SQL로 거래 사기를 잡는 방법? 커뮤니티의 날카로운 시선!

댓글에서는 SQL 기반의 사기 탐지 방식이 확률적 문제(Probabilistic Problem)에 대한 결정론적 접근(Deterministic Approach)이라는 점을 지적하며, 한계를 언급했다. 특히, 머신러닝(Machine Learning) 모델을 통해 사기 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 탐지하는 방식의 필요성을 강조했다. 데이터 과학(Data Science) 기반의 접근 방식이 더 정확하고 유연한 결과를 제공할 수 있다는 의견이 제시되었다.

게시글은 SQL 패턴 적용 시, 가짜 긍정(False Positives), 개인 정보 보호(Privacy), 비용(Cost) 등 다양한 요소를 고려해야 한다고 강조한다. 특히, 윈도우 함수(Window Functions)를 사용할 때 성능 저하를 방지하기 위해 데이터 범위를 먼저 필터링하는 것이 중요하다고 언급했다. 또한, GDPR 규제 준수(GDPR Compliance)를 위해 개인 식별 정보(PII)를 처리할 때 주의해야 한다고 조언한다.