AI가 스크립트를 '읽어' 사용자에게 사기를 경고합니다.

모모의 AI 시스템은 눈 깜짝할 사이에 1,000개 이상의 위험 신호를 동시에 분석합니다. 이전에 확인된 사기 패턴과 유사한 특징이 나타나면 시스템은 위험 수준을 평가하고 경고를 발령합니다.

사기 수법이 점점 더 빠르고 정교해지고 있습니다.

디지털 금융 신뢰 2026(DTF 2026) 포럼에서 발표된 통계에 따르면, 베트남 국민들은 2025년에 온라인 사기로 인해 8조 VND 이상의 손실을 입을 것으로 예상됩니다. 그러나 우려스러운 점은 손실액만이 아닙니다. 전문가들은 인공지능(AI)이 사기 시나리오를 만들어내는 속도를 전례 없이 빠르게 증가시키고, 사이버 범죄자들이 사기에 접근하기 위한 장벽을 크게 낮추고 있다는 점을 주요 문제로 지적합니다.

과거에는 대규모 사기를 실행하려면 범죄자들이 시나리오를 구상하고, 데이터를 수집하고, 콘텐츠를 작성하고, 피해자와 접촉하는 데 많은 시간을 투자해야 했습니다. 하지만 이제 이러한 단계의 상당 부분을 매우 저렴한 비용으로 자동화할 수 있습니다.

MoMo의 공동 창립자이자 공동 이사회 의장 겸 CEO인 응우옌 만 투옹(Nguyen Manh Tuong) 씨는 "AI는 사기를 '더 빠르고, 더 저렴하고, 더 정교하게' 만들고 있으며, 범죄자들이 온라인 사기 행각을 벌이는 방식을 완전히 바꾸고 있다"고 말했습니다.

응우옌 만 투옹 씨는 '2026 디지털 금융 신뢰 포럼'에서 이 내용을 공유했습니다.

과거의 대량 유포 방식과는 달리, 이제는 훨씬 빠른 속도로, 그리고 고도의 개인 맞춤형 사기 시나리오를 만들어낼 수 있습니다. 온라인 행동과 소비 습관부터 소셜 미디어 관계에 이르기까지, 공개적으로 이용 가능한 방대한 데이터를 활용하여 각 사용자에게 매우 특화된 맞춤형 접근 방식을 구축할 수 있습니다.

오늘날 지하 포럼에서는 SaaS 소프트웨어처럼 구독 형태로 피싱 툴킷을 제공하는 "서비스형 피싱(phishing-as-a-service)" 모델이 점점 늘어나고 있습니다. 사용자들은 기성품 가짜 웹사이트, 대량 이메일 시스템, 탈취한 데이터를 모니터링하는 대시보드, 심지어 관련 기술 지원 서비스까지 임대할 수 있습니다.

월스트리트 저널은 마이크로소프트, 바라쿠다 네트웍스, 넷크래프트, 그리고 FBI의 자료를 인용하여, 많은 피싱 플랫폼이 이제 사용자 친화적인 인터페이스, 미리 만들어진 템플릿, 그리고 몇 분 안에 배포할 수 있는 기능을 갖춘 "패키지" 형태로 제공되고 있다고 보도했습니다. 이로 인해 기술적 전문성이 부족한 팀조차도 대규모 피싱 캠페인에 신속하게 참여할 수 있게 되었습니다.

사기 방지 모델 또한 "가속화"되어야 합니다.

위의 경험을 바탕으로, 응우옌 만 투옹 씨는 디지털 금융 산업이 "거래를 탐지하고 차단하는" 전통적인 사고방식에만 전적으로 의존해서는 안 된다고 생각합니다. 모모바일은 "악의적인 행위자를 차단하는 것"에서 "선의의 행위자와 협력하는 것"으로 사고방식을 전환해야 합니다.

MoMo 플랫폼에서의 모든 거래는 100~300밀리초 내에 처리됩니다. 눈 깜빡할 새도 없는 짧은 시간 동안 AI 시스템은 1,000개 이상의 다양한 위험 신호를 동시에 분석합니다. 이러한 신호에는 로그인 기기, 지리적 위치, 거래 내역, 계정 사용 빈도, 수신자 특성, 그리고 거래 행태에서 나타나는 여러 비정상적인 징후들이 포함됩니다.

만약 특정 계정이 이전에 의심스러운 활동과 연관된 계정들 사이에서 갑자기 대규모 거래를 발생시키거나, 이전에 기록된 사기 패턴과 유사한 특징을 보인다면, 시스템은 즉시 위험 수준을 평가하고 경고를 발령할 수 있습니다.

초기 결과에 따르면 이러한 접근 방식이 긍정적인 효과를 나타내고 있습니다. MoMo 플랫폼에서는 시스템으로부터 경고를 받은 사용자 1,000명 중 995명이 거래를 중단했습니다. 그 결과, 잠재적인 사기 위험으로부터 매일 약 440억 VND를 절약할 수 있었습니다.

이러한 연구 결과는 현대 보안이 단순히 외부 공격을 방지하는 것만이 아니라는 점을 보여줍니다. 더욱 중요한 것은, 보안은 사용자가 조작에 가장 취약한 시기에 더 나은 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.

반면에 새로 발견된 모든 사기 계정, 사용자가 신고한 모든 새로운 피싱 시나리오, 또는 새롭게 확인된 모든 비정상적인 거래는 시스템이 위험 식별 모델을 업데이트하는 데 필요한 데이터가 될 수 있습니다.

이러한 노력 덕분에 개별 사용자들이 얻은 소중한 교훈은 MoMo를 통해 전체 시스템을 위한 공유 지식으로 전환되었습니다. 이러한 사고방식은 "공동의 방패"를 구축하는 전략의 근간을 이룹니다. 즉, 사용자들이 위험에 홀로 맞서도록 내버려두는 것이 아니라, 커뮤니티 데이터의 힘을 활용하여 스스로 학습하고 지속적으로 개선되는 디지털 면역 체계를 구축하는 것입니다.

(출처: MoMo)

출처: https://vietnamnet.vn/ai-doc-vi-kich-ban-canh-bao-nguoi-dung-truoc-bay-lua-dao-2520887.html