사기탐지 + Knowledge Graph 아키텍처

학습 목표

• 그래프 기반 사기탐지의 원리와 주요 패턴을 이해한다
• Community Detection, Centrality 알고리즘의 사기탐지 활용을 파악한다

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1. 전통 vs 그래프 기반 사기탐지

항목	규칙 기반	ML 기반	그래프 기반
탐지 방식	IF-THEN 규칙	패턴 학습	관계 패턴
공모(Collusion)	탐지 불가	어려움	강점
순환 거래	매우 어려움	어려움	강점
새로운 패턴	규칙 추가 필요	재학습 필요	그래프 탐색
설명 가능성	높음	낮음	높음 (경로)

2. 사기 패턴 4가지

3. Cypher 사기탐지 쿼리

4. GDS 알고리즘 활용

PayPal, Capital One 사례

기업	도입 전	도입 후	핵심 기법
PayPal	규칙 기반 탐지	그래프 기반	순환 거래 + Community Detection
Capital One	ML 기반	ML + 그래프	신원 도용 + 공모 네트워크
성과	—	탐지율 40%↑, 오탐률 60%↓	—

📖 심화 읽기: 이강배 외, "지식그래프: AI와 온톨로지로 여는 지식혁명", 유원북스, 2025