이 지침은 기계 학습(ML)을 사용하여 중앙은행에 맞게 조정된 동적이고 자체 개선되며 유지 관리 가능한 사기 탐지 모델을 생성하는 방법을 보여줍니다. 고객이 디지털 도구 및 서비스를 점점 더 많이 사용함에 따라 악의적인 행위자의 사기 행위를 방지하기 위해 고급 사기 탐지 솔루션이 필요합니다. 이 지침을 사용하면 실시간으로 디지털 화폐 거래를 모니터링하고 의심스러운 활동을 탐지하여 사기가 발생하기 전에 방지 조치를 취할 수 있는 자동화된 거래 처리를 실행할 수 있습니다. 따라서 규정 준수를 유지하기 위해 노력하면서 디지털 화폐의 보안과 무결성을 개선할 수 있습니다.

참고: [고지 사항]

아키텍처 다이어그램

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Well-Architected 원칙

AWS Well-Architected Framework는 클라우드에서 시스템을 구축하는 동안 사용자가 내리는 의사 결정의 장단점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프레임워크의 6가지 원칙을 통해 안정적이고 안전하며 효과적이고 비용 효율적이며 지속 가능한 시스템을 설계 및 운영하기 위한 아키텍처 모범 사례를 배울 수 있습니다. AWS Management Console에서 추가 요금 없이 사용할 수 있는 AWS Well-Architected Tool을 사용하면 각 원칙에 대한 여러 질문에 답하여 이러한 모범 사례와 비교하며 워크로드를 검토할 수 있습니다.

위의 아키텍처 다이어그램은 Well-Architected 모범 사례를 고려하여 생성된 솔루션의 예시입니다. Well-Architected를 완전히 충족하려면 가능한 많은 Well-Architected 모범 사례를 따라야 합니다.

  • SageMaker는 데이터 준비부터 모델 배포, 모니터링에 이르기까지 워크플로를 자동화하는 완전관리형 ML 도구를 제공합니다. 따라서 복잡한 ML 인프라를 관리할 필요가 없습니다. Lambda를 사용하면 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있으므로 운영 부담이 더욱 줄어듭니다. 또한 Amazon DynamoDB는 지연 시간이 짧은 데이터 스토리지 및 검색을 용이하게 하고 관리 작업을 최소화합니다. 마지막으로, AWS Step Functions는 복잡한 워크플로의 오케스트레이션을 간소화하고 오류 처리 기능을 기본 제공하여 신뢰성을 높이고 수동 개입의 필요성을 줄입니다.

    운영 우수성 백서 읽기 

  • AWS Identity and Access Management(IAM)를 사용하면 승인된 사용자 및 서비스에 의도한 작업을 수행하는 데 필요한 최소한의 권한만 부여하는 최소 권한의 원칙을 구현하여 무단 액세스 또는 우발적인 오용의 위험을 줄일 수 있습니다. Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)는 본 지침을 구성하는 구성 요소에 대해 논리적으로 격리된 환경을 제공합니다. 따라서 보안 그룹과 네트워크 액세스 제어 목록을 사용하여 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 제어할 수 있습니다. 또한 서버리스 서비스인 Lambda는 잠재적 공격 표면을 최소화하여 보안을 강화합니다. 기본 서버를 관리하고 보호할 필요가 없으므로 서버 구성 오류 또는 오래된 소프트웨어 버전과 관련된 취약성 위험을 줄일 수 있습니다.

    보안 백서 읽기 

  • Lambda는 수신 트래픽을 기반으로 컴퓨팅 리소스의 규모를 자동으로 조정하므로 애플리케이션이 수동 개입 없이 수요 변동을 처리하여 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. DynamoDB는 여러 가용 영역에 걸친 복제 기능을 기본 제공하여 중복성을 제공하고 인프라 장애로 인한 데이터 손실 위험을 최소화합니다. 마지막으로 Step Functions를 사용하면 강력하고 내결함성이 있는 서버리스 워크플로를 구축할 수 있습니다. 자동 재시도, 오류 처리와 같은 기본 제공 기능은 일시적인 오류로부터 태스크를 복구하는 데 도움이 됩니다.

    신뢰성 백서 읽기 

  • Lambda를 사용하면 애플리케이션을 원활하게 확장하고 성능 저하 없이 트래픽 변동을 처리할 수 있습니다. DynamoDB는 높은 처리량과 짧은 지연 시간의 데이터 액세스를 지원하므로 사기 탐지 프로세스를 성능 병목 현상 없이 실시간으로 운영할 수 있습니다. 또한 SageMaker는 ML 모델 개발 수명 주기를 자동화하고 가속화하므로 모델을 효율적이고 빠르게 반복하고 미세 조정할 수 있습니다. 그 결과, 모델 정확도가 개선되고 전체 솔루션 성능이 향상됩니다.

    성능 효율성 백서 읽기 

  • Lambda는 수요에 맞춰 규모를 조정할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 모델을 사용하며, 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이를 통해 서버의 과다 프로비저닝 또는 활용도 저하로 인한 비용을 피할 수 있습니다. DynamoDB를 사용하면 전담 데이터베이스 관리자 및 관련 비용이 필요하지 않으며 수동 개입 없이 트래픽 변동에 맞게 자동으로 규모가 조정됩니다. 또한 SageMaker는 완전관리형 ML 환경을 제공하여 모델 개발, 훈련, 배포를 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 조달하고 유지 관리하는 데 드는 비용이 절감됩니다.

    비용 최적화 백서 읽기 

  • Lambda를 사용하면 애플리케이션을 수요에 따라 자동으로 스케일 업 또는 다운하여 애플리케이션을 사용하지 않을 때 에너지 소비를 최소화할 수 있습니다. SageMaker는 관리형 ML 환경을 제공하여 전용 ML 인프라를 설정하고 유지 관리하는 데 필요한 에너지 및 리소스 소비가 줄어듭니다. 마지막으로 DynamoDB는 트래픽 패턴을 기반으로 리소스 규모를 자동으로 조정하므로 리소스 사용이 최적화되고 데이터베이스 리소스의 과다 프로비저닝 또는 활용도 저하로 환경에 미치는 영향이 최소화됩니다.

    지속 가능성 백서 읽기 

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본 지침에 서드 파티 서비스 또는 조직이 언급되어 있다고 해서 Amazon 또는 AWS와 서드 파티 간의 보증, 후원 또는 제휴를 의미하지는 않습니다. AWS의 지침을 기술적 시작점으로 사용할 수 있으며 아키텍처를 배포할 때 서드 파티 서비스와의 통합을 사용자 지정할 수 있습니다.

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