KAIST, 외국 연계 의심 댓글 계정 식별 AI 공개

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Ciaran Ryan

12.08.2026

KAIST, 외국 연계 의심 댓글 계정 식별 AI 공개 — AI로 외국 세력 식별

국내 온라인 여론 공간에서 정치 갈등을 증폭시키는 활동을 가려내려는 연구가 네이버 뉴스 댓글 20년치 분석으로 구체화됐다. 연구진은 1억건이 넘는 댓글을 토대로 외국 세력과 연계된 것으로 의심되는 계정 약 2만4000개를 식별했고, 이들이 특정 진영 지원보다 국내 불신과 대립을 키우는 양상을 보인다고 설명했다.

하이라이트

KAIST 공동 연구팀이 네이버 뉴스 댓글 1억1265만8554건, 404만7831명 이용자 대상으로 외국 연계 의심 계정 탐지 AI를 개발했다.
AI 분석 결과, 의심 계정은 선거 기간 주당 평균 34.19개로 비선거 기간 22.61개 대비 약 51% 증가했다.
의심 계정은 한국 사회와 정치인을 비난하는 댓글에서 평균 좋아요 비율 0.514로, 유일하게 좋아요가 싫어요를 앞섰다.

설명 가능한 AI 개발과 분석 범위

Seoul Economic Daily에 따르면 KAIST에 따르면 이원재 문화기술대학원 교수와 차미영, 오혜연 전산학부 교수 공동 연구팀은 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소와 함께 온라인 영향력 공작 의심 활동을 탐지하고 판단 근거까지 제시하는 설명 가능한 AI를 개발했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 국가안보전략연구원이 앞서 파악한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼아, 이들과 팔로우 관계로 연결되거나 같은 기사에 댓글을 단 계정으로 후보군을 넓혔다. 이어 2006년 4월부터 지난해 3월까지 네이버 뉴스 댓글 1억1265만8554건과 이용자 404만7831명의 활동을 분석했다.

AI는 댓글 작성 지역과 이용자 이름, 비원어민 문법, 문화·언어적 표현을 토대로 외국 연계 가능성을 살폈다. 또 분노, 경멸, 혐오를 통한 도덕적 비난이나 맹목적 찬양이 나타나는지, 이런 감정이 어느 국가와 대상을 향하는지도 함께 확인했다. 계정의 활동량과 활동 기간, 반복 댓글 비율, 기존 확인 계정과의 관계 등 모두 24개 특징도 반영됐다.

연구팀은 이 과정을 통해 전체 이용자 가운데 2만3998개 계정이 기존 확인 계정과 내용, 행동, 관계 측면에서 일관된 특징을 보인다고 판단했다. 이번 AI는 특정 계정을 의심 대상으로 분류하는 데 그치지 않고 판단 근거가 된 댓글 문구와 계정 행동을 함께 제시하는 점이 특징이다. 연구팀은 대형언어모델의 분류 능력을 경량 모델로 옮기는 지식 증류 기술을 활용해 1억건 이상의 댓글을 상대적으로 적은 비용으로 분석했다고 설명했다.

선거기 갈등 증폭 양상과 활용 가능성

분석 결과 의심 계정은 외국이나 우호 세력을 직접 칭찬하기보다 한국 사회와 정치인을 도덕적으로 비난하는 댓글을 훨씬 많이 작성하는 경향을 보인다. 이용자 반응이 가장 높았던 한국 비난 댓글의 공격 대상 상위 10개 가운데 7개는 전현직 대통령과 대선 후보, 정당 지도자 등 국내 정치인이었고, 여기에는 진보와 보수 양측 인사가 모두 포함됐다.

선거 시기에는 이런 의심 계정이 더 많이 나타난다. 대통령선거, 국회의원선거, 지방선거 기간 새롭게 활동한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 한국을 비난하는 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로, 연구팀이 분류한 전략 가운데 유일하게 평균 좋아요가 싫어요를 웃돌았다.

연구팀은 이 기술이 선거나 국가적 위기처럼 사회적 갈등이 커지는 시기에 검토가 필요한 계정과 메시지를 선별하는 보조 수단으로 활용될 수 있다고 설명한다. AI가 이용자를 자동 차단하는 방식이 아니라 포털과 모니터링 기관의 전문가가 판단 근거를 검토하고 최종 결론을 내리는 구조다.

이원재 교수는 의심 계정들이 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보인다고 말했다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 보안 분야 국제학술대회 USENIX 시큐리티 심포지엄 2026에서 13일 발표된다.

우리 매체는 앞서 국세청이 2026년 하반기부터 고액·상습 체납자의 재산 은닉 추적을 비정기 세무조사와 연계하고, 가상자산 추적과 AI 기반 포렌식·탈세 적발 시스템을 도입해 세정 집행을 강화한다는 계획을 전했습니다. 또한 국세외수입 징수 권한 통합과 체납관리단 운영 등으로 데이터 기반 징수·조사 체계를 확대해 집행의 범위와 강도를 높이겠다는 점도 함께 짚었습니다.

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