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자료유형
학술저널
저자정보
김상민 (중앙대학교) 노승민 (중앙대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제29권 제4호
발행연도
2024.11
수록면
139 - 148 (10page)
DOI
10.7838/jsebs.2024.29.4.139

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보이스피싱은 개인정보를 악용하여 피해자를 속이고 금전을 편취하는 사기 유형이다. 기존 보이스피싱 방법은 상대적으로 단순했으나 최근 기술의 발전으로 이러한 체계가 더욱 정교해지고 있으며, 이로 인해 남녀노소 관계없이 많은 사람들이 피해를 입고 있는 심각한 사회적 문제로 발전했다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 자주 일어나는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)와 지식증류기법을 활용한 보이스피싱 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 음성 데이터를 STT 기술을 활용하여 텍스트로 변환하고, 지식증류기법 기반의 KoELECTRA-small-v3 모델을 구축해 보이스피싱을 탐지한다. 실험 결과, 지식증류기법을 적용한 모델은 0.96의 성능을 보이며 이는 높은 정확도를 유지하면서도 모델을 경량화할 수 있는 효과적인 방법임을 입증한다. 본 연구를 통해 제안한 모델은 모바일 환경에서 on-device 형태로의 적용 가능성을 보여주며, 사이버 보안 향상을 위한 실용적인 솔루션을 제시한다.
#자연어 처리 #보이스피싱 #지식증류 #음성-텍스트 변환 #Natural Langauage Processing (NLP) #Voice Phishing #Knowledge Distillation #Speech-To-Text (STT)

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 문헌 연구
3. 데이터셋 및 전처리
4. 제안 기법
5. 실험 결과
6. 결론
References

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