신용 카드 사기 AI 기술 및 예방 방법

신용 카드 부정 청구가 증가하고 있어 사기 방지를 위한 주의 깊은 사용과 정기적인 모니터링의 필요성이 강조되고 있습니다.

### AI 기술 발전과 신용카드 사기: 증가하는 위협과 방어 메커니즘
* 🔓 신용카드 부정 사용과 관련된 일본 내 총 금액이 1997년 이후 최고치인 **54억 엔**에 달하는 등 신용카드 부정 사용에 대한 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 **신용카드 무단 인출이 더욱 기승**을 부리고 있습니다.
* 💳 봇을 사용하여 신용카드 번호, 만료일, 보안 코드의 모든 조합을 기계적으로 시도하는 것은 결국 **악의적인 목적으로 사용 가능한 신용카드 번호**를 찾을 수 있기 때문에 심각한 위협이 됩니다.
* 🛡 도난당한 카드 정보를 이용한 실제 쇼핑을 방지하기 위해 나카지 씨가 운영하는 회사에서는 **200개의 체크포인트 데이터베이스에서 사기를 감지하는 시스템**을 개발하여 지난 한 해 동안 **680억 건의 부정 사용을 방지**했습니다.
* 🔍 잠재적 사기 주문의 일반적인 지표로는 **일회용 이메일 주소를 입력**하거나 성을 기준으로 예상되는 패턴과 이름이 일치하지 않는 경우 등 구매자 정보가 불일치하는 경우가 있습니다.
* 💳 오늘날에는 카드가 도착하기 전에도 사기 사건이 발생할 수 있기 때문에 **신용카드 정보를 완벽하게 보호하는 것**은 어려운 일입니다.
* 🛡 신용카드 사기에 대한 효과적인 방어 메커니즘으로는 **사용하지 않는 신용카드를 보관하지 않고, 신용카드를 현명하게 사용**하며, **정기적으로 거래 내역을 확인**하여 무단 사용을 감지하는 것 등이 있습니다.
* 🔒 "AI가 아무리 발전해도 **사람의 검증은 여전히 필요**합니다."
* 📺 명세서에 무단 청구가 있는 경우, **간사이 TV 뉴스 유튜브 채널**에서 업데이트 및 정보를 확인하시기 바랍니다.

I'm puzzled because I don't remember this claim. There was an unauthorized withdrawal on my credit card statement, and the card was delivered to my home, still in the envelope where I kept it. It's scary how things turned out this way. With the advancement of AI technology for credit card fraud, which continues to set new records, the damage is rapidly increasing. The surprising methods used in Japan exceed 300 million cards in total, with each adult having an average of three cards. Credit cards are convenient but can also be risky. I don't recall being involved in this at all and suddenly, over a few months, a significant amount of money was deducted, like around 300,000 yen, for in-game purchases without my knowledge. The credit card company called me, saying it's strange because I usually don't use that much. So, I said I'll stop it, and they did. They are investigating this month's transactions, but they found that about two transactions were made from overseas last year. The fraudulent use of credit cards amounted to approximately [Continued in the next segment...]

The statistics show that the amount involved is 5.4 billion yen, the worst since 1997. Some people have been shocked to find out that even cards stored at home have been fraudulently used. When looking at the details of the card, I always check the amount of the mobile phone bill, but when I saw a charge of 850 yen at a Microsoft Store in Nara Prefecture by a woman in her 50s, I noticed something strange. Then, there was another charge at the same Microsoft Store for 31,800 yen. I wondered what was going on, as the card used for these transactions had been delivered to the home as it was, and when I checked the past statements, a total of 460,000 yen had been deducted over 7 months. Neither the family nor I remember inputting the card number online. The credit card company said they received a bill from Microsoft, so I called Microsoft to confirm, and they denied any such transactions.

I also called the credit card company and asked why there was a charge that I didn't remember. They said that according to the in-car regulations, they would refund the last three months. I don't know what happened or who did what, it's kind of scary. There are similar cases on social media where there are several posts about damages. In a place where it was written as Microsoft in Katakana, it says that 41,000 yen was paid in 6 or 7 installments. Even though I tried to inquire if Microsoft is aware of this, they have not disclosed it from a security perspective. It's strange that even though it's under the person's name, they claimed to be Microsoft for the withdrawal. It's scary, isn't it? I wonder how they found out this number. So, the biggest question is why the card information leaked. According to Mr. Nakamasa, who is knowledgeable about credit card security, whether it's in a task or a file, as long as the credit card number exists, there is a possibility that it could be exposed.

There is a method called credit master, and on some sites, you can use a combination of three sets of card number, expiration date, and security code. Since these are just strings of numbers, if you try all combinations, you will eventually hit it. Bots mechanically and tirelessly try all combinations of credit card numbers, expiration dates, and security codes. If a usable credit card number is found, it can be used for malicious purposes. There are tools that automatically input numbers called bots, which can be used for attacks. Furthermore, with the rapid advancement of AI technology in recent years, bots can be easily created, increasing the threat. Moreover, there are tricks to avoid being detected during attacks, making it troublesome. There are methods that are becoming more widespread, where they try out combinations of credit card numbers a few tens of times a day to avoid detection. This situation makes it difficult to notice the theft of card information. There are also technologies to prevent actual shopping using stolen card information.

In the system created by Mr. Nakajou's company, they detect fraud from a database or 200 checkpoints, preventing 68 billion fraudulent uses in the past year. An alert like fraudulent activity detected pops up. In about 10 minutes, maybe around 30 cases appear. The system identifies fraud when disposable email addresses are inputted or when there is a discrepancy in the buyer's information. For example, if the surname is Nakayama, but the first name inputted is not matching the expected pattern. This indicates potential fraudulent orders, often coming from overseas users engaging in fraudulent activities. Since it's hard to verify identities, cases of users providing fake information are quite common. Nowadays, one cannot be completely at ease using credit cards; by the time the card arrives, the information may already be compromised. Are there any effective defense mechanisms in this era? First, it is recommended not to have unused credit cards, and for those who have credit cards, use them wisely.

Please make sure to check your history each time to avoid any unauthorized use, even if it's a small amount or from when you were in elementary school. If there is any unfamiliar usage, please contact the credit card company for confirmation. No matter how advanced AI becomes, human verification is still necessary. If there are any unauthorized charges on your statement, please watch Kansai TV News YouTube channel. Thank you for watching, and don't forget to subscribe to the channel.

【ツイセキ】金庫に入れてもカード情報がバレる「クレジットマスター」の手口 「身に覚えがない請求」一体なぜ？　過去最悪の『カードの不正利用』　2023年の被害額は約540億円〈カンテレNEWS〉

KTV NEWS

AI 기술이 발전하면서 신용 카드 사기에 대한 새로운 기록을 세우고 있으며, 일본에서만 3억 장이 넘는 카드 사기가 발생했습니다.

한 피해자는 온라인에서 사용한 적이 없는 카드에서 무단 거래가 발생하여 상당한 금액이 인출되는 피해를 경험했습니다.

신용카드 부정 사용으로 인한 총 피해 금액은 54억 엔으로 1997년 이후 최악의 기록을 세웠습니다.

승인되지 않은 신용카드 청구 및 보안 위험

신용카드 회사는 규정에 따라 부정 청구에 대한 환불을 제공하면서 공포와 혼란을 불러일으킵니다.

봇을 사용하여 신용카드 정보를 생성하고 테스트하는 봇과 AI 기술이 결합되면서 악의적인 공격자들이 공격을 더 쉽게 수행할 수 있게 되었습니다.

탐지를 피하고 무단 카드 사용을 방지하기 위한 전술의 사용으로 인해 신용카드 정보 도난을 탐지하고 예방하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.

나카주 씨의 회사의 사기 탐지 시스템

나카조우 씨의 회사의 사기 탐지 시스템은 지난 한 해 동안 200개의 체크포인트에서 680억 건의 부정 사용을 방지했습니다.

이 시스템은 일회용 이메일 주소, 구매자 정보 불일치, 비정상적인 사용자 패턴(주로 해외에서 발생) 등을 통해 사기를 식별합니다.

신용카드 정보가 유출될 수 있는 오늘날과 같은 환경에서는 사용하지 않는 신용카드를 최소화하고 신중하게 사용하는 것이 좋습니다.

소액이거나 오래 전 사용 내역이라도 정기적으로 신용카드 사용 내역을 확인하여 부정 사용을 방지하세요.

AI의 발전에도 불구하고 여전히 사람의 확인이 중요하므로 낯선 활동이 발견되면 신용카드 회사에 연락하는 것이 중요합니다.

간사이 TV 뉴스 유튜브 채널에서 최신 정보를 확인하여 무단 청구 가능성에 대한 최신 정보를 받아보세요.

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