피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 경진대회

아이디어 | 사이버 보안 | 피싱·스캠 탐지 | MVP

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[W2MICE]으심대

팀마이스

2026.02.05 19:57 142 조회 language

으심대는 AI 분석을 활용해 피싱·스캠 위험을 실시간으로 탐지·예방하는 iOS 보안 애플리케이션입니다.
URL, 문자, QR 코드를 즉시 스캔해 로컬 분석과 서버 기반 정밀 분석을 결합한 이중 검증을 제공합니다.
복잡한 절차 없이 직관적인 UX로 고령층부터 직장인까지 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
원터치 신고와 맞춤형 보안 리포트를 통해 사용자 참여 기반의 예방 생태계를 구축합니다.
공공 데이터와 하이브리드 AI 구조를 통해 높은 정확도와 개인정보 보호를 동시에 실현합니다.
github 링크 : https://github.com/TeamMice/W2MICE.git

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댓글 6개

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DONDON

2026.02.13 14:53

최고입니다

팀마이스

2026.02.19 10:59

감사합니다~!

별하솜

2026.02.13 16:24

글 잘읽었습니다.
URL 위험도 검사 방식이 궁금합니다. 서버에 조회한다고 했는데 조회서비스를 제공하는 api를 사용하는건가요? 아니면 기존 블랙리스트 DB와 대조하는 방식인가요그리고 서버에서 직접 해당 URL에 접속하여 소스코드/콘텐츠를 분석하는 방식인가요. 만약 서버에서 직접 URL에 접속하는 방식이라면, 악성 사이트로 인한 서버 보안 위협은 어떻게 방어하시나요?

팀마이스

2026.02.19 11:17

현재는 외부 블랙리스트 DB를 조회하는 구조가 아닌 실시간 URL 접근 기반 분석, 리다이렉트 체인 기반 분석, 콘텐츠 패턴 분석, LLM 기반 문맥 판단을 결합한 방식으로 서비스를 제공하고있습니다. 서버는 브라우저처럼 JavaScript를 실행하지 않으며 단순 HTTP 요청(fetch) 기반으로 텍스트만 수집합니다. 또한 <script>, <style> 등의 태그는 제거 후 텍스트 스니펫만 분석하고 있습니다. 따라서 직접적인 서버 보안의 위험은 원척적으로 차단됩니다. 저희 서비스의 구조는 브라우저 실행 환경이 아니며, JS를 실행하지 않고 있어서 일반적인 악성 웹페이지가 서버를 침투할 수 있는 공격 벡터는 매우 제한적입니다. 물론 모든 네트워크 요청 기반 시스템이 0% 리스크라고 할 수는 없지만, 현재 구조는 렌더링형 분석 시스템보다 훨씩 보수적이고 안전한 분석 구조를 가지고있습니다. 감사합니다!

원혜원

2026.02.19 02:22

안녕하세요! 제안서와 깃허브 코드 정말 인상 깊게 보았습니다. 특히 보안 권한 제약이 많은 iOS 환경에서 로컬 분석과 서버 기반 정밀 분석을 결합한 하이브리드 AI 구조를 선택하신 점이 기술적 실효성 측면에서 매우 탁월한 전략이라고 생각합니다.
단순히 탐지에 그치지 않고 고령층까지 배려한 직관적인 UX와 맞춤형 보안 리포트를 통해 사용자 참여 기반의 예방 생태계를 구축하려는 기획 의도 역시 매우 따뜻하고 신선하게 다가왔습니다.
프로젝트 준비하시느라 정말 고생 많으셨습니다! 많이 배우고 갑니다!

팀마이스

2026.02.19 11:18

기획의도까지 잘 이해해서 읽어봐주셔서 정말 감사합니다! 프로젝트 준비하신다고 고생 많으셨습니다!

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