사이버 사기 근절: AI를 활용한 이메일 위협 탐지의 돌파구

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 보안 전문가 및 이메일 시스템 개발자
• 중급~고급 수준의 ML/NLP 기술 이해가 필요
• 기존 시스템의 제한점을 극복하고자 하는 개발자

핵심 요약

• SVC 모델과 BERT 기반 NLP를 결합하여 이메일 위협 탐지 정확도 98.65% 달성
• SMOTE, 언더샘플링, class_weight 조정으로 데이터 불균형 문제 해결
• TF-IDF, One-Hot Encoding, BERT 임베딩의 조합이 최적의 특성 추출 방법

섹션별 세부 요약

1. 데이터 준비

• Kaggle 이메일 스팸 분류 데이터셋 사용
• 5172개 이메일, 39.4% 스팸, 60.6% 정상
• 3002개 특성(단어 빈도) 포함
• 데이터 불균형 문제 존재 (스팸:정상 = 1:1.5)

2. 데이터 전처리

• 소문자화, 토큰화, 불용어 제거, 리메이트이제이션 적용
• 이모티콘, HTML 태그, URL 제거
• 문맥 기반 의미 분석을 위한 NLP 전처리

3. 특성 추출

• One-Hot Encoding: 단어 간 관계 무시, 단순 분류에 유리
• TF-IDF 벡터화: 문서 내 빈도 기반 가중치 부여
• BERT 임베딩: 문맥 기반 의미 분석으로 정교한 사기 이메일 탐지 가능

4. 불균형 데이터 처리

• SMOTE: 스팸 데이터 합성 생성 (재현율 향상)
• 언더샘플링: 정상 데이터 수 감소 (정확도 약간 하락)
• SVC의 class_weight='balanced': 소수 클래스에 가중치 부여

5. 모델 선택 및 학습

• SVC 모델 선택 이유:
• 이진 분류(위협/비위협)에 적합
• 고차원 데이터(텍스트 특성) 처리 가능
• 과적합 방지 위한 최적 경계 찾기
• 하이퍼파라미터 최적화:
• C=1.0, kernel='RBF', gamma='scale'
• 5-fold Cross-Validation 사용

6. SVC 구조 이해

• 하이퍼플레인을 기반으로 클래스 분리 경계 설정
• Support Vectors를 기반으로 최대 마진 확보
• 커널 함수를 통해 데이터 포인트 유사도 계산

7. 처리 절차

• EDA (데이터 탐색 분석) → 전처리 및 데이터 분할 (80% 훈련, 20% 테스트)
• SVC 모델 초기화 → 훈련 → 테스트
• 모델 평가 → 결과 출력

8. 사용 도구

• Python 3.7, Pandas, Scikit-learn, BERT, FastAPI
• NLP 도구: NLTK, BeautifulSoup
• 시각화: Matplotlib/Seaborn

9. 배포 방안

• 브라우저 확장 프로그램 형태로 사용자 PC에 설치
• ML/NLP 모듈이 내장된 보안 엔진에서 실시간 분석

결론

• BERT + SVC 조합이 기존 SVM, Naïve Bayes 모델보다 98.65% 정확도 달성
• 데이터 불균형 해결을 위한 SMOTE, 언더샘플링, class_weight 조정 필수
• 브라우저 확장 프로그램으로 배포하여 실시간 이메일 위협 탐지 가능
• NLP 기반 문맥 분석이 사기 이메일 탐지의 핵심 전략