2023.4.8. (토)
서울여자대학교 정보보호영재교육원 입학식이다.
우리(나 + 같은 학교 선배)는 금요일 학교가 끝난 후, 바로 서울로 올라왔다.
야무지게 건대입구에서 육회, 연어 먹bread하고 한양대로 향했다.
연구실 도착해서 모델 학습 돌려놓고 일찍 일어나야 해서 바로 잤다.
그리고.. 6시 반에 일어나서 출발했는데, 지각할 뻔 해서 택시를 탔다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
합격증이랑 입학 선물 받고! 원장님의 OT와 수업을 재밌게 들었다. ㅎㅅㅎ
그리고 점심을 먹으러 갔는데..
줄이 넘 길어서 점심 포기하고 50주년기념관 아래 뚜레쥬르에서 빵으로 때웠다....
오후 수업은 인성교육이였는데,
앉은자리로 조를 지어서 변화하는 디지털 시대의 디지털 약자를 어떻게 보호할까? 에 대한 주제로 프로젝트를 진행하였다.
우리는 디지털 기기를 사용하는 모든 사람들을 디지털 약자라고 정의했다.
그렇게 정의하고 생각하다 보니, 딱 피싱이 떠올랐다.
피싱 문자는 '후후'와 같은 서비스에서 이미 인공지능을 사용해 필터링해 주니,
우린 보이스피싱을 막아보기로 했다.
보이스피싱을 어떻게 막아야 할까?
에 대한 답은 "수신자의 노력"이라고 생각한다.
물론 그게 가장 확실한 방지법이긴 하나,
우리는 이걸 개선하고 싶었다.
어떻게 개선할까?
우리는 보이스피싱 정황을 감지해야겠다고 생각했다.
그럼 수신자 폰에서 모델을 돌려 정황을 감지해 볼까?라고 생각했으나,
통화 내용을 실시간으로 받아올 수 있나?라는 관문에 부딪혀 다른 방식을 생각해 보았다.
마침내 우리는 아이폰 통화녹음 앱 '스위치'에서 아이디어를 얻었다.
스위치의 로직은 공개되어 있지 않지만 대략 생각해 봤을 때,
송신자 -> 수신자의 전화 방식에서
송신자 -착신전화-> 스위치 서버 -VoIP-> 수신자의 방식으로 전환하여 녹음한다는 것을 생각해 볼 수 있었다.
우리도 이런 방식을 채택하기로 했다.
서버는 송신자와 수신자를 연결하는 역할을 할뿐더러,
실시간으로 STT를 통해 텍스트로 가져온 후 GPT API를 통해 보이스피싱 의심 정황이 있는지 파악한다.
그 후 클라이언트에게 보이스피싱이 의심된다고 푸시를 보낸다.
데이터셋이 없어 GPT API를 사용한다고 했지만,
데이터가 모인다면? feature를 잡아, 직접 모델을 만들 수도 있음을 설명했다.
모든 보이스피싱을 방지할 수는 없겠지만,
피해가 줄었으면 좋겠다는 생각으로 기획했는데, 생각보다 재밌었던 프로젝트였다.
(1시간 반 동안 기획과 PPT를 다 하라고 했던 거 빼면..?)
이렇게 우리는 발표를 마치고, 수업이 끝났다.
가장 기억에 남는 발표는 "공유기"였다.
아직도 생생하게 기억이 나는데,
공유기 패킷을 라파로 가져와서 악성 패킷을 잡는..? 뭐 그런 내용이었는데 실제로 완성된 공유기를 들고 와서 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 넘 웃겼다.
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