Attack-Defense Co-evolutionary AI Investigation Agents for Automated Crime Response on Social Media
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113428
과학기술정보통신부
한국연구재단
대구대학교
김지연
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,402만원
4,402만원
기초연구
대학
경상북도 경산시
정보/통신 > 정보보호 > 서비스/응용보안
본 연구의 최종목표는 소셜미디어 기반 자동화 범죄 행위의 생성?확산?회피?재탐지 과정을 전술?기법?절차(TTP) 기반으로 모델링하고, 공격-방어 공진화 학습을 통해 우회·적응형 범죄 행위에 대응 가능한 AI 수사관 에이전트 학습 방법론을 도출하는 데 있음. 이를 위해 범죄 홍보·유인 행위를 게시물 단위가 아닌 계정, 댓글, 프로필, 외부 링크, 멀티모달 콘...
본 연구는 4개 연구목표를 중심으로 추진함. 첫째, 소셜미디어 기반 자동화 범죄 행위를 TTP 지식구조로 모델링함. X, YouTube 등 공개형 소셜미디어에서 범죄 노출·홍보·유인 단서를 수집하고, 댓글 유인, 프로필 유도, 검색 유도, 이미지 배너 삽입, 외부 링크 이동, 계정 전환 등 범죄 행위를 전술?기법?절차 단위로 구조화함. 둘째, AI 범죄자 ...
본 연구성과는 학술적·기술적·사회적 측면에서 활용 가능함. 학술적으로는 소셜미디어 기반 범죄 행위를 단일 콘텐츠 분류 문제가 아니라 TTP 시퀀스, 관계 그래프, 시간 변화, 대응 전략이 결합된 동적 공방 문제로 재정의함으로써 자동화 범죄 대응을 위한 공진화형 AI 수사 연구의 이론적 기반을 제공함. 특히 우회 표현, 멀티모달 단서, 계정·링크 관계, 플랫...