인공지능이용 보안기술 – 스팸 필터링

인공지능은 보안 분야에서도 다양하게 활용됩니다. 스팸 필터링은 이메일이나 메시지 등에서 스팸으로 분류되는 내용을 차단하는 기술입니다. 인공지능을 활용하면, 머신러닝 알고리즘을 이용해 스팸 메시지의 패턴을 학습하고, 새로운 스팸 메시지를 탐지하여 차단할 수 있습니다.

예들 들어 브라우저의 JavaScript 코드가 사용자의 행동 패턴과 이전 상호작용에 대한 정보를 수집하여, – 예를 들어 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등- 이런 패턴을 기반으로 사용자가 로봇인지 아닌지를 판단합니다.
기술의 간단한 예시를 보겠습니다.

실행하기

# 데이터셋을 정의합니다.
dataset = [
  {'input': [0.1, 0.2, 0.3], 'output': [1]},
  {'input': [0.4, 0.5, 0.6], 'output': [1]},
  {'input': [0.7, 0.8, 0.9], 'output': [0]},
  {'input': [0.2, 0.3, 0.4], 'output': [1]},
  {'input': [0.5, 0.6, 0.7], 'output': [0]}
]

위 코드에서 입력 데이터의 패턴은 ‘input’ 키에 대응되는 값입니다. 이 예시에서는 각 데이터가 3차원 벡터로 이루어져 있으며, 이 벡터는 사용자의 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 동작을 수치화한 값일 수 있습니다. 모델은 이러한 입력 데이터의 패턴을 학습하여, 로봇이 아닌 사용자와의 차이점을 찾아내고 이를 바탕으로 로봇 여부를 판단합니다. 따라서 입력 데이터의 패턴이 모델의 정확도와 판단력에 큰 영향을 미치게 됩니다. 이를 실제 웹사이트에서 사용하려면, 이벤트 리스너를 추가하여 사용자의 클릭, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 동작을 감지하고 이를 모델에 입력 데이터로 전달하면 됩니다.

예를 들어 아래는 마우스 클릭 이벤트 리스너를 추가하는 예시입니다.

# 예시: 마우스 클릭 이벤트 리스너 추가
from browser import document

def on_mouse_click(event):
    # 클릭 위치를 수치화하여 input 값으로 사용
    x = event.clientX
    y = event.clientY
    input_data = [x, y]

    # 모델에 입력 데이터를 전달하여 결과를 예측
    result = model.predict(input_data)

    # 결과에 따른 동작 수행
    if result > 0.5:
        # 로봇일 가능성이 높음
        print("Suspicious activity detected!")
    else:
        # 로봇이 아닐 가능성이 높음
        print("Human user")
        
document.bind('click', on_mouse_click)

이외에도, 키보드 입력, 마우스 이동 등의 이벤트를 감지하는 방법은 다양하므로, 상황에 맞게 적절한 이벤트 리스너를 추가하여 사용자의 동작을 입력 데이터로 변환하여 모델에 전달할 수 있습니다.

전체 코드는 다음과 같습니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 데이터셋을 정의합니다.
dataset = [
  {'input': [0.1, 0.2, 0.3], 'output': [1]},
  {'input': [0.4, 0.5, 0.6], 'output': [1]},
  {'input': [0.7, 0.8, 0.9], 'output': [0]},
  {'input': [0.2, 0.3, 0.4], 'output': [1]},
  {'input': [0.5, 0.6, 0.7], 'output': [0]}
]

# 모델을 정의합니다.
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=4, input_shape=[3], activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 모델을 학습합니다.
xs = np.array([data['input'] for data in dataset])
ys = np.array([data['output'] for data in dataset])
history = model.fit(xs, ys, epochs=100)

# 예측합니다.
input = np.array([0.3, 0.4, 0.5])
output = model.predict(np.array([input]))
print(output[0][0])

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