피싱·스캠 예방을 위한 서비스 개발 경진대회

[코드 설명] AI Guardian: LLM 기반 실시간 피싱 탐지 및 능동 대응 플랫폼

본 프로젝트는 Fine-tuned KLUE-BERT 모델과 Hybrid Rule Engine을 결합하여 피싱 탐지 정확도를 높이고 능동적 방어까지 수행하는 솔루션입니다.

AI Model Engineering 한국어 특화 모델인 klue/bert-base를 Hugging Face 라이브러리로 파인튜닝했습니다. BertTokenizer로 입력 텍스트를 토큰화하고, Truncation 및 Padding 전처리를 통해 입력 데이터의 일관성을 확보했습니다. AdamW 옵티마이저와 CrossEntropyLoss를 사용하여 모델 최적화를 수행했습니다.

Backend & Hybrid Logic FastAPI를 통해 비동기 추론 서버를 구축하여 0.1초 이내 실시간 응답을 보장합니다. 딥러닝 예측값을 룰 베이스로 2차 검증하며, 특히 '창구', '방문' 등 정상 업무 키워드 감지 시 점수를 강제 차감하는 Safety Net을 적용해 오탐을 방지했습니다.

Frontend & Active Defense Streamlit으로 통화 및 문자 환경을 시뮬레이션하고 실시간 STT 결과를 시각화합니다. 핵심 기능인 Ghost Burst는 피싱 유형에 맞춰 실명 인증 규칙을 통과하는 가짜 데이터를 생성하고, 이를 공격자 서버에 대량 주입하여 범죄 자산을 무력화합니다.