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유승영(SeungYeong Yoo),이든(Deun Lee),김소연(SoYeon Kim),김유경(YuGyeong Kim),최선오(SunOh Choi),유철중(CheolJung Yoo) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
기존의 보이스피싱 범죄는 감소하고 있지만, 최근 메신저 피싱으로 전환되어 그 피해가 매년 급증하고 있다. 메신저 피싱의 81%는 카카오톡을 통해 발생했지만 아직까지 사용자의 주의만 당부할 뿐 실효성 있는 대책은 부족하다. 따라서 본 논문에서는 사전 학습된 AI 기반 피싱 예측 모델을 통해 메신저 피싱 여부를 예측하여 피해를 예방하는 서비스를 제안한다. 한국어 자연어 처리를 위해 딥러닝 모델 학습에 RNN을 개선한 LSTM을 사용하여 피싱 예측에서 높은 정확도를 보였고 사용자 안드로이드 화면에 실시간으로 경고 팝업을 나타내었다. 이를 바탕으로 새로운 유형의 피싱에 빠르게 대응할 수 있기를 기대한다. Conventional voice phishing crimes are on the decline, but recently it has been coverted to messenger phishing and the damage is increasing rapidly every year. 81% of messenger phishing committed through KakaoTalk, but it still only asks users to be careful, but lacks effective measures. Therefore, in this paper we propose a service that prevents damage by predicting messenger phishing through a pre-learned AI-based phishing prediction model. The deep learning model using LSTM that improved RNN showed high accuracy in phishing predictions and displayed warning pop-ups on user’s Android screen in real time. Based on this, we expect to be able to respond quickly to new types of phishing.