[보안뉴스]AI로 보이스피싱 잡는다...민관 ‘원팀’ 협의체 발족

내용 요약

정부·민간이 공동으로 보이스피싱 R&D를 추진하기 위해 ‘보이스피싱 대응 R&D 민관 협의체’를 발족했다. 상반기 보이스피싱 피해액이 6 000억 원을 기록하며, 민관 협력으로 AI 기반 탐지 기술을 한층 강화할 계획이다.

핵심 포인트

• 민관 협의체 발족: 정부(과학기술정보통신부·IITP)와 기업이 한 팀이 되어 보이스피싱 대응 체계를 가속화
• 피해 규모: 상반기 보이스피싱 피해액이 6 000억 원에 달해 대응의 시급성 강조
• AI 탐지 기술 개선: 음성·행동 데이터를 활용한 딥러닝 모델로 실시간 탐지·차단을 목표

기술 세부 내용

1️⃣ AI 기반 보이스피싱 탐지 기술

단계	설명	핵심 요소
1️⃣ 데이터 수집	보이스피싱 사례·정상 통화 샘플을 대량 수집	라벨링, 개인정보 보호
2️⃣ 음성 전처리	잡음 제거, 스펙트로그램 변환	FFT, Mel‑Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
3️⃣ 특징 추출	음성 인식(ASR) + 감정/스피킹 패턴 분석	텍스트, 감정 스코어
4️⃣ 딥러닝 모델 훈련	LSTM/Transformer 기반 시계열 모델 학습	멀티모달(음성·텍스트) 융합
5️⃣ 실시간 판별 & 알림	엔드‑포인트에서 즉시 판별, SMS/앱 푸시	경보 레벨·자동 차단

예시 결과: 탐지 정확도 94 %, 오류율 2 % 이하(전년도 대비 12 %↓)

2️⃣ 실시간 통화 모니터링 플랫폼

단계	설명	핵심 요소
1️⃣ 통화 스니핑	VoIP/전화 교환소에서 스트림 캡처	암호화 해제·프록시 서버
2️⃣ 음성 스트림 분석	실시간 FFT + 스펙트로그램 생성	GPU 가속
3️⃣ 이상 패턴 탐지	사전 학습된 딥러닝 모델과 비교	0.1 초 이내 판별
4️⃣ 즉시 차단 및 신고	SIP ALG으로 호출 차단, 경찰·은행에 자동 알림	법적 근거·데이터 보존
5️⃣ 대시보드	통화 통계·위험 지표 실시간 표시	KPI 시각화

효과: 평균 차단 시간 0.6 초, 피해 감소율 18 % 달성 예상.

이와 같은 단계별 접근은 보이스피싱 대응의 실효성을 크게 높이며, 민간·공공 데이터 연동을 통해 지속적인 모델 개선이 가능하도록 설계되었습니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139171&kind=&sub_kind=