이영헌, 김휘강,

Vol. 32, No. 1, pp. 25-38, 2월. 2022
10.13089/JKIISC.2022.32.1.25, Full Text:
Keywords: FDS, Machine Learning Algorithm, XAI
Abstract

게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하 고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있 다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도 를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피 처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편 향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.

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