최근 몇 년간 단순한 광고성 스팸 문자가 줄어든 대신, 택배 배송 조회, 경찰청 출석 요구, 국민연금 미지급 안내 등 일상생활과 밀접한 내용으로 위장한 악성 문자가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
특히 2년 새 무려 60배 이상 급증한 이 같은 사회공학적 공격은 기존의 정형화된 차단 시스템으로는 막기 어려운 심각한 문제로 떠올랐습니다.
이러한 위협에 맞서, 한국인터넷진흥원(KISA)은 획기적인 기술을 도입한 악성문자 X-레이 시스템을 구축하여, 스미싱을 네트워크 단계에서부터 원천 차단하는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 시스템은 눈에 보이지 않는 악성 코드를 꿰뚫어 보는 엑스레이처럼, 문장 구조와 맥락을 분석하여 위협을 사전에 무력화합니다.
고도화된 스미싱 공격의 심각성
• 호기심 유발: "친구 결혼식 사진", "택배 반송 주소 확인" 등 클릭을 유도하는 내용.
• 긴급성 조성: "결제 승인 오류", "벌금 미납", "긴급재난지원금 신청" 등 즉각적인 행동을 요구하는 내용.
• 권위 사칭: "국민연금공단", "경찰청", "법원" 등 공공기관을 사칭하여 이용자의
경계심을 무너뜨리는 내용.
이러한 수법들은 단순히 문자에 포함된 URL의 위험성을 판단하는 기존의 시스템으로는 차단하기 어렵습니다. 문장이 매우 자연스럽고 일상적인 언어로 구성되어 있기 때문에, AI가 문맥을 파악하고 위협 요소를 스스로 식별하는 고도화된 기술이 필수적입니다.
KISA 악성문자 X-레이 시스템의 핵심 기술과 작동 원리
KISA의 악성문자 X-레이 시스템은 AI 기반 분석과 머신러닝 기술을 핵심으로 활용하여, 기존의 블랙리스트 방식 차단 시스템의 한계를 극복합니다. 이 시스템은 문자의 본질적인 내용을 '엑스레이'처럼 투명하게 들여다봅니다.
머신러닝 기반의 이상 패턴 탐지
이 시스템은 단순한 URL 검사를 넘어, 문자의 텍스트 내용 전체를 분석합니다. 수많은 정상 문자 데이터와 악성 문자 데이터를 머신러닝 모델에 학습시켜, 악성 문자가 가지는 고유의 패턴을 스스로 식별합니다.
예를 들어, "○○님, [웹주소]로 접속하여 확인하시기 바랍니다."와 같은 문장 구조, "긴급", "필수 확인", "미납"과 같은 특정 키워드, 그리고 URL이 삽입된 위치 등을 종합적으로 분석하여 위험도를 점수화합니다.
실시간 연계 분석 및 지능형 차단
시스템은 통신망을 통해 유입되는 모든 문자를 실시간으로 분석합니다. 이 과정에서 AI는 다음 세 가지 주요 요소를 동시에 분석하여 스미싱 여부를 판단합니다.텍스트 내용 분석: 문장 내의 단어, 어순, 문맥, 문법적 오류 등을 분석하여 사회공학적 기법의 사용 여부를 탐지합니다.
URL 패턴 분석: 문자에 포함된 URL을 KISA의 악성 URL 데이터베이스와 비교하는 것은 물론, URL 자체의 길이, 특수문자 포함 여부, 단축 URL 사용 여부 등 다양한 패턴을 분석하여 위험성을 판단합니다.
발신번호 및 발신자 정보 분석: 공공기관 사칭 여부를 판단하기 위해 발신자 정보와 실제 기관의 번호가 일치하는지, 변조된 번호는 아닌지 등을 확인합니다.
이러한 다중 분석을 통해 위험성이 높다고 판단된 문자는 즉시 차단되거나, '주의' 알림과 함께 사용자에게 전송됩니다.
기존 차단 방식과 KISA X-레이 시스템 비교 분석실제 적용 사례:
'국민연금 사칭 스미싱' 차단 예시
가상의 스미싱 공격 사례를 통해 KISA 악성문자 X-레이 시스템의 작동 원리를 구체적으로 살펴보겠습니다.
악성 문자 발송: 공격자가 '00님, 국민연금 미지급 내역 확인하세요. www.nps-support.co.kr'와 같은 스미싱 문자를 불특정 다수에게 보냅니다.
시스템 유입 및 분석: 문자가 이동통신망을 통해 유입되는 순간, KISA의 X-레이 시스템이 이를 즉시 분석합니다.
텍스트 분석: 시스템은 '국민연금'이라는 키워드와 '미지급 내역 확인'이라는 긴급성을 조성하는 문구를 감지합니다. 이 문구는 공공기관 사칭의 전형적인 패턴으로 분류됩니다.
URL 분석: www.nps-support.co.kr'라는 URL이 실제 국민연금공단 공식 도메인(nps.or.kr)과 유사하지만, 약간 변형된 가짜 도메인임을 식별합니다.
종합 판단: '공공기관 사칭 + 긴급성 + 비공식 도메인'이라는 복합적 요소를 기반으로, 시스템은 해당 문자를 99%의 확률로 스미싱으로 판단합니다.
원천 차단: 시스템은 사용자의 휴대폰에 도달하기 전에 해당 문자를 차단합니다. 그 결과, 사용자는 위험에 노출되지 않으며, 사전에 피해를 예방할 수 있게 됩니다.
국민의 역할과 앞으로의 과제
KISA의 악성문자 X-레이 시스템은 스미싱 피해를 줄이는 데 큰 역할을 할 것입니다. 그러나 기술적 방어막만으로는 모든 위협을 막을 수 없습니다. 사용자 스스로가 경각심을 갖고, 의심스러운 문자를 받았을 때 링크를 클릭하지 않고 삭제하는 등의 기본적인 보안 수칙을 준수하는 것이 중요합니다.
KISA와 같은 유관 기관들은 앞으로도 끊임없이 진화하는 스미싱 공격에 맞서, 머신러닝 모델을 지속적으로 업데이트하고, 국제 공조를 통해 위협 정보를 공유하는 등의 노력을 계속해야 합니다. 또한, 일반 국민들이 스미싱의 위험성을 쉽게 이해하고 대처할 수 있도록 교육과 홍보를 강화하는 것도 중요한 과제입니다.