보이스피싱 피해 1년만에 2배! AI와 빅데이터로 막는 최신 기술
보이스피싱 위협, 얼마나 심각한가?
요즘 휴대폰에 전화가 울리면 먼저 의심부터 하는 분들이 많아졌습니다. 그만큼 보이스피싱 범죄가 우리 일상 속에 깊숙이 자리 잡았기 때문입니다. 특히 최근 몇 년 사이 피해 규모가 급증하고 있다는 점이 더욱 문제입니다.
보이스피싱이란 전화를 통해 피해자를 속여 금전을 갈취하는 사기 범죄를 말합니다. 은행원, 경찰, 검사 등으로 사칭하여 신분증, 비밀번호, 계좌 정보를 요구하거나 금전을 직접 송금하도록 유도합니다.
“보이스피싱 피해가 1년 사이에 2배로 증가했습니다.”
이러한 급증하는 범죄에 대응하기 위해 정부, 통신사, 금융기관들이 AI와 빅데이터라는 첨단 기술을 총동원하고 있습니다. 단순히 번호를 차단하는 수준을 넘어, 실시간으로 사기를 탐지하고 예방하는 지능형 시스템이 등장한 것입니다.
AI 기술로 실시간 탐지하기
음성을 텍스트로 변환하는 기술
최신 AI 기술의 핵심은 통화 내용을 실시간으로 분석하는 것입니다. 통화가 진행되는 도중에 음성을 텍스트로 변환한 후, 이를 분석하여 보이스피싱 여부를 판단합니다.
예를 들어, KT가 상용화한 ‘AI 보이스피싱 탐지·알림서비스’의 경우, 금융감독원의 보이스피싱 시나리오 2만 건을 학습한 AI가 화자의 초반 150음절을 텍스트로 변환해 분석합니다. 만약 보이스피싱이 의심되면 즉시 통화 화면에 ‘주의’ 표시를 띄워 고객에게 경고합니다.
소형언어모델(sLM)을 활용한 입체 분석
최신 기술은 더욱 정교해졌습니다. 통신 3사가 함께 개발한 보이스피싱 탐지 AI 에이전트는 단순한 키워드 검색을 넘어섭니다.
이 기술은 소형언어모델(sLM)을 활용하여 통화 내용 중 보이스피싱으로 의심되는 상황을 입체적으로 분석합니다. 신분증 요구, 비밀번호 요청, 금전 요구 등의 상황을 종합적으로 판단하는 것입니다.
특히 국립과학수사연구원이 제공한 실제 보이스피싱 데이터를 활용하기 때문에, 기존의 단순한 패턴 검색 방식보다 훨씬 더 정확합니다.
개인정보 보호를 위한 설계
AI 기술의 도입에 따라 개인정보 유출 우려도 함께 제기되었습니다. 하지만 최신 기술들은 이를 충분히 고려하고 있습니다.
분석 데이터는 서버 연동 없이 외부로 전송되지 않도록 설계되었습니다. 즉, 사용자의 통화 내용이 불필요하게 저장되거나 유출될 위험이 없다는 뜻입니다.
빅데이터 분석의 역할
경찰청과 공공기관의 데이터 통합
AI만으로는 부족합니다. 빅데이터 분석이 함께 작동할 때 진정한 방어망이 구축됩니다. LG유플러스가 구축한 ‘고객피해방지 분석시스템’이 좋은 사례입니다.
이 시스템은 자사에 보유한 고객의 피해대응 정보와 경찰청, 한국인터넷진흥원(KISA) 등 외부기관의 정보를 종합 분석합니다. 스미싱 URL, 보이스피싱 번호, 스팸번호 등 산재된 정보를 모아서 AI와 머신러닝을 활용해 피해상황을 파악합니다.
1만여 개의 음성 파일로 범죄자 식별
행정안전부는 더욱 야심찬 프로젝트를 추진 중입니다. 2015년부터 2020년까지 6년간 신고된 1만여 개의 보이스피싱 음성 파일을 분석하는 것입니다.
이 빅데이터 분석을 통해:
- 전화 사기범의 동일인 여부 확인
- 사기집단에 소속된 범죄자 그룹화
- 전화금융사기 조직 검거율 향상
- 여죄 적발
이 모든 것이 가능해집니다.
세계 최초의 음성분석 모델
행정안전부가 개발한 보이스피싱 음성분석 모델은 세계 최초라는 점에서 주목할 만합니다. 국내외 6,000여 명으로부터 추출한 100만 개 이상의 음성데이터를 활용했습니다.
결과는 놀라웠습니다. 기존 외국산 분석모델 대비 범죄자 음성 판별 정확도가