AI 기반 작업장 안전 실시간 감지

출처: AI 기반 위험 감지 셔터스톡​금융권은 AI 기술을 도입하며, 사기를 더 빠르고 정확하게 잡아낼 수 있을 것이라 기대했습니다.하지만 현실은 달랐습니다. 딥페이크, 자동 피싱, 실시간 음성 위조 등 AI는 오히려 범죄에 더 빠르게 악용되고 있습니다.그 결과, 2024년 인터넷 범죄 피해액은 160억 달러(약 22조 원)로 역대 최대치를 기록했습니다.​우리가 AI를 보안에 활용하는 사이, 범죄자들은 같은 기술로 AI 기반 위험 감지 보안을 뚫고 있었습니다.​1. AI 기반 공격 수법최근 범죄자들은 생성형 AI를 이용해 사기 수법을 정교하게 만들고 이를 넘어 자동화까지 하고 있습니다.​실시간 음성 합성음성 기반 사기 최대 480% 증가, 은행 인증 우회 다수 시도​정찰 자동화공격의 시작인 정보 수집 단계조차 AI에 의해 자동화되고 있습니다. AI는 IP 범위를 대규모로 스캔하며, 보안이 취약한 AI 기반 위험 감지 시스템을 순식간에 식별합니다. 이 과정은 공격 준비 및 실행 속도를 획기적으로 단축시키고 있습니다.​범죄 특화 AI 도구의 등장이제 AI 사기 기술은 '직접 개발'이 아닌 '도구 구매'로 이루어지고 있습니다.FraudGPT, WormGPT 같은 생성형 AI는 피싱 메시지 작성, 인증 탈취 스크립트 생성, 악성 코드 자동화에 사용됩니다.이런 도구의 등장은 사이버 범죄의 진입 장벽을 AI 기반 위험 감지 낮추고, 고도화된 공격이 빠르게 복제 · 확산될 수 있는 환경을 만들어냅니다.​탐지한 자동 스캔 횟수는 25년에 1조 이상으로 24년에 비해 약 17% 증가(출처: fortinet)​2. 사기 탐지 AI의 한계 - 사기범이 더 빠르다​1. 새로운 수법엔 속수무책인 AI사기꾼은 최신 공격 데이터를 서로 공유하며 매 순간 수법을 진화시키는 반면,탐지 AI는 과거 데이터를 AI 기반 위험 감지 학습하기 떄문에 예측 범위를 벗어나는 공격에 취약합니다.​2. 회피 전략을 자동화하는 AI공격자는 AI의 탐지 패턴을 분석하고 이를 회피하는 시뮬레이션까지 자동화하여, 탐지 회피율을 실시간으로 개선하고 있습니다.​3. 진짜보다 더 진짜 같은 사기​2023년 딥페이크 사기 시도 3,000% 증가​기존 탐지 AI는 목소리 떨림, 입 모양과 음성의 불일치, 눈 깜빡임 빈도 등 딥페이크의 부자연스러운 AI 기반 위험 감지 특징을 기반으로 작동합니다.하지만 최신 딥페이크 기술은 이러한 비정상 신호마저 정교하게 재현하며 탐지를 어렵게 만들고 있습니다.​3. 피해자는 누구나 될 수 있습니다​AI 기반 사기는 특정 집단에 국한되지 않습니다. 고령층, 일반인까지 모두가 위험에 노출되고 있습니다.​IC3 보고서: 피해자의 38%가 60세 이상, 손실액은 50억 달러에 달함​딥페이크 사기: 2025년 1분기 기준, 일반인을 향한 공격 AI 기반 위험 감지 수는 전년 대비 23% 증가​4. AI의 빈틈을 메우는 스타라이온의 기술​AI는 완전한 방패가 아닙니다.오히려 범죄자에게는 날카로운 공격 도구로 작용하며, 소비자와 기업 모두를 새로운 위협에 빠르게 노출시키고 있습니다.​스타라이온은 AI의 한계를 인지하고, 지속적인 기술 고도화와 보안 강화에 집중함으로써 자체 보안 기술을 통해 AI가 막지 못하는 불법 결제와 피해를 효과적으로 차단합니다.​신뢰할 수 AI 기반 위험 감지 있는 안전한 결제 환경을 제공하는 것이 스타라이온의 핵심 목표입니다.스타라이온의 시스템은 의심스러운 결제를 사전에 감지하고 차단해 사용자의 안전한 카드 사용을 돕는 하이브리드 결제 플랫폼입니다. (스타라이온의 상세한 결제 기술 내용은 대외비입니다.) ​*스타라이온의 기술은 특허로 보호받고 있으며, 핵심 기술의 유출을 방지하기 위해 세부 내용은 공개하지 않고 있습니다. ​출처: [FBI IC3], [Pindrop], AI 기반 위험 감지 [Eftsure], [Surfshark]