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정보공유사이트 -http://www.thecheat.co.kr
통계청 - http://www.nso.go.kr
*목 차
1. 들어가며
2. 인터넷 사기의 정의
3. 인터넷 사기의 피해현황
4. 인터넷 사기의 유형
5. 인터넷 사기의 실제 사례
6. 처벌 규정 및 적용 법규
7. 판례 연구
8. 대응 방안
9. 결론
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정보공유사이트 -http://www.thecheat.co.kr
통계청 - http://www.nso.go.kr 1. 들어가며
<표 1> 전자상거래 발생 추이
2. 인터넷 사기의 정의
3. 인터넷 사기의 피해현황
<표 2> 컴퓨터 범죄의 유형별 처리 현황(2000년~2005년)
<그림 1> 컴퓨터 사용 사
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코리아 (4) 엠파스 (5) 드림위즈
(6) MSN (7) 프리챌 (8) 네띠앙 (9) 미스터 호박 (10) 찬스잇
(11) 기타 ( )
*다음은 경품응모에 대한 귀하의 생각을 묻는 질문입니다.
1. 귀하께서는 경품 응모 시 입력한 신용 정보가 유출될까봐 걱정하십니까?
(1) 전혀
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코리아 02-749-1888
-씨티파이낸셜 02-2004-2070 □보증 보험 회사
□부동산 신탁회사
□상호저축은행
□생명보험회사
□선물회사
□손해보험회사
□ 시설대여회사
□신기술 금융회사
□신용정보회사
□신용카드회사
□외은지점
□
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신용정보(평가) [경영학] 코리아e플랫폼 사업계획서
1. 회사개요
2. 조 직 도
3. 비지니스 모델
4. C&I영역
5. 장기비전
6. 사업추진현황 및 계획1
7. 사업추진현황 및 계획2
8. 사업추진현황 및 계획3
9. 사업추진현황 및 계획4
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월드컵기간 임시휴장 등으로 성장세가 둔화되어 전년대비 3%증가했다. 그러나 경상 이익율 66% 등 매우 우수한 수익성을 유지중이다.
참고 자료
- 한국신용정보주식회사 http://www.nice.co.kr/
- 코스닥길라잡이 http://kosdaq.nice.co.kr/
- 다음금융플라
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정보화진흥원(2018)「내 삶을 바꾸는 공공 빅데이터(빅데이터 사례집)」
6) K-Atlas
코리아크레딧뷰로(KCB)의 신용정보와 부동산 114의 부동산 정보 등 외부정보를 지역단위로 융합분석하여 공공정책 수립을 지원하는 웹기반의 서비스로 K-Atlas가
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정보사회의 개인정보에 대한 철저한 보호가 필요하다.
출처
<도표>
-개인정보유출사례.개인정보보호종합시스템(http://www.privacy.go.kr)
-인터넷정보침해건수.인터넷침해대응지원센터
-네이트·싸이월드 고객정보 유출흐름도.한국경제.김광
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정보화 사회를 향해서, 박영사
Giddens, Anthony.(1991), 이윤희등 역, 포스트모더니티, 민영사
Johnson, D. G. and K. Miller(1998), \"Anonymity, Pseudonymity, or Inescapable Identity on the Net,\" Computers and Society, June 1998
Rose, L.(1995), NetLaw: Your Rights in the Online World(New York: Mc
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정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mining Tools from the world wide web Web Information)
웹 마이닝의 적용영역
웹 마이닝의 분류
1) Web Usage Mining
정의 : web server로부
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