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[IT뉴스]KAIST “뉴스 댓글 외국 연계 의심 계정 2만4천개”…패턴 자동 탐지 AI 기술 개발

온카뱅크관리자

2026-08-12 08:47:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - KAIST-막스플랑크연구소, 네이버 뉴스 댓글 1억1000만건 분석 - 댓글 분석해 외국 연계 영향력 활동 의심 계정 2만3998개 식별 - 진보·보수 양쪽 공격, 내부 갈등과 양극화 증폭 활동 패턴 확인 
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 <img alt="온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140423pqsg.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="UyCohEpXGw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140423pqsg.jpg" width="658">
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 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’.[KAIST 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 한국 사회와 정치인을 도덕적으로 비난하는 네이버 뉴스 댓글을 압도적으로 많이 작성한 외국 연계 의심계정이 2만 4000여개에 이르는 것으로 확인됐다.
 KAIST는 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 AI 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가”에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다.
 연구팀은 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 해당 계정들과 연관성이 있거나 동일한 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억1000만건의 댓글을 분석했다.
 댓글 내용뿐 아니라 계정의 활동 빈도와 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 행동 패턴도 함께 분석했다.
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 <img alt="2006~2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140637qojf.jpg" data-org-width="597" dmcf-mid="uHTAysqF1D" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140637qojf.jpg" width="658">
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 2006~2025년 외국 연계 의심 계정의 활동 추이.[KAIST 제공]
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 그 결과 네이버 뉴스 이용자 약 400만명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만3998개를 식별했다.
 분석 결과에서 특히 주목할 만한 점은 이들 의심 계정이 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하는 방식보다 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지를 보였다.
 실제 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 진보와 보수 어느 한쪽에만 집중된 것이 아니라 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
 연구팀은 이를 통해 외국 연계 영향력 활동을 단순히 ‘어느 정치 세력을 지지하는가’라는 관점만으로 판단해서는 안 된다고 설명했다.
 특정 진영을 직접적으로 지원하기보다는 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 있다는 것이다.
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 <img alt="이번 연구를 수행한 공동연구진. 김재홍(왼쪽부터) KAIST 문화기술대학 박사과정, 김현승 석사과정, 김지선 박사과정, 오혜연 교수, 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 박사, 이원재 교수, 차미영 KAIST&amp;막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140858krsv.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="79tIFW6bGE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/12/ned/20260812084140858krsv.jpg" width="658">
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 이번 연구를 수행한 공동연구진. 김재홍(왼쪽부터) KAIST 문화기술대학 박사과정, 김현승 석사과정, 김지선 박사과정, 오혜연 교수, 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 박사, 이원재 교수, 차미영 KAIST&amp;막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소 교수.[KAIST 제공]
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 향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다.
 이원재 KAIST 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 말했다.
 이번 연구결과는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026’에서 13일 발표될 예정이다.
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