Phishing and Scam Prevention Service Proposal Competition

ScamKeep
1. 프로젝트 개요
프로젝트명: ScamKeep 
팀명: 절대 뚫리지 않는 방패 
핵심 컨셉: Report to Earn (R2E) — 스캠을 제보하고 보안망 구축에 기여한 사용자에게 실질적인 보상을 제공 

2. 기획 배경 및 문제 정의
기술적 방어의 한계: 고도화된 변종 스캠은 기존의 차단 로직을 우회하며, 공격 수법은 방어 기술보다 빠르게 진화합니다.
정보 공유의 시차(Time-lag): 실제 피해가 발생한 후에야 정보가 공유되므로, 골든타임을 놓쳐 다수의 피해자가 발생합니다
사용자 동기 부재: 신고 절차는 번거롭지만 개인에게 돌아오는 이득이 없어, 사용자는 스캠을 단순히 회피해야 할 대상으로만 인식합니다.

3. 주요 기능 및 사용자 경험 (UX)
발견 (Discovery): 메신저, SNS 등에서 의심스러운 피싱 메시지나 광고를 접합니다.
제보 (Report): 해당 화면을 캡처하여 ScamKeep 플랫폼에 업로드합니다.
획득 (Earn): AI 분석 결과 스캠으로 판명될 경우, 즉시 리워드 포인트를 획득하고 해당 사례를 커뮤니티에 공유합니다.

4. 핵심 기술 아키텍처
AI
OCR Model: 이미지 내 텍스트를 정밀하게 추출합니다.
NLP Engine: 문맥을 분석하여 객관적인 위험도를 산출하고 스캠 확률을 계산합니다.

5. 기대 효과 및 향후 확장성
사회적 측면: 한 명의 제보가 다수에게 실시간으로 전파되는 '집물지성 보안망'을 통해 사회 전체의 보안 수준을 높입니다
비즈니스 측면: 정제된 최신 스캠 데이터를 금융 기관 등에 Data as a Service (DaaS) 형태로 제공하여 FDS(이상거래탐지) 고도화를 지원합니다.

Github: https://github.com/accidentable/scamkeep
배포 링크:https://scamkeep-web-932863380761.asia-northeast3.run.app