보이스피싱 탐지·예측을 위한 단말 기반 음성·텍스트 딥러닝

Device-Oriented Voice Phishing Detection and Prediction Using Speech-Text Deep Learning

연구 내용

통화 음성·텍스트 신호를 기반으로 보이스피싱을 탐지하고, 딥페이크 및 악성앱 정황과 함께 단말 내 인공지능으로 예측 정확도를 높이는 연구

보이스피싱을 예방하고 대응하기 위해 음성·텍스트 기반 딥러닝 모델을 활용한 탐지와 예측 기술을 개발합니다. 통화분석을 통해 보이스피싱을 판별하는 기술을 수행하고, 함정수사 기반 데이터 활용을 통해 탐지 성능을 개선하는 방향을 포함합니다. 또한 보이스피싱 정보 수집·가공과 빅데이터 기반 수사지원시스템을 구축하여 범죄 정보 자동 프로파일링과 수사 의사결정 지원을 수행합니다. 최근에는 단말 내 인공지능과 인공신경망 경량화, 딥페이크 탐지, 악성앱 탐지 요소를 결합해 신종 유형까지 확장하는 연구를 진행합니다.

관련 프로젝트

8건

연구 흐름

초기에는 음성·텍스트 딥러닝을 적용해 보이스피싱 예방을 위한 탐지 접근을 구축하고, 통화분석 기반 탐지 및 함정수사 기반 데이터 활용 전략을 병행했습니다. 이후 보이스피싱 정보 수집·가공과 빅데이터 기반 수사지원시스템 개발로 확장하여 범죄 정보 자동 프로파일링과 대응 프레임워크를 구성했습니다. 최근에는 새로운 유형의 보이스피싱을 탐지·예측하기 위해 단말 내 인공지능 적용과 인공신경망 경량화, 딥페이크 및 악성앱 탐지 요소를 포함하는 기술 개발로 연구를 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

실시간 통화 보이스피싱 경고
단말 기반 사기 시도 탐지
딥페이크 음성 위험도 산출
악성앱 정황 탐지
음성·텍스트 교차 분석
통화 로그 프로파일링
수사지원 의사결정 도구
보이스피싱 대응 프레임워크
신종 사기 유형 예측
범죄 정보 자동 수집·가공