KoBERT를 활용한 실시간 보이스피싱 탐지기법 개념설계

Design of Real-Time Voice Phishing Detection Techniques using KoBERT

  • 김영진 (배재대학교 스마트ICT융합학과) ;
  • 이병엽 (배재대학교 사이버보안학과) ;
  • 강아름 (배재대학교 사이버보안학과)
  • Yeong Jin Kim (Dept. of Smart ICT Convergence, Pai Chai University) ;
  • Byoung-Yup Lee (Dept. of Cyber Security, Pai Chai University) ;
  • Ah Reum Kang (Dept. of Cyber Security, Pai Chai University)
  • 발행 : 2024.01.17

초록

본 논문은 금융 범죄 중 하나인 보이스피싱을 실시간으로 예방하기 위한 탐지 기법을 제안한다. 제안된 모델은 수화기에 출력되는 음성을 녹음하고 네이버 CSR(Cloud Speech Recognition)을 통해 텍스트 파일로 변환한 후 딥러닝 기반의 KoBERT를 바탕으로 다양한 보이스피싱 패턴을 학습하여 실시간 환경에서의 신속하고 정확한 탐지를 위해 실제 통화 데이터를 적절하게 처리하여, 이를 통해 효과적인 보이스피싱 예방에 도움을 줄 것으로 예상된다.

키워드

과제정보

Following are result of a study on the "Convergence and Open Sharing System" Project, supported by the Ministry of Education and National Research Foundation of Korea.

참고문헌

  1. KOREA FEDERATION OF BANKS, https://portal.kfb.or.kr/voice/vphishing.php
  2. Data Portal, https://www.data.go.kr/data/15063815/fileData.do
  3. FORTUNE KOREA, http://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=21586
  4. Seung-Yeon Koo, You-Jin Lee, Jung-Hwa Kang, Jae-Hyun Kim, "Design of Phone Scam Discrimination Algorithm using LSTM."Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 989-990. 2021.
  5. SKTBrain KoBERT, https://github.com/SKTBrain/KoBERT