06-03 2003-12-11 주식회사 아이브릿지홀딩스 System for Searching On-line illegal discount by Credit Card
KR101153968B1 (en) * 2009-11-03 2012-06-08 김대환 System and method for preventing financial fraud
KR20130104231A (en) * 2012-03-13 2013-09-25 주식회사 한국프라임테크놀로지 Financial fraud suspicious transaction monitoring system and a method thereof
KR20120137322A (en) * 2012-11-01 2012-12-20 주식회사 비즈모델라인 Mobile financial transaction method by using electronic bankbook

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018231671A3 (en) * 2017-06-16 2019-02-21 Nec Laboratories America, Inc. Suspicious remittance detection through financial behavior analysis
KR102401530B1 (en) * 2021-11-16 2022-05-25 (주)Yh데이타베이스 Reinforced fraud detection system

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