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Total Faud Detection System On Bigdata Engine

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온라인 금융 관리 솔루션의 주요 공급 업체

1800 개 이상의 금융 기관과 4 백만 이상의 소비자 (from 2011)

포함된 응용 프로그램 :

-소비자 및 기업용 인터넷 뱅킹

-전자 결제

-개인용 온라인 재무 관리

-금융 기관 웹사이트 호스팅 및 개발

“Fraud 팀의 목표는 부정 행위 분석을보다 적극적으로 제공하는 것입니다.”

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FDS 서비스 사례

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모든 데이터를 이용하여 지난 30 일, 90 일 전체 기간을 분석하여 새로운 부정 행위 패턴을 특정

패턴이 출현 때마다 실시간 경고를 생성

결과 :

-부정 행위 시행자를 실시간으로 감시 - $ 5M $ 7M $ 8M 등 이체 시도 확인

-스플렁크가 부정 실시자가 다녔던 모든 기초 요소를 조사

-다음 접속시 부정 행위 패턴을 이해하기 위해 시간을 기준으로 작업을 상관 분석하게 됨

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부정행위 방지 – rule 패턴 예시

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부정 행위 패턴과 공격자의 위치 인식

15개 은행에서 유사한 부정 행위 패턴 확인

다음 15마일의 범위에 있는지 분석

부정 행위는 공유된 단일 처리 업체에서 발생

Big Data enables Intuit to make better decisions using the data they already have

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사용자 지정 파서를 사용

3 시간 이상 걸리는 배치 검색

보고서는 5000 통의 메일을 통해 단편적인 조각만을 분석

고급 사용 자만 패턴을 추적할 수 있었음

Splunk에 의한 완벽한 가시 성과 일괄 관리 제공

역할 기반 액세스 관리를 통해 데이터에 대한 안전한 보관

고객 서비스 및 뱅킹 고객 팀은 자체 검색이 가능해짐 - 엔지니어의 액세스 설정 작업과 작업 대기는 불필요

짧은 시간에 부정 행위에 대한 판단을 결정

사후 대응에서 실시간 모니터링으로 변화

Before After

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Watch your back!!