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개요FDS(Fraud Detection System)는 금융, 통신, 이커머스, 핀테크 등 다양한 산업 분야에서 이상 거래 및 부정 행위를 실시간으로 탐지하고 대응하기 위한 시스템입니다. FDS는 다양한 데이터 분석 기법(규칙 기반, 머신러닝 기반 등)을 활용하여 정상 거래 패턴과 비교해 비정상적 행위나 거래를 신속하게 식별하고, 위험을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의비정상적 거래나 행동 패턴을 실시간 또는 준실시간으로 탐지하고 차단하는 시스템목적금융사기, 개인정보 탈취, 통신 사기, 이상 거래 등을 방지필요성디지털 전환 가속화에 따른 새로운 형태의 부정행위 증가 대응FDS는 주로 실시간 모니터링, 패턴 분석, 이상 징후 탐지, 알림 및 대응 조치로 구성됩니다...

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..