건초 더미에서 바늘 찾기: 결제 시스템의 이상 탐지를 위한 머신 러닝 프레임워크

[힘힘]

건초 더미에서 바늘 찾기: 결제 시스템의 이상 탐지를 위한 머신 러닝 프레임워크

BIS 작업 보고서  |  1188번  |  

2024년 5월 15일

작성자:  Ajit Desai ,  Anneke Kosse  ,  Jacob Sharples

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(2,242kb)

  |  33페이지

요약집중하다

고부가가치 결제 시스템은 국가 금융 인프라의 핵심입니다. 우리는 이러한 시스템에서 실시간 거래 모니터링을 위한 새로운 기계 학습 프레임워크를 제안합니다. 매일 결제되는 고액 결제의 양이 상당하고 실제 변칙적인 거래가 드물다는 점을 고려할 때 고액 결제 시스템에서 변칙을 탐지하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. 우리 프레임워크는 계층화된 접근 방식을 사용합니다. 첫째, 지도형 기계 학습 알고리즘은 "일반적인" 지불과 "비정상적인" 지불을 식별하고 구분합니다. 둘째, 비지도 학습 알고리즘을 통해 비정상적인 결제만 실행하여 이상 현상을 탐지합니다. 우리는 캐나다 고가치 결제 시스템에서 인위적으로 조작된 거래 및 결제 데이터를 사용하여 이 프레임워크를 테스트합니다.

기부금

제안된 프레임워크의 주요 강점은 특히 이상 현상이 선험적으로 알려지지 않은 경우, 빈도가 높은 결제 데이터의 이상 현상을 식별할 수 있다는 것입니다. 이 프레임워크는 새로운 계층적 접근 방식을 통해 강점을 가지며 금융 분야의 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. 결제 시스템 운영자 및 감독자는 이를 사용하여 감지하지 못한 채 방치할 경우 금융 시스템에 심각한 영향을 미칠 수 있는 사이버 공격이나 운영 중단을 감지할 수 있습니다. 또한 이 프레임워크는 개별 금융 기관의 재정적 스트레스의 조기 징후를 감지하거나 자금 세탁 및 테러 자금 조달에 대응하기 위해 거래를 검사하는 데 사용될 수도 있습니다.

결과

우리가 제안한 프레임워크는 트랜잭션 모니터링 및 이상 탐지를 위한 유망한 접근 방식입니다. 첫 번째 레이어에 사용된 기계 학습 알고리즘은 93%의 탐지율을 달성했는데, 이는 일반적으로 사용되는 계량경제 모델에 비해 크게 향상된 것입니다. 두 번째 계층에 사용된 알고리즘은 인위적으로 조작된 거래를 원래 거래보다 거의 두 배나 의심스러운 것으로 표시합니다. 시나리오 분석은 프레임워크가 다양한 지불 시스템 설계에 적용할 수 있을 만큼 유연하다는 것을 보여줍니다.

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추상적인

우리는 국가 금융 인프라의 핵심인 고부가가치 결제 시스템(HVPS)에서 실시간 거래 모니터링을 위한 유연한 머신러닝(ML) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 시스템 운영자 및 감독자가 비정상적인 거래를 탐지하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 사이버 공격이나 운영 중단으로 인해 발생하고 탐지되지 않은 채 방치되는 경우 HVPS, 참가자 및 금융 시스템에 더 광범위하게 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 매일 결제되는 결제량이 상당히 많고 HVPS에서 실제 변칙적인 거래가 드물다는 점을 고려하면 변칙을 탐지하는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾으려는 시도와 유사합니다. 따라서 우리 프레임워크는 계층화된 접근 방식을 사용합니다. 첫 번째 계층에서는 감독된 ML 알고리즘을 사용하여 '일반적인' 결제와 '비정상적인' 결제를 식별하고 구분합니다. 두 번째 계층에서는 '비정상적인' 결제만 비지도 학습 알고리즘을 통해 이상 탐지를 통해 실행됩니다. 우리는 캐나다 HVPS에서 인위적으로 조작된 거래 및 결제 데이터를 사용하여 이 프레임워크를 테스트합니다. 첫 번째 레이어에 사용된 ML 알고리즘은 93%의 탐지율을 달성하여 일반적으로 사용되는 계량경제학 모델에 비해 상당한 개선을 나타냅니다. 또한 두 번째 레이어에 사용된 ML 알고리즘은 인위적으로 조작된 거래를 원래 거래보다 거의 두 배 더 의심스러운 것으로 표시하여 그 효율성을 입증했습니다.

JEL 분류: C45, C55, D83, E42

키워드: 결제 시스템, 거래 모니터링, 이상 탐지, 머신러닝

저자 소개

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