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      KCI등재

      다크웹상 범죄정보 자동 수집·분석 플랫폼 도입의 고려사항 연구 = Criminal policy considerations for introducing an automatic crime information collection and analysis platform on the dark web

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      https://www.riss.kr/link?id=A108831442

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      국문 초록 (Abstract)

      우리나라에서 다크웹의 존재와 위험성이 대중들에게 알려지기 시작한지 10여년이 지났다. 생소한 개념이었던 다크웹이 몇 가지 중대한 범죄와 이에 대한 언론의 보도로 이제는 많은 사람들이 알고 있는 영역으로 자리잡았다. 우리나라에서 주로 다크웹에서의 마약문제가 가장 심각한 사안으로 취급되고 있다. 2023년 1월 26일 법무부는 ‘2023 법무부 5대 핵심 추진과제’를 통해 마약범죄를 방지하고 마약청정국의 지위를 회복하기 위해 다크웹 전담수사팀까지 신설하겠다고 발표했으며, 실제 2023년 2월 검찰인사에서 서울중앙·인천·부산·광주지검에 마약범죄 특별수사팀을설치해 20여명의 다크웹 전담 수사팀도 보강한 것으로 보도되었다. 이는 노출되기를 꺼려하는 범죄자가 인터넷의 어둡고 숨겨진 영역 또는 실시간으로 접속할 수 있는 방법이 거의 없는 암호화된 개인채널에서 다양한 형태의 범죄를 저지르는 소위범죄의 암흑화(going dark) 현상에 기인한다. 즉, 일반적인 방법으로는 범죄흔적이 남지 않는 다크웹에서의 범죄현상이 그만큼 심각해지는 것이며, 이는 우리 수사기관이 종래 범죄와의 투쟁과는 다른 변화를 거쳐야 한다는 것을 의미한다.
      하지만 인공지능과 머신러닝의 급격한 발달은 다크웹에서의 범죄수사에도 커다란 발전을 가져왔으며, EU의 ‘HORIZON 2020 연구 및 혁신 프로그램’에서 진행한 TENSOR라는 프로젝트를 주목할만하다. TENSOR는 웹에서 계속 증가하는 테러범죄 관련 데이터를 이해, 획득, 추출 및 분석하는 데 필요한 반복적이고 수동적인 작업 대부분을 대체하여 조사자의 능력을 확장하는 것을 목표로 하는 다크웹에서의자동화된 범죄정보 수집, 추출, 분석, 시각화 플랫폼이다. 쉽게 말해 온라인(표면웹과 다크웹 포함)에서 활동하는 테러범죄자의 정보에 효율적으로 탐지·수집하기 위해 자동화된 대규모 웹 크롤링, 스크래핑, 머신러닝, 자동 봇(bot), 텍스트 및 멀티미디어 마이닝 기술을 활용하는 프로그램 군으로 볼 수 있다.
      드디어 우리는 AI등이 범죄정보를 자동으로 수집·분석해서 범죄와의 투쟁에 활용할 수 있는 길이 열린 것이다. 이러한 플랫폼이 인간의 범죄정보를 자동으로 수집하는 것은 우선적으로 현행법상 근거규정이 없다는 문제점이 있다. 당연히 우리나라에 도입되지 않은 기술이기 때문에 근거규정이 없다는 한계점은 이해할 수 있지만, 향후 이러한 플랫폼의 도입을 고려하여 사전에 근거규정을 어느 법에, 어느 정도로 설정할 것인가에 대한 고민이 필요한 시점이다.
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      우리나라에서 다크웹의 존재와 위험성이 대중들에게 알려지기 시작한지 10여년이 지났다. 생소한 개념이었던 다크웹이 몇 가지 중대한 범죄와 이에 대한 언론의 보도로 이제는 많은 사람들...

      우리나라에서 다크웹의 존재와 위험성이 대중들에게 알려지기 시작한지 10여년이 지났다. 생소한 개념이었던 다크웹이 몇 가지 중대한 범죄와 이에 대한 언론의 보도로 이제는 많은 사람들이 알고 있는 영역으로 자리잡았다. 우리나라에서 주로 다크웹에서의 마약문제가 가장 심각한 사안으로 취급되고 있다. 2023년 1월 26일 법무부는 ‘2023 법무부 5대 핵심 추진과제’를 통해 마약범죄를 방지하고 마약청정국의 지위를 회복하기 위해 다크웹 전담수사팀까지 신설하겠다고 발표했으며, 실제 2023년 2월 검찰인사에서 서울중앙·인천·부산·광주지검에 마약범죄 특별수사팀을설치해 20여명의 다크웹 전담 수사팀도 보강한 것으로 보도되었다. 이는 노출되기를 꺼려하는 범죄자가 인터넷의 어둡고 숨겨진 영역 또는 실시간으로 접속할 수 있는 방법이 거의 없는 암호화된 개인채널에서 다양한 형태의 범죄를 저지르는 소위범죄의 암흑화(going dark) 현상에 기인한다. 즉, 일반적인 방법으로는 범죄흔적이 남지 않는 다크웹에서의 범죄현상이 그만큼 심각해지는 것이며, 이는 우리 수사기관이 종래 범죄와의 투쟁과는 다른 변화를 거쳐야 한다는 것을 의미한다.
      하지만 인공지능과 머신러닝의 급격한 발달은 다크웹에서의 범죄수사에도 커다란 발전을 가져왔으며, EU의 ‘HORIZON 2020 연구 및 혁신 프로그램’에서 진행한 TENSOR라는 프로젝트를 주목할만하다. TENSOR는 웹에서 계속 증가하는 테러범죄 관련 데이터를 이해, 획득, 추출 및 분석하는 데 필요한 반복적이고 수동적인 작업 대부분을 대체하여 조사자의 능력을 확장하는 것을 목표로 하는 다크웹에서의자동화된 범죄정보 수집, 추출, 분석, 시각화 플랫폼이다. 쉽게 말해 온라인(표면웹과 다크웹 포함)에서 활동하는 테러범죄자의 정보에 효율적으로 탐지·수집하기 위해 자동화된 대규모 웹 크롤링, 스크래핑, 머신러닝, 자동 봇(bot), 텍스트 및 멀티미디어 마이닝 기술을 활용하는 프로그램 군으로 볼 수 있다.
      드디어 우리는 AI등이 범죄정보를 자동으로 수집·분석해서 범죄와의 투쟁에 활용할 수 있는 길이 열린 것이다. 이러한 플랫폼이 인간의 범죄정보를 자동으로 수집하는 것은 우선적으로 현행법상 근거규정이 없다는 문제점이 있다. 당연히 우리나라에 도입되지 않은 기술이기 때문에 근거규정이 없다는 한계점은 이해할 수 있지만, 향후 이러한 플랫폼의 도입을 고려하여 사전에 근거규정을 어느 법에, 어느 정도로 설정할 것인가에 대한 고민이 필요한 시점이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      About 10 years have passed since the existence and dangers of the dark web began to become known to the public in Korea. The dark web, which was an unfamiliar concept, has now become an area that many people are aware of due to several serious crimes and media reports about them. In Korea, the drug problem mainly on the dark web is treated as the most serious issue. On January 26, 2023, the Ministry of Justice announced that it would establish a dedicated dark web investigation team to prevent drug crimes and restore the status of the Drug Cleansing Agency through the '2023 Ministry of Justice's Five Core Promotion Tasks', and in fact, in the prosecution personnel appointment in February 2023, It was reported that the Seoul Central, Incheon, Busan, and Gwangju District Prosecutors' Offices have established special drug crime investigation teams and strengthened the dark web investigation team with about 20 members. This is due to the so-called going dark phenomenon of crime, in which criminals who are reluctant to be exposed commit various types of crimes in dark, hidden areas of the Internet or in encrypted private channels with few ways to access them in real time. In other words, the crime phenomenon on the dark web, where no traces of crime are left behind by general methods, is becoming more serious, and this means that our investigative agencies must undergo changes that are different from the fight against crime in the past.
      However, the rapid development of artificial intelligence and machine learning has brought about great progress in criminal investigation on the dark web, and a project called TENSOR conducted by the EU's ‘HORIZON 2020 Research and Innovation Program’ is worth noting. TENSOR is an automated crime intelligence collection on the dark web that aims to expand the capabilities of investigators by replacing much of the repetitive, manual work needed to understand, acquire, extract and analyze the ever-growing amount of terrorism-related data on the web, an extraction, analysis, and visualization platform. Simply put, automated large-scale web crawling, scraping, machine learning, automatic bots, and text and multimedia mining technologies are utilized to efficiently detect and collect information on terrorist criminals active online (including the surface web and dark web). It can be seen as a group of programs that do.
      Finally, we have opened the way for AI and other systems to automatically collect and analyze crime information and use it to fight crime. The problem with these platforms automatically collecting human crime information is that there are no basis regulations under the current law. Of course, since it is a technology that has not been introduced in Korea, the limitation of the lack of basis regulations is understandable, but considering the introduction of such platforms in the future, it is necessary to consider in advance which law and to what extent the basis regulations will be established.
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      About 10 years have passed since the existence and dangers of the dark web began to become known to the public in Korea. The dark web, which was an unfamiliar concept, has now become an area that many people are aware of due to several serious crimes ...

      About 10 years have passed since the existence and dangers of the dark web began to become known to the public in Korea. The dark web, which was an unfamiliar concept, has now become an area that many people are aware of due to several serious crimes and media reports about them. In Korea, the drug problem mainly on the dark web is treated as the most serious issue. On January 26, 2023, the Ministry of Justice announced that it would establish a dedicated dark web investigation team to prevent drug crimes and restore the status of the Drug Cleansing Agency through the '2023 Ministry of Justice's Five Core Promotion Tasks', and in fact, in the prosecution personnel appointment in February 2023, It was reported that the Seoul Central, Incheon, Busan, and Gwangju District Prosecutors' Offices have established special drug crime investigation teams and strengthened the dark web investigation team with about 20 members. This is due to the so-called going dark phenomenon of crime, in which criminals who are reluctant to be exposed commit various types of crimes in dark, hidden areas of the Internet or in encrypted private channels with few ways to access them in real time. In other words, the crime phenomenon on the dark web, where no traces of crime are left behind by general methods, is becoming more serious, and this means that our investigative agencies must undergo changes that are different from the fight against crime in the past.
      However, the rapid development of artificial intelligence and machine learning has brought about great progress in criminal investigation on the dark web, and a project called TENSOR conducted by the EU's ‘HORIZON 2020 Research and Innovation Program’ is worth noting. TENSOR is an automated crime intelligence collection on the dark web that aims to expand the capabilities of investigators by replacing much of the repetitive, manual work needed to understand, acquire, extract and analyze the ever-growing amount of terrorism-related data on the web, an extraction, analysis, and visualization platform. Simply put, automated large-scale web crawling, scraping, machine learning, automatic bots, and text and multimedia mining technologies are utilized to efficiently detect and collect information on terrorist criminals active online (including the surface web and dark web). It can be seen as a group of programs that do.
      Finally, we have opened the way for AI and other systems to automatically collect and analyze crime information and use it to fight crime. The problem with these platforms automatically collecting human crime information is that there are no basis regulations under the current law. Of course, since it is a technology that has not been introduced in Korea, the limitation of the lack of basis regulations is understandable, but considering the introduction of such platforms in the future, it is necessary to consider in advance which law and to what extent the basis regulations will be established.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김병수, "특정인에 대한 범죄예측 시스템의 문제점과 개선방안" 한국형사법학회 33 (33): 241-266, 2021

      2 "좌충우돌 머스크 이번엔 인공지능 위험성 경고"

      3 김성태, "정보활동에 관한 경찰관 직무집행법 개선 방안" 경찰대학 20 (20): 69-104, 2020

      4 양종모, "인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의 적용에 관한 고찰" 대검찰청 (51) : 210-242, 2016

      5 고학수, "유럽연합 인공지능법안의 개요 및 대응방안" 서울대학교 인공지능정책 이니셔티브 (2) : 2021

      6 문현수 ; 김수현 ; 이영석, "웹 브라우저 렌더링 및 스크립팅 작업 제거를 통한 토르(Tor) 기반 다크 웹(Dark Web) 수집 성능 개선" 한국정보과학회 47 (47): 1008-1013, 2020

      7 신상미, "온라인수색의 법률적 문제점과 허용가능성" 경찰대학 20 (20): 173-200, 2020

      8 백상진, "예방경찰적 정보수집활동의 법적 정당화 방안에 관한 연구" 서울시립대학교 법학연구소 28 (28): 181-213, 2020

      9 김학경, "영국 수사권한법에 규정된 온라인수색 법제에 관한 소고" 대검찰청 (74) : 62-103, 2022

      10 애덤 로스타인, "암호화폐" 그 이후 2018

      1 김병수, "특정인에 대한 범죄예측 시스템의 문제점과 개선방안" 한국형사법학회 33 (33): 241-266, 2021

      2 "좌충우돌 머스크 이번엔 인공지능 위험성 경고"

      3 김성태, "정보활동에 관한 경찰관 직무집행법 개선 방안" 경찰대학 20 (20): 69-104, 2020

      4 양종모, "인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의 적용에 관한 고찰" 대검찰청 (51) : 210-242, 2016

      5 고학수, "유럽연합 인공지능법안의 개요 및 대응방안" 서울대학교 인공지능정책 이니셔티브 (2) : 2021

      6 문현수 ; 김수현 ; 이영석, "웹 브라우저 렌더링 및 스크립팅 작업 제거를 통한 토르(Tor) 기반 다크 웹(Dark Web) 수집 성능 개선" 한국정보과학회 47 (47): 1008-1013, 2020

      7 신상미, "온라인수색의 법률적 문제점과 허용가능성" 경찰대학 20 (20): 173-200, 2020

      8 백상진, "예방경찰적 정보수집활동의 법적 정당화 방안에 관한 연구" 서울시립대학교 법학연구소 28 (28): 181-213, 2020

      9 김학경, "영국 수사권한법에 규정된 온라인수색 법제에 관한 소고" 대검찰청 (74) : 62-103, 2022

      10 애덤 로스타인, "암호화폐" 그 이후 2018

      11 박웅신, "아동음란물 규제를 위한 신종 수사기법 검토 - 다크웹상 아동음란물 수사를 중심으로 -" 한국법학회 19 (19): 51-83, 2019

      12 손재영, "새로운 위험개념과 경찰법의 위기- 독일 바이에른 경찰직무법(PAG)의개정에 따른 위헌 논란을 중심으로 -" 한국치안행정학회 17 (17): 33-54, 2020

      13 정완, "사이버범죄의 주요 쟁점과 대응책에 관한 소고" 법학연구소 17 (17): 365-392, 2016

      14 류부곤, "비닉성 온라인 플랫폼을 이용한 범죄에 대한 법적 대응방안" 경찰대학 21 (21): 29-60, 2021

      15 "법무부, 마약과의 전쟁, 다크웹까지 보겠다"

      16 주현경 ; 정채연, "범죄예측 및 형사사법절차에서 알고리즘 편향성 문제와 인공지능의 활용을 위한 규범 설계" 법학연구원 27 (27): 115-162, 2020

      17 김예은 ; 도예진 ; 한상연 ; 김성민, "메모리 포렌식 기반 키워드 매칭을 통한 다크 웹 사용자 행위 분석" 한국디지털포렌식학회 16 (16): 34-48, 2022

      18 "디지털포렌식진흥법 나오나... ‘사이버범죄 수사 기반 마련"

      19 전치홍, "디지털 증거의 역외 압수수색에 관한 최신 쟁점 - 미국의 사례 및 법제를 중심으로-" 한국형사소송법학회 10 (10): 91-122, 2018

      20 윤지영, "디지털 성범죄 대응을 위한 수사법제 개선 방안 - 온라인 수색과 잠입수사 법제화를 중심으로 -" 한국형사정책학회 32 (32): 41-73, 2020

      21 정다윗, "다크웹상 효율적인 사이버 위협 탐지를 위한 프레임워크 제안" 2022

      22 박웅신, "다크웹상 테러 선동행위의 형사법적 대응방안" 한국형사법학회 31 (31): 199-226, 2019

      23 김아린, "다크웹 크롤러를 사용한 악성코드 탐지 및 분석" 27 (27): 2020

      24 정태진 ; 이광민, "다크웹 범죄활동 동향: 국제공조 및 대응전략" 한국경찰연구학회 17 (17): 213-234, 2018

      25 박진실 ; 장노순, "다크넷과 마약밀매의 위협 실태와 성격" 한국경찰연구학회 21 (21): 75-106, 2022

      26 이원상, "다크넷 수사를 위한 수사제도에 대한 소고" 대검찰청 (69) : 343-375, 2020

      27 박웅신 ; 이경열, "다크넷 범죄현상과 형사법적 대응방안" 대검찰청 (58) : 219-256, 2018

      28 마크 굿맨, "누가 우리의 미래를 훔치는가" 북라이프 2016

      29 김형훈, "경찰법상 위험 개념의 구분과 기능 -경찰관직무집행법 제8조의2 신설을 계기로 -" 법학연구원 45 (45): 119-154, 2021

      30 "경찰, ‘다크웹 추적’ 시스템 만들었다…수사에 본격 도입"

      31 이원상, "감염병예방법에 따른 형사처벌에 대한 고찰" 한국형사법학회 33 (33): 217-242, 2021

      32 "檢, 마약과 전쟁…서울·인천·부산·광주 특별수사팀설치"

      33 M. Hildebrandt, "Who needs stories if you can get the data?" 24 : 2011

      34 Evan Lane, "TOR & The Dark Net" Create Space Independent Publishing Platform 2017

      35 EU, "Retrieval and Analysis of Heterogeneous Online Content for Terrorist Activity Recognition – Market Analysis" 2018

      36 EU CORDIS, "Retrieval and Analysis of Heterogeneous Online Content for Terrorist Activity Recognition"

      37 EU, "Retrieval and Analysis of Heterogeneous Online Content for Terrorist Activity Recognition - Public Final Activity Report" 2020

      38 E. J. Kindt, "Privacy and Data Protection Issues of Biometric Applications" Springer 2013

      39 김재진, "PGP 공개키 단서를 활용한 다크웹 범죄수사 방안" 한국디지털포렌식학회 13 (13): 219-230, 2019

      40 L. Karl Branting, "Name Matching in Law Enforcement and CounterTerrorism"

      41 Mnih, K. Kavukcuoglu, "Human-level control through deep reinforcement learning" 518 : 2015

      42 "Google’s AI passed a famous test - and showed how the test is broken"

      43 R. McMillan, "Google's Al is now smart enough to play Atari like the Pros"

      44 Gabriel Weimann, "Going Dark-Terrorism on the Dark Web" 39 (39): 2016

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      48 David H. Cropley, "Creativity and Crime-A Psychological Analysis" Cambridge Univ. Press 2013

      49 B. J. Altvater, "Combatting Crime on the Dark Web" 50 (50): 2017

      50 Jennifer Schroeder, "COPLINK: Database Integration and Access for a Law Enforcement Intranet" 2001

      51 Michael Cherto, "A public policy perspective of the Dark Web" 2 (2): 2017

      52 경찰청, "2022 사이버범죄 트렌드" 2022

      53 헌법재판소, "2018. 8. 30. 선고 2016헌마263 전원재판부 결정"

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