음성 피싱 탐지 프레임워크 다이어그램

이 다이어그램은 Agentic AI 접근 방식을 활용한 음성 피싱 탐지 프로세스를 나타내는 플로우차트입니다. 주요 구성 요소는 순차적으로 배치되어 있으며, 데이터는 한 단계에서 다음 단계로 흐르며, 자율 학습을 위한 피드백 메커니즘이 포함되어 있습니다. 아래는 각 구성 요소에 대한 단계별 설명입니다.

1. Audio Input (오디오 입력)

• 설명: 전화 통화나 음성 메시지에서 얻은 원시 오디오 데이터가 입력되는 시작점입니다. 실시간 대화나 녹음된 메시지 등 다양한 소스에서 데이터가 수집됩니다.
• 표현: “Audio Input”라는 라벨이 붙은 박스.
• 역할: 잠재적인 피싱 시도를 분석할 원시 데이터를 제공합니다.

2. Preprocessing (전처리)

• 설명: 원시 오디오 데이터를 분석에 적합하도록 정제하고 표준화합니다. 잡음 제거, 정규화, 특징 추출에 적합한 형식으로의 변환 등이 포함될 수 있습니다.
• 표현: “Preprocessing”이라는 라벨이 붙은 박스. “Audio Input”에서 화살표로 연결됩니다.
• 역할: 정확한 특징 추출과 분석을 위해 오디오 데이터를 최적화합니다.

3. Feature Extraction (특징 추출)

• 설명: 전처리된 데이터에서 피싱 탐지에 유용한 오디오 특징을 추출합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
  • Voice Tone (음성 톤): 음높이, 변조 등의 특성.
  • Speech Patterns (발화 패턴): 말의 속도, 멈춤, 리듬.
  • Keywords (키워드): 피싱 시도에서 자주 사용되는 단어 또는 구문.
  • Audio Spectrograms (오디오 스펙트로그램): 주파수 내용을 시각적으로 표현.
• 표현: “Feature Extraction”이라는 라벨이 붙은 박스. “Preprocessing”에서 화살표로 연결되며, 내부 또는 옆에 “Voice Tone, Speech Patterns, Keywords” 등의 특징 목록이 포함될 수 있습니다.
• 역할: 합법적인 통화와 피싱 통화를 구분하는 데 도움이 되는 핵심 오디오 특성을 식별합니다.

4. AI Model (AI 모델)

• 설명: 추출된 특징을 기계 학습 또는 딥 러닝 모델로 분석하여 오디오를 합법적이거나 피싱 시도로 분류합니다. 사용 가능한 모델 유형:
  • CNN (Convolutional Neural Network): 오디오 스펙트로그램 분석에 적합.
  • RNN (Recurrent Neural Network): 발화 패턴과 같은 시퀀스 데이터 처리에 유용.
  • NLP (Natural Language Processing): 음성 콘텐츠 분석에 활용.
• 표현: “AI Model”이라는 라벨이 붙은 박스. “Feature Extraction”에서 화살표로 연결되며, “CNN” 또는 “RNN”과 같은 모델 유형이 명시될 수 있습니다.
• 역할: 오디오를 분류하고 피싱 여부를 판단합니다.

5. Decision Making (의사 결정)

• 설명: AI 모델의 분류 결과를 기반으로 적절한 조치를 결정합니다. 피싱으로 판단되면 사용자에게 경고를 보내거나 통화를 차단하고, 합법적이면 통화를 허용합니다.
• 표현: “Decision Making”이라는 라벨이 붙은 박스. “AI Model”에서 화살표로 연결됩니다.
• 역할: AI 모델의 출력을 해석하고 대응 방안을 결정합니다.

6. Action (조치)

• 설명: 결정에 따라 시스템이 최종 조치를 취합니다. 가능한 조치:
  • 사용자에게 알림을 통해 경고.
  • 통화 또는 메시지 차단.
  • 합법적인 경우 통화 진행 허용.
• 표현: “Action”이라는 라벨이 붙은 박스. “Decision Making”에서 화살표로 연결되며, “Alert User” 또는 “Block Call”과 같은 구체적인 조치가 나열될 수 있습니다.
• 역할: 잠재적인 피싱 시도로부터 사용자를 보호하기 위해 실행합니다.

7. Training Data (훈련 데이터)

• 설명: AI 모델을 학습시키기 위해 라벨링된 데이터를 제공합니다. 합법적인 오디오와 피싱 오디오 샘플을 포함하며, 다양한 피싱 유형을 반영합니다.
• 표현: “Training Data”라는 라벨이 붙은 박스. “AI Model”로 향하는 화살표로 연결됩니다.
• 역할: 모델이 분류 정확도를 높이도록 학습 데이터를 제공합니다.

8. Feedback Loop (피드백 루프)

• 설명: Agentic AI의 핵심 기능으로, 시스템이 의사 결정과 사용자 피드백을 통해 자율적으로 학습합니다. 오탐지/미탐지 사례나 사용자 입력(예: 통화가 합법적임을 확인)을 기반으로 모델을 조정합니다.
• 표현: “Action”에서 “AI Model”로 돌아가는 화살표.
• 역할: 지속적인 학습과 적응을 통해 새로운 피싱 전술에 대응할 수 있도록 합니다.

다이어그램 흐름 요약

• 주요 흐름:
  • Audio Input → Preprocessing → Feature Extraction → AI Model → Decision Making → Action
• 훈련:
  • Training Data → AI Model
• 피드백:
  • Action → AI Model (피드백 루프를 통해)

추가 고려 사항

• 자율성: 피드백 루프와 훈련 데이터 통합은 시스템의 자율적 운영 및 개선 능력을 강조합니다.
• 실시간 작동: 오디오 입력부터 조치까지의 순차적 흐름은 실시간 대응을 보장합니다.
• 적응성: 피드백 루프는 새로운 피싱 유형에 대한 시스템의 적응력을 강화합니다.

이 프레임워크 다이어그램은 Agentic AI 접근 방식이 음성 피싱 탐지에 어떻게 적용되는지를 명확히 보여주며, 자율적 의사 결정, 실시간 분석, 지속적 학습의 통합을 통해 증가하는 위협에 효과적으로 대응할 수 있음을 나타냅니다.