Katyal: 전 세계 은행이 사이버 취약점을 사전에 식별하고 잠재적인 데이터 유출을 탐지할 수 있도록 지원하는 사이버 보안 팀과 긴밀히 협력하여 불법 웹사이트에서 마스터카드가 유출된 카드를 더 많이 식별하는 알고리즘을 개발했습니다. 가장 큰 문제는 카드 번호의 일부만 식별할 수 있다는 것이었습니다. 이는 사기범들이 16자리 카드 인증정보의 일부를 불법 웹사이트에 올려 다른 범죄자들에게 판매하기 때문입니다. 예를 들어 마지막 네 자리와 같은 일부 정보만 있으면 해당 데이터가 하나 이상의 카드와 연관될 수 있으므로 문제를 해결하기가 매우 어렵습니다.

또한 불법 웹사이트에서 유출되었을 가능성이 있는 이러한 카드들은 당연히 사기범들이 자동화된 소프트웨어를 사용하여 은행 식별 번호부터 시작하여 신용카드 번호의 다양한 조합을 추측하고 테스트하는 이른바 BIN 공격과 사기 사건에 더 많이 사용되고 있음을 확인했습니다. 그러나 공격자의 방법론이 빠르게 진화함에 따라 패턴도 계속 변화하고 있습니다. 이에 저희는 데이터 포인트 간의 관계에 초점을 맞추고 네트워크에서 잠재적으로 위험하거나 유출된 모든 카드를 추적하여 예측 알고리즘을 개선할 수 있는 그래프 데이터베이스 기술을 사용하는 것을 고려하게 되었습니다.

Katyal: 최근 보고된 사기 거래, 유출된 것으로 알려졌거나 의심되는 판매자, 사전 승인된 거래 테스트와 같은 기타 신호를 사용하여 사기일 수 있는 최근 활동을 검색합니다. 저희는 불법 웹사이트에서 유출된 카드를 직접 스캔하지 않으며, 파트너 및 제3자와 협력하여 사기 활동을 추적하는 데 필요한 데이터를 확보합니다.

저희는 생성 AI, 고급 알고리즘 및 그래프 기술을 사용하여 유출된 카드의 전체 16자리 카드 번호와 범죄자가 해당 카드를 사용할 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 정보를 통해 은행은 의심스러운 카드를 이전보다 훨씬 빠르게 차단할 수 있습니다. 알고리즘은 카드와 가맹점을 분석하여 관련 위험에 따라 카드와 가맹점 간의 연결 고리를 생성합니다. 이러한 링크는 새 데이터가 반복될 때마다 지속적으로 생성되거나 삭제됩니다. 이 과정이 끝나면 알고리즘은 불법 웹사이트에서 잠재적으로 위험할 수 있는 카드 목록을 생성하고 범죄자가 해당 카드를 사용할 가능성을 표시합니다.