해킹도 최첨단 시대다. 이에 국내 금융권에서도 보안 시스템에 머신러닝, 인공지능 기술을 접목하여 보안 시스템을 고도화하는 등 갈수록 진화하는 사이버 범죄에 대응하고 있다.

이러한 가운데 AI 솔루션 기업 데이터바이저가 계정 도용, 돈세탁, 부정 거래 등 fraud라 불리는 다양한 형태의 부정 행위를 잡아내는 솔루션을 제공해 눈길을 끈다.

마이크로소프트에서 보안을 담당했던 잉리안 시에(Yinglian Xie)가 2013년 설립한 실리콘 밸리에 본사를 두었으며, 온라인에서 발생하는 다양한 종류의 불법 행위를 탐지하는 데에 특화된 머신 러닝과 AI 솔루션 기업이다.

기술팀의 65%가 유명 대학에서 머신러닝, 빅데이터, 보안 등을 전공한 박사급 인력으로 구성되어 있으며, 대규모의 사기 행위를 높은 정확도로 잡아낼 수 있는 비지도 기계학습(Unsupervised Machine Learning, UML) 기술을 보유하고 있으며, Global Intelligence Network를 통해 다양한 산업군에서 발생한 사기 행위의 이력을 종합적으로 검토하고 거시적인 관점의 인사이트를 제공하고 있다.

현재 월스트리트 저널 top 25 테크 기업 선정 및 포브스 2018년에 주목해야 할 머신러닝 기업 선정, NEA·Sequoia·GSR ventures 등 글로벌 VC로부터 시리즈 C 투자 유치는 물론 이미지 공유 소셜미디어 핀터레스트와 중국 최대 전자상거래 업체 알리바바를 주요 고객으로 확보한 세계적인 기업으로 자리매김했다. 또한 전 세계에서 금융을 비롯한 전자 상거래, 소셜 네트워크 분야의 다양한 클라이언트가 데이터바이저의 솔루션을 활용하고 있다.

기존 솔루션의 경우, 과거의 경험이나 직관에 의존한 특정 규칙을 기준으로 fraud 여부를 판단하고 이를 우회하는 경우는 발견하기가 어려워 새로운 타입의 fraud에 대한 대응력이 부족했다. 특히 fraud 기술이 고도화되고 개별 로그를 분석했을 때 정상적인 것처럼 보이는 부정 거래가 늘어나는 환경에서는 효과적인 대처가 어렵고, 비대면 거래가 활성 되며 수집하게 된 다양한 종류의 디지털 정보를 효과적으로 활용하는 데에도 한계가 있었다.

하지만 데이터바이저의 UML 솔루션은 클라이언트 전체 데이터를 활용해 fraud 패턴을 분석함으로써 특정 규칙에만 의존하지 않아 이를 우회하는 방식의 fraud가 원천적으로 불가능하다. 또한, fraud 그룹이 공유하는 패턴을 인지해 정상적으로 보이는 교묘한 fraud까지 걸러낼 수 있어 이에 대한 신속한 후속 조치가 가능하며 기존 솔루션에 비해 현저히 낮은 FP율(최대 1% 초반)을 자랑한다.

데이터바이저 측은 "UML 솔루션을 통해 가짜 리뷰나 정보, 사기성 계정(fraud client) 등을 실시간으로 찾아낼 수 있다. 사람이 직접 찾아내는 것보다 최대 8배나 빠르면서 정확도는 90% 이상에 달한다"며 "이러한 데이터바이저만의 솔루션은 갈수록 진화하는 사이버 범죄를 걸러내야 하는 기업들의 고충을 혁신적으로 해결할 것"이라고 전했다.

데이터바이저에 대한 더욱 자세한 정보는 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.

한편, 데이터바이저의 CEO인 잉리안 시에(Yinglian Xie)는 마이크로소프트 리서치 팀에서 7년 이상 근무하였으며, 빅데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하여 마이크로소프트 온라인 서비스의 보안을 강화하는 프로젝트를 다수 담당하였다. 카네기 멜론 대학의 컴퓨터 공학과에서 박사 학위를 취득하였으며, 20개 이상의 특허를 보유하고 있다.

온라인뉴스팀 (news@nextdaily.co.kr)