동형암호(Homomorphic Encryption)와 AI 분석 기법을 활용한 자금세탁방지 제도 개선 방안 연구

Abstract

요약(국문초록) 현행 자금세탁방지 제도에 따르면, FIU는 의심거래를 분석하여 검찰에 수사의뢰(FIU 이첩 사건)를 할 수 있으나, 검찰에 대한 이러한 의심거래 관련 특정금융거래정보 제공 범위가 지나치게 협소하여 FIU 이첩 사건 수사 등에 있어 효율성이 떨어진다. 현행 제도에 따르면, FIU에서 확인한 정보를 검찰 수사에서 중복적으로 다시 확인하여야 하고, 자금세탁범죄인지 여부 확인을 위해 금융계좌추적용 영장을 발부받기 위해서는 자금세탁범죄 혐의에 대한 소명이 필요하게 된다. 그런데, 자금세탁범죄에 해당하는지 여부는 많은 양의 금융거래 정보를 분석해야만 알 수 있다는 점에서 모순일 수밖에 없다. 또한, 영장을 발부받지 못한 사건은 더 이상 수사가 진행될 수 없게 되어 대부분의 사건들은 사장되게 된다. 이러한 제도 운용 하에서는 효율적인 자금세탁방지는 사실상 불가능하게 되므로, 위와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 FIU에서 제공하는 정보의 범위를 대폭 확대하여야 한다. 이러한 경우 발생하는 개인정보보호의 문제에 대해서는 동형암호를 활용하여 해결할 수 있다. 한편, FIU의 분석 기능을 강화하여 금융기관 등의 의심거래 보고 사건 중 자금세탁범죄의 가능성이 높은 거래를 효율적으로 선별할 수 있도록 하여야 할 것이다. 이러한 분석 기능 강화를 위해서는 동형암호를 기반으로 한 AI분석(동형기계학습) 기법이 도입될 수 있을 것이다. 나아가, FIU의 분석 기능 강화의 일환으로 검찰에서 수사를 통해 획득한 금융거래정보에 대해서는 FIU와 공유될 수 있도록 하여 FIU의 분석에 활용될 수 있도록 하여야 한다. 이때에도 개인정보보호의 문제는 동형암호를 활용하여 해결이 가능할 것이다. 마지막으로 이러한 자금세탁방지 제도 개선에 필요한 특정 금융거래정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률 개정도 병행되어야 할 것으로 본다.

주요어 : 자금세탁, 동형암호, 동형기계학습, AI, 기계학습, 머신러닝, 특정금융거래정보, FIU 학 번 : 2019-24460

<Abstract>

A Study on Development of Anti-Money Laundering System through Homomorphic Encryption and AI Analysis

Beik Seung Joo

According to Korean Anti-Money Laundering System, The KFIU may send some information, so called STR and CTR to the Prosecution Service. The system is, however, very inefficient due to the far narrow range of information. The Prosecution, sometimes conduct a needless investigation process to get specific information which the KFIU has got already but which does not provide to the Prosecution. Ironically, Even if the Prosecution has to work a lot to get the search and seizure warrant in order to get more information for the analysis. the Court will not issue the warrant because the Prosecution could not prove the probability of the crime. The proof is impossible before the Prosecution get a wide range of financial information. To solve this dilemma, KFIU should provide sufficient information enough to decide to start criminal investigation after the analysis. This solution raises Privacy issue. So we can adopt homomorphic encryption(HE) scheme for Data and Information Protection, especially fully homomorphic encryption model(FHE). Also, the KFIU has to strengthen its capability to analyse big data for the highly efficiency of financial data analysis. To meet this goal, we can choose a machine learning model with FHE. At a glance, it can be said that this approach is very dangerous because it seems to avoid the limit and control of the court through warrant over the Prosecution. However, this approach applies only to money laundering which is very rare compared with other criminal cases. The exception of the warrant system, Moreover, the information which the Prosection has gathered in criminal cases should be shared with KFIU for machine learning- based analysis. Lastly, We should solve some legal issues and to consider the amendment of the related law such as the Act on Reporting and Use of Certain Financial Transaction Information.

Keyword : Money Laundering, Homomorphic Encryption(HE), Machine Learning, AI, Certain Financial Transaction Information, FIU Student Number : 2019-24460