실천 지향적 초록 2017년 9월, Equifax는 1억 4천 7백만 명의 사람들의 개인 정보(이름, 사회 보장 번호 및 주소 포함)가 유출된 데이터 유출 사건을 발표했습니다. 이러한 고위험 데이터 유출 사건은 전통적인 신원 확인 방식—특히 지식 기반 인증(KBA)—을 쓸모없게 만들었습니다: 사기꾼은 KBA 선별에서 92%의 성공률을 보인 반면, 진짜 고객은 단 46%에 불과했습니다. 이러한 도전에 직면하여 디지털 플랫폼들은 대체 데이터를 비롯한 드문 자료를 활용하고 명백한 인증 기술로 방향을 전환하고 있습니다. 이는 종종 사용자 경험에 해를 끼치고 있습니다. 이 연구의 목표는 디지털 행동 데이터를 사용하여 새로운 플랫폼 사용자에 대한 신원 확인을 위한 혁신적인 접근 방식을 설계하고 구축하는 것입니다—사용자가 계정 설정 중 어떻게 입력하고 상호작용하는지를 설명하는 특징입니다. 이 시스템은 (1) 모든 첫 사용자에 대한 신원 사기 위험을 평가하고, (2) 플랫폼의 기존 온보딩 경험 중 행동을 매끄럽게 분석하여 새로운 사용자 경험에 미치는 영향을 최소화합니다. 우리는 네 가지 실험에서 설계를 평가하고 개선하여 첫 사용자에 대한 신원 사기를 효과적으로 탐지하고 매끄로운 사용자 경험을 지원하는 신원 사기 탐지 도구를 개발했습니다.
김 외 (수요일,) 이 질문을 연구했습니다.