KCI등재
머신 러닝 기술을 활용한 기만 탐지 기법에 대한 최신 동향 연구 = A research on the latest trends in deception detection techniques using machine learning technology
저자
이지혜 (국방대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
223-251(29쪽)
제공처
기만(Deception)은 우리의 삶에서 빈번하게 발생하며, 인간은 참·거짓을판단하고자 다양한 방법을 사용하여 왔다. 최근에는 다른 영역에서처럼 기만탐지 영역에서도 머신 러닝 기술을 사용하여 정확성, 효율성을 높였다. 본연구에서는 기만의 개념에 범죄적 속임수를 뜻하는 사기(Fraud)도 포함하여 기만탐지(Deception Detection)의 개념을 정의하고, 기만 탐지를 위해 기만 행위동안 발생하는 행동 및 생리적 변화인 단서(Cue)를 사용하였으며, 단서는 언어적, 비언어적, 하이브리드 3가지로 구분하였다. 머신 러닝 기술을 사용한 기만탐지분야의 해외 및 국내의 연구에 대해 광범위한 문헌 조사를 한 후, 단서를기준으로 분류 및 목록화하였다. 해외 총 125개의 논문 중 11개, 국내 총 19개논문 중 7개의 논문을 소개하였다. 분석 결과 국내의 연구는 하이브리드 단서기반 연구가 부족하였으며, 전체적인 연구의 양도 해외 연구의 1/10 수준이었다. 기만 탐지 연구는 본질적으로 공격에 대한 방어 기법 연구로 확장할 수 있으며, 실체적 진실 탐지하는 군 사법기관, 네트워크 공격을 탐지하는 사이버 보안분야에서도 활용할 수 있다.
더보기Deception frequently occurs in our lives, and humans have historically used various methods to discern truth from falsehood. Recently, machine learning technology has enhanced the accuracy and efficiency of deception detection, just as in other areas. In this study, the concept of deception includes criminal deceit, such as fraud, and defines deception detection as using behavioral and physiological changes, or clues, that occur during deceptive acts. These clues are divided into three types: verbal, non-verbal, and hybrid. We conducted an extensive literature review of both international and domestic research in the field of deception detection using machine learning technology, categorizing and listing them based on these clues. We introduce 11 out of 125 international papers and 7 out of 19 domestic papers. The analysis shows that domestic research is lacking in hybrid clue-based studies and overall constitutes only about one-tenth of the international research volume.
Fundamentally, deception detection research can be expanded into developing defense techniques against attacks and can be utilized in military legal institutions for detecting tangible truths and in cybersecurity for detecting network attacks
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