KISA, 빅데이터 분석 통해 스팸 차단

    입력 : 2018.07.10 17:41


    [앵커]
    스팸 메시지 많이 받아 보시죠? 아무리 스팸 차단 전용 애플리케이션이 있다고는 해도 어떻게든 날아오는 스팸 메시지 때문에 스트레스 많이 받으셨을 텐데요.


    앞으로는 빅데이터를 통해 스팸을 훨씬 철저하게 차단할 수 있게 될 전망입니다.


    뉴스룸에 나와 있는 이승재 기자와 자세히 알아보겠습니다.


    이승재 기자, 우선 앞으로 도입될 스팸 차단 기능에 대해 간단히 설명해 주시죠.


    [기자]
    한국인터넷진흥원은 스팸 메시지를 차단하는 머신러닝 기반 빅데이터 분석기법을 올해 안에 도입하기 위한 준비에 착수한 걸로 알려졌습니다.


    [앵커]
    원래부터 스팸 메시지라는 건 사람들을 굉장히 성가시게 만드는 거였잖아요?


    그런데 이번에 적극적으로 대응책을 마련하게 된 계기가 있나요?


    [기자]
    아무래도 6·13 지방선거 때 무분별하게 쏟아지던 홍보 메시지들이 계기가 됐다는 분석입니다.


    지역과 유권자를 가리지 않고 발송됐던 스팸 메시지들이 언론을 통해 보도되면서 문제의 심각성이 부각됐다고 볼 수 있습니다.


    [앵커]
    네, 대구에 사는 사람이 서울지역 후보자의 홍보 문자를 받는 경우도 있을 정도로 무분별하게 문자 메시지가 발송됐었죠.


    그런데 이미 스팸 메시지를 차단할 수 있는 앱들이 많이 있는데요. 이걸로는 부족한 건가요?


    [기자]
    스팸 메시지 전송 수법이 고도화되고 있다는 게 문제입니다.


    스팸을 필터링하는 방법은 특정 키워드가 언급되면 걸러내거나 사람들이 스팸이라고 많이 저장해놓은 번호들 위주로 걸러내는 건데요.


    단어 사이에 특정 기호를 끼워 넣거나 단어들을 유사한 형태의 기호들로 변형해 쓰는 방식이 있습니다.


    또 예전에는 스팸 메시지가 인터넷 전화번호로 가는 경우가 많아 '070' 등의 번호만 차단하면 됐는데요. 이제는 '010'으로 시작하는 휴대전화 번호로 오는 경우가 40%가 넘는다고 합니다.


    그래서 일반 메시지라고 생각하고 차단을 하지 않고 있다가 알고 보니 스팸인 경우가 많은 거죠.


    [앵커]
    듣고 보니 저도 한 번씩은 경험해 본 사례들인데요.


    그래서 한국인터넷진흥원의 대책은 정확히 어떤 겁니까?


    [기자]
    KISA는 스팸 신고내역 분석을 통해 체계적인 스팸 분류기법을 개발하고 새로운 유형의 스팸을 효과적으로 대응하겠다는 건데요.


    기존 스팸 메시지를 차단하던 방식을 훨씬 더 업그레이드 한다고 보시면 될 것 같습니다.


    아까 말씀드렸다시피 키워드 필터링을 피하기 위해 특정 기호를 삽입하는 수법 등이 있는데 이것 또한 빅데이터를 분석하면 차단이 가능하다는 거죠.


    실제로 구글의 경우 머신러닝 기법을 통해 자사 'G메일'로 들어오는 스팸 메시지의 99%를 차단하는 데 성공했다고 합니다.


    [앵커]
    네, 이번 대책을 통해 '스팸 없는 세상'이 오게 될지 지켜봐야겠습니다.


    지금까지 이승재 기자였습니다.