KT는 불법 스팸 발신자를 빠르고 정확하게 차단할 수 있는 'AI 클린 메시징 시스템'을 개발했다고 20일 밝혔다.
AI 클린 메시징 시스템의 핵심은 'sLLM(경량 언어 모델) 기반 스팸 필터링 모델'과 '악성 URL 필터링 모델'로 스팸과 관련한 다양한 데이터를 학습한 인공지능 모델로 불법 스팸과 정상적인 문자를 구분하고 악성 웹페이지나 스미싱 설치 파일(APK 형식)로 연결하는 URL을 찾아내는 방식이다.
sLLM 기반 스팸 필터링 모델은 한국어 분석과 해석에 뛰어난 KT의 초거대 언어 모델 '믿음(Mi:dm)'의 경량 버전인 '믿음 3B'를 기반으로 작동된다. 스팸 분석에 최적화돼 빠르고 정확하게 스팸 메시지를 분석할 수 있다.
악성 URL 필터링 모델은 URL의 텍스트 형태 외에도 URL로 연결되는 웹페이지의 구조(HTML 정보)까지 확인해 해당 URL의 악성 여부를 분석한다.
KT는 현재 국내 최대 규모인 30명 규모의 스팸 전담팀이 선거, 광고 표기 준수 등 정상 문자와 불법 스팸을 분류하고, 스팸 전송자의 이용 계정, 발신 번호를 제한하고 있다. 내년 하반기부터는 AI가 사람 도움 없이도 스스로 스팸을 필터링하는 것을 목표로 연구 개발 중이다.
AI 클린 메시징 시스템의 핵심은 'sLLM(경량 언어 모델) 기반 스팸 필터링 모델'과 '악성 URL 필터링 모델'로 스팸과 관련한 다양한 데이터를 학습한 인공지능 모델로 불법 스팸과 정상적인 문자를 구분하고 악성 웹페이지나 스미싱 설치 파일(APK 형식)로 연결하는 URL을 찾아내는 방식이다.
sLLM 기반 스팸 필터링 모델은 한국어 분석과 해석에 뛰어난 KT의 초거대 언어 모델 '믿음(Mi:dm)'의 경량 버전인 '믿음 3B'를 기반으로 작동된다. 스팸 분석에 최적화돼 빠르고 정확하게 스팸 메시지를 분석할 수 있다.
악성 URL 필터링 모델은 URL의 텍스트 형태 외에도 URL로 연결되는 웹페이지의 구조(HTML 정보)까지 확인해 해당 URL의 악성 여부를 분석한다.
KT는 현재 국내 최대 규모인 30명 규모의 스팸 전담팀이 선거, 광고 표기 준수 등 정상 문자와 불법 스팸을 분류하고, 스팸 전송자의 이용 계정, 발신 번호를 제한하고 있다. 내년 하반기부터는 AI가 사람 도움 없이도 스스로 스팸을 필터링하는 것을 목표로 연구 개발 중이다.
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