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[사이(S_AI)]동행(同行)
공동작성자
개발
Mobile: Kotlin (Native Android Development)
Web: React (Admin & Dashboard)
Backend: Firebase
AI: Google Gemini
소중한 피드백 진심으로 감사드립니다. 같은 주제로 고민하는 팀의 시선에서 남겨주신 말씀이라 더욱 뜻깊게 읽었습니다.
사이(S_AI)팀의 서비스는 단순 차단·탐지를 넘어서, 사용자가 “왜 위험한지 이해하고 스스로 멈추게 만드는 구조”에 집중해 설계되었습니다. 경찰청·전기통신금융사기 통합신고대응센터가 월간 피싱 Zero 제11호에서 구분한 8대 피싱 유형(보이스피싱, 메신저피싱, 스미싱, 몸캠피싱, 로맨스스캠, 투자 리딩방 사기, 노쇼 사기, 팀 미션 부업사기)을 기반으로 하되, 이를 단순 유형 분류로 소비하지 않고 ‘행동 흐름·심리 조작·요구 패턴’ 중심의 맥락 프레임으로 재구성했습니다.
예를 들어, 기관 사칭 여부보다 ‘권위 → 공포 유도 → 즉시 송금 요구’라는 구조를, 로맨스 스캠 여부보다 ‘관계 형성 → 정서적 신뢰 축적 → 반복 금전 요청’이라는 심리 곡선을 분석합니다. 이를 통해 신종 수법이 등장하더라도 겉모습이 아닌 구조적 패턴으로 판단할 수 있도록 설계했습니다.
또한 원문 로그는 저장하지 않고, 구조화된 맥락 피처만 비식별화하여 축적합니다. 누적 데이터는 개인 맞춤형 4단계 보안 리포트(SAFE–CAUTION–WARNING–STOP)로 환원되어, 단순 경고를 넘어 사용자의 의심 습관과 행동 변화를 돕는 ‘개인 보안 자산’으로 전환됩니다.
더 나아가 기존 패턴과 유사도가 낮은 사례는 미분류 클러스터로 축적하고, 반복 패턴이 확인되면 신규 수법으로 확장 가능한 구조를 갖추었습니다. 즉, 과거 사례 기반 방어가 아니라, 최신 범죄 동향을 흡수하며 진화하는 적응형 시스템을 지향합니다.
다시 한 번 따뜻한 응원에 감사드립니다. 기술을 넘어 판단력을 키워주는 서비스가 되도록 계속 발전시키겠습니다.
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사이팀의 서비스 잘봤습니다!
무작정 차단만 하는 것을 넘어 4단계 보안 리포트로 범죄 수법을 구체적으로 설명해 주고,
Firebase에 기록을 축적해 개인의 보안 자산으로 만들어주는 디테일이 특히 인상 깊네요.
같은 주제로 고민하며 대회를 준비하는 입장에서, 단순 탐지 기술을 넘어 실제 행동 패턴을 분석하신 기획에 신선한 자극을 받습니다.
고생 많으셨습니다!