인공지능이용 보안기술 – 전자상거례에서 사기성 주문 여부 판단

머신러닝은 사기성 주문 판별에 유용한 도구 중 하나입니다. 일반적으로, 사기성 주문 판별을 위한 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

  1. 데이터 수집: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 레이블링된 사기성 주문 데이터와 정상 주문 데이터가 필요합니다.
  2. 데이터 전처리: 수집된 데이터를 전처리하여 모델 학습에 적합한 형식으로 변환합니다. 이 단계에서는 데이터의 결측치, 이상치 등을 처리하고, 필요한 특성을 추출하거나 생성합니다.
  3. 모델 학습: 전처리된 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 학습시킵니다. 이 단계에서는 주로 분류 알고리즘을 사용하여 주문이 사기인지 아닌지를 판별하는 이진 분류 모델을 만듭니다.
  4. 모델 평가 및 성능 향상: 학습된 모델을 평가하고 성능을 향상시키기 위해 모델의 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 분류 알고리즘을 시도할 수 있습니다. 또한, 새로운 데이터에 대한 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 검증 데이터를 사용할 수 있습니다.
  5. 모델 배포: 학습된 모델을 실제 운영 환경에 배포하여 사용합니다. 이 단계에서는 모델을 서버나 클라우드에 배포하거나, 모델 API를 만들어 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.

이러한 과정을 거쳐 만들어진 머신러닝 모델은 주문 데이터의 특징을 분석하여 사기성 주문 여부를 판단할 수 있습니다. 주문의 금액, 결제 방식, 주문자 정보, 배송지 정보 등 다양한 특성을 고려하여 모델이 예측한 결과를 바탕으로 사기성 주문을 차단하거나 확인하는 등의 대응 방안을 수립할 수 있습니다.

패턴 분석 기술을 사용하여 사기성 주문 여부를 판단하는 예시 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터셋을 로드합니다.
dataset = pd.read_csv('주문데이터.csv')

# 입력 데이터와 출력 데이터를 분리합니다.
X = dataset.drop('fraud', axis=1)
y = dataset['fraud']

# 학습 데이터와 테스트 데이터를 분리합니다.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델을 정의하고 학습합니다.
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측을 수행합니다.
y_pred = model.predict(X_test)

# 모델의 정확도를 측정합니다.
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('모델의 정확도: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

이 예시 코드에서는 사기성 주문 여부를 판단하는 모델을 학습하고, 테스트 데이터로 예측을 수행하여 모델의 정확도를 측정합니다. 이때, 입력 데이터로는 주문 내역의 금액, 결제 방법, IP 주소 등의 정보가 사용될 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 모델은 주문이 사기인지 아닌지를 판단하게 됩니다.

인공지능이용 보안기술 – 스팸 필터링

인공지능은 보안 분야에서도 다양하게 활용됩니다. 스팸 필터링은 이메일이나 메시지 등에서 스팸으로 분류되는 내용을 차단하는 기술입니다. 인공지능을 활용하면, 머신러닝 알고리즘을 이용해 스팸 메시지의 패턴을 학습하고, 새로운 스팸 메시지를 탐지하여 차단할 수 있습니다.

예들 들어 브라우저의 JavaScript 코드가 사용자의 행동 패턴과 이전 상호작용에 대한 정보를 수집하여, – 예를 들어 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등- 이런 패턴을 기반으로 사용자가 로봇인지 아닌지를 판단합니다.
기술의 간단한 예시를 보겠습니다.

실행하기

 

# 데이터셋을 정의합니다.
dataset = [
  {'input': [0.1, 0.2, 0.3], 'output': [1]},
  {'input': [0.4, 0.5, 0.6], 'output': [1]},
  {'input': [0.7, 0.8, 0.9], 'output': [0]},
  {'input': [0.2, 0.3, 0.4], 'output': [1]},
  {'input': [0.5, 0.6, 0.7], 'output': [0]}
]

위 코드에서 입력 데이터의 패턴은 ‘input’ 키에 대응되는 값입니다. 이 예시에서는 각 데이터가 3차원 벡터로 이루어져 있으며, 이 벡터는 사용자의 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 동작을 수치화한 값일 수 있습니다. 모델은 이러한 입력 데이터의 패턴을 학습하여, 로봇이 아닌 사용자와의 차이점을 찾아내고 이를 바탕으로 로봇 여부를 판단합니다. 따라서 입력 데이터의 패턴이 모델의 정확도와 판단력에 큰 영향을 미치게 됩니다. 이를 실제 웹사이트에서 사용하려면, 이벤트 리스너를 추가하여 사용자의 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 동작을 감지하고 이를 모델에 입력 데이터로 전달하면 됩니다.

예를 들어 아래는 마우스 클릭 이벤트 리스너를 추가하는 예시입니다.

# 예시: 마우스 클릭 이벤트 리스너 추가
from browser import document

def on_mouse_click(event):
    # 클릭 위치를 수치화하여 input 값으로 사용
    x = event.clientX
    y = event.clientY
    input_data = [x, y]

    # 모델에 입력 데이터를 전달하여 결과를 예측
    result = model.predict(input_data)

    # 결과에 따른 동작 수행
    if result > 0.5:
        # 로봇일 가능성이 높음
        print("Suspicious activity detected!")
    else:
        # 로봇이 아닐 가능성이 높음
        print("Human user")
        
document.bind('click', on_mouse_click)

이외에도, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 이벤트를 감지하는 방법은 다양하므로, 상황에 맞게 적절한 이벤트 리스너를 추가하여 사용자의 동작을 입력 데이터로 변환하여 모델에 전달할 수 있습니다.

전체 코드는 다음과 같습니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 데이터셋을 정의합니다.
dataset = [
  {'input': [0.1, 0.2, 0.3], 'output': [1]},
  {'input': [0.4, 0.5, 0.6], 'output': [1]},
  {'input': [0.7, 0.8, 0.9], 'output': [0]},
  {'input': [0.2, 0.3, 0.4], 'output': [1]},
  {'input': [0.5, 0.6, 0.7], 'output': [0]}
]

# 모델을 정의합니다.
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=4, input_shape=[3], activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 모델을 학습합니다.
xs = np.array([data['input'] for data in dataset])
ys = np.array([data['output'] for data in dataset])
history = model.fit(xs, ys, epochs=100)

# 예측합니다.
input = np.array([0.3, 0.4, 0.5])
output = model.predict(np.array([input]))
print(output[0][0])

 

 

인공지능과 보안

인공지능은 보안 분야에서도 다양하게 활용됩니다. 이를테면 다음과 같은 보안 기술들이 있습니다:

  1. 악성 코드 탐지: 인공지능 기반의 악성 코드 탐지 기술은 컴퓨터 바이러스, 웜, 트로이 목마 등의 악성 코드를 탐지하고 차단합니다. 기존의 시그니처 기반 방식과는 달리, 머신러닝 알고리즘을 이용해 새로운 악성 코드를 탐지하고 차단할 수 있습니다.
  2. 스팸 필터링: 스팸 필터링은 이메일이나 메시지 등에서 스팸으로 분류되는 내용을 차단하는 기술입니다. 인공지능을 활용하면, 머신러닝 알고리즘을 이용해 스팸 메시지의 패턴을 학습하고, 새로운 스팸 메시지를 탐지하여 차단할 수 있습니다.
  3. 침입 탐지: 침입 탐지 시스템은 네트워크 상에서의 침입 시도를 탐지하고 차단합니다. 인공지능을 활용하면, 머신러닝 알고리즘을 이용해 네트워크 트래픽의 패턴을 분석하여 침입 시도를 탐지하고 차단할 수 있습니다.
  4. 사용자 인증: 사용자 인증 기술은 사용자가 자신이 주장하는 대로 실제로 그 사용자인지 확인하는 과정입니다. 인공지능을 활용하면, 얼굴 인식, 음성 인식, 지문 인식 등 다양한 인증 방식을 더욱 정확하게 수행할 수 있습니다.
  5. 보안 위협 예측: 인공지능을 활용하면, 보안 위협을 예측할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 이용해 과거의 보안 위협 패턴을 분석하고, 새로운 보안 위협을 예측할 수 있습니다. 이를테면, 악성 코드의 출현 빈도, 해킹 시도의 패턴 등을 분석하여 보안 위협을 예측할 수 있습니다.
  6. 전자상거래 보안: 인공지능을 활용하면 사기성 주문 판별에 유용한 도구로 사용할 수 있습니다.