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Conference Paper
빈출 키워드 및 문맥 기반 보이스피싱 수법 분류 기술
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- Issue Date
- 2026-02
- Citation
- 한국통신학회 종합 학술 발표회 (동계) 2026, pp.1-2
- Publisher
- 한국통신학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 본 연구에서는 통화 내 빈출 키워드 분석과 문맥 기반 분석을 활용하여 보이스피싱 수법(예: 대출 사기형, 수사기관 사칭형)을 식별하는 분류 기술을 제안한다. 빈출 키워드 기반 분류 방식에서는 대출 사기형과 수사기관 사칭형 보이스피싱에서 자주 등장하는 핵심 키워드를 추출하고, 텍스트 내 수법별 키워드 출현 여부를 기준으로 보이스피싱 수법을 분류하였다. 문맥 기반 분류 방식에서는 SBERT(Sentence-BERT)를 활용하여 보이스피싱 텍스트의 문맥 정보를 학습하고, 학습된 임베딩을 기반으로 보이스피싱 수법을 분류하였다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 금융감독원에서 공개한 보이스피싱 음성 데이터를 텍스트로 변환하여 사용하였다. 실험 결과, 빈출 키워드 기반 분류 방식은 93.00%의 수법 분류 정확도를 달성하였으며, 문맥 기반 분류 방식은 100%의 수법 분류 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 보이스피싱 수법 분류 기술은 보이스피싱 수사 과정에서 수사 인력 배치 및 수사 계획 수립을 지원하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.