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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지온 (경찰대학교 교수) 우병관 (경찰대학)
저널정보
한국치안행정학회 한국치안행정논집 한국치안행정논집 제19권 제3호
발행연도
2022.8
수록면
57 - 76 (20page)

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경찰청 경찰통계자료에 의하면 사이버 범죄의 발생 건 수는 2014년 약 11만 건에서 2020년 약 23 만 건으로 증가하는 추세를 보이고 있으며, 최근 코로나19 사태의 장기화로 인하여 비대면 문화가 자리 잡으면서 오프라인보다는 온라인으로 소통하는 사례가 늘어남에 따라 메신저 피싱, 몸캠피싱, 가상화폐를 활용한 자금세탁 등 정보통신망 이용 범죄, 불법콘텐츠 범죄 등 사이버 범죄가 앞으로도 지속적으로 진화하고, 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 경찰 등 수사기관에서는 다양한 유형의 데이터(수사단서)간 연관관계를 분석하여 사이버 상에서 이루어지는 범죄징후를 신속하고 효과적으로 탐지?차단해야 할 필요성이 높아졌다. 경찰 사이 버범죄 수사관들을 대상으로 설문을 실시한 결과 수사관들은 다양한 유형의 데이터 전처리, 수사정보간 연관관계 분석이 가능하고, 전국 수사정보를 공유할 수 있는 시스템을 필요로 하고 있음을 확인하였다. 그러나, 현재 국가수사본부에서 활용하고 있는 사이버위협인텔리전스시스템(CCIS)은 기초적인 네 트워크 분석 및 시각화 기능만 탑재되어 있어 급변하는 사이버위협 징후를 탐지하고 분석하는데 한 계를 노정하고 있다. 이에 본 연구에서는 사회연결망분석 원리를 활용하여 사이버 범죄를 조기에 탐지하고 분석할 수 있는 방법론을 소개하였다. 특히 중심성 원리 중에서 페이지랭크 모델, 하위집단 분석원리 중에서 링크 매개중심성 기반의 커뮤니티 모델, 등위성 원리 중에서 구조적 등위성 원리가 사이버 범죄 수 사정보분석에 효과적이라는 근거를 제시하였다. 아울러 이원연결망(2-mode)의 일원연결망(1-mode) 으로의 변환을 통한 유사성 분석과, 수사 단계별로 SNA 모델을 순차적으로 적용할 수 있는 시나리 오도 제안하였다. 뿐만 아니라 다양하고 방대한 수사정보의 효과적 분석을 위해 데이터베이스 기반 의 수사정보 빅데이터 연관관계 분석 및 관리방안의 필요성도 강조하였다.
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