AI를 이용한 범죄의 부상: AI 기반 범죄 기업의 진화, 위험, 대응 방안 살펴보기

인공지능(AI)은 수많은 산업에 혁명을 일으키며 전례 없는 속도로 생산성과 혁신을 향상시키고 있습니다. 의료 서비스에 대한 접근성 향상부터 기상 이변의 영향을 완화하는 기후 모델링, 직장의 효율성과 보안 개선에 이르기까지 AI는 더 나은 지속 가능한 결과를 가능하게 하고 있습니다.

그러나 이와 같은 혁신적인 기술이 범죄 목적으로도 활용되면서 글로벌 보안과 사회 안정에 심각한 위협이 되고 있습니다. 악의적인 범죄자들은 점점 더 AI를 활용하여 해킹과 사기를 저지르고, 딥페이크를 만들어 금품을 갈취하고, 잘못된 정보를 퍼뜨리며, 대규모 사이버 공격을 감행하고 있습니다. AI 기술이 더욱 정교해짐에 따라 범죄자들이 이를 활용하는 방법도 다양해지고 있습니다.

이 보고서에서는 AI를 이용한 범죄의 성숙 단계를 지평선, 신흥, 성숙 단계로 구분하여 AI가 기존의 인간 병목 현상을 제거함으로써 범죄 역량을 어떻게 증폭시키는지 설명합니다. 실제 사례와 문서화된 AI의 범죄 활동 사례를 살펴보고 이러한 과제의 심각성을 살펴봅니다. 또한 기술 솔루션, 규제, 교육, 협업의 중요성을 강조하면서 AI를 이용한 범죄를 예방하고 완화하기 위한 전략을 살펴볼 것입니다.

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인간의 병목 현상을 제거하여 범죄 성장을 지원하는 AI

인공 지능은 비즈니스 세계를 휩쓸며 산업을 변화시키고 효율성과 규모의 법칙을 다시 쓰고 있습니다. 기업들은 응답 초안 작성, 문서 번역, 데이터 요약과 같은 작업을 지원하기 위해 ChatGPT와 같은 기성 도구부터 시작하여 단계적으로 AI를 도입해 왔습니다. 시간이 지남에 따라 기업들은 전체 워크플로우를 자동화하기 위해 독자적인 AI 시스템을 개발하기 시작했습니다. 

하지만 이러한 발전은 라이선스 세계에만 국한되지 않습니다. 전 세계의 범죄 기업들은 거의 동일한 방식으로 AI의 잠재력을 활용하기 위해 경쟁하고 있습니다. 처음에 이러한 조직들은 피싱 스크립트를 여러 언어로 번역하거나 방대한 코드베이스에서 악용 가능한 취약점을 스캔하는 등 인간이 주도하는 범죄 활동을 지원하기 위해 AI를 활용했습니다. 이러한 초기 애플리케이션은 AI의 합법적인 사용을 반영하지만, 파괴적인 효과를 위해 무기화되었습니다.

범죄자들의 다음 영역은 자율성입니다. 기업이 업무 자동화를 위해 노력하는 것처럼 사이버 범죄자들도 완전히 독립적으로 운영할 수 있는 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 사람의 감독 없이도 취약점을 식별하고 악용하여 중요 인프라(예: 정수장)를 해킹하는 등 복잡한 목표를 실행할 수 있습니다. 

이러한 진화는 범죄 활동의 규모를 변화시키는 데 그치지 않고, 더 빠르고 효율적이며 놀라울 정도로 탐지하거나 대응하기 어렵게 만드는 근본적인 변화를 가져옵니다.

사이버 범죄자들은 새로운 방식으로 AI를 활용하고 있습니다.

사이버 범죄자, 사기꾼, 국가적 행위자들은 점점 더 AI를 활용하여 악의적인 활동을 확대하고 있습니다. 그들이 발견한 몇 가지 주요 활용 방법은 다음과 같습니다:

공격 자동화

AI 기반도구를 사용하면 피싱 캠페인을 자동화하여 매우 설득력 있는 메시지를 대규모로 생성할 수 있습니다. 또한 AI는 멀웨어가 실시간 탐지를 회피하기 위해 동적으로 적응할 수 있게 해줍니다.

2024년 3월, 미국 재무부는 금융 서비스의 사이버 보안 및 사기 위험과 관련된 인공지능의 현황에 관한 보고서를 발표했습니다 . 42개 금융 기관과의 인터뷰를 종합한 이 보고서는 특히 기존 위협 행위자들이 더 정교한 멀웨어를 개발하고 시험하기 위해 생성형 AI를 사용하여 이전에는 가장 자원이 풍부한 공격자들만 사용할 수 있었던 복잡한 공격 기능을 제공하고 기술이 부족한 위협 행위자들이 간단하지만 효과적인 공격을 개발하는 데 도움을 주고 있다고 지적합니다.

딥페이크 및 합성 미디어

범죄자들은딥페이크 기술을 사용하여 경영진이나 유명인을 사칭하고, AI가 생성한 이미지와 음성으로 사기를 탐지하기 어렵게 만들어 비즈니스 이메일 침해(BEC), 갈취, 소셜 조작과 같은 고액 사기를 용이하게 합니다.

2024년 11월, 미국 재무부 산하 FinCEN(금융범죄단속네트워크) "금융기관을 대상으로 하는 딥페이크 미디어를 이용한 사기 계획에 대한알림 "을 발표하면서 "금융기관과 고객을 대상으로 하는 사기 계획에 딥페이크 미디어를 사용한 것으로 의심되는 의심스러운 활동 보고가 증가하고 있다"고 강조했습니다. 2024년 3월에 발표된 '금융 기관을 겨냥한 AI 사이버 및 사기 위험' 보고서에서는 사기꾼들이 음성 및 기타 사람의 특징을 더욱 그럴듯하게 모방하는 더 나은 딥페이크를 만들기 위해 AI를 활용하고 있다고 주장합니다.

또한 사기범들은 은행, 신용카드, 가상자산 및 기타 금융 계좌를 개설하기 위해 다양한 실제 사람의 개인 정보를 조합하여 가짜 신원을 만드는 합성 신원 생성 능력을 향상시키기 위해 AI를 사용합니다.

재무부의 2024년 '금융 기관의 AI 사이버 및 사기 위험'에 대한 자세한 내용은 주 저자인 미국 재무부 사이버 최고 AI 책임자 토드 콘클린 차관보의 TRM Talks 들어보세요.

강화된 사이버 공격

AI알고리즘은 가장 중요한 데이터 또는 암호화할 시스템을 식별하여 랜섬웨어 운영을 최적화하여 활용도를 극대화합니다. 또한 국가적 행위자들은 기존의 보안 조치를 우회하여 고급 사이버 스파이 활동에 AI를 사용하고 있습니다.

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법 집행 기관, 정책 입안자 및 국가 보안 기관은 범죄의 AI 채택을 이해해야 합니다.

가속화되는 AI 기반 범죄의 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 법 집행 기관, 정책 입안자, 국가 보안 전문가가 범죄의 AI 도입을 면밀히 추적하여 목표에 맞는 대응책을 마련할 수 있는 프레임워크가 필요합니다. 

TRM에서는 이해관계자가 대응과 리소스의 우선순위를 효과적으로 정할 수 있도록 AI 도입을 세 가지 계층으로 분류합니다.

• Horizon: 이 범죄 유형에서 상당한 AI 사용이 가능하며 '곧' 발생할 수 있지만 아직 눈에 띄게 발견되지는 않았습니다. 범죄 조직이 응용 프로그램을 탐색하고 있을 수 있지만 구현은 아직 제한적입니다.
• 부상 중: AI가 운영 효율화에 적극적으로 사용되고 있지만, 의사 결정과 실행은 여전히 사람이 주도적인 역할을 하고 있습니다. 피싱 캠페인 자동화 또는 기존 사기 작업 개선 등이 그 예입니다.
• 성숙: 인공지능 기반 활동이 이 범죄 유형을 지배하며, 인공지능 시스템은 규모, 효율성, 정교함에서 인간이 주도하는 노력을 능가합니다. 이러한 시스템은 최소한의 인력 투입으로 입금 복잡하고 영향력이 큰 범죄 활동을 자율적으로 실행합니다.

지평선 단계: AI의 이론적 응용

지평선 단계는 대부분 이론적으로 범죄 활동에 AI를 적용하는 단계로, 향후 1~2년 내에 혼란을 일으킬 가능성이 높습니다. 이 성숙 단계에서 활동하는 범죄 조직은 이미 AI 도구와 시스템을 갖추고 있지만 아직 대규모로 구현하지는 않았을 수 있습니다. 

수평선 단계의 AI 범죄 유형

확산 금융

북한(북한)은 핵 프로그램 자금 조달을 위해 사이버 공격, 특히 가상자산 기업 해킹에 점점 더 의존하고 있습니다. 에 따르면 TRM Labs에 따르면 북한과 연계된 해커들은 2024년에 약 8억 달러, 지난 5년간 30억 달러에 가까운 금액을 탈취했으며, 탈중앙화 금융을 겨냥한 공격이 많았습니다(디파이(Defi)) 플랫폼을 노린 공격이 많았습니다. 이러한 작업은 현재 숙련된 인력 운영자와 정교한 세탁 네트워크를 통해 이루어지고 있습니다. 그러나 AI 모델이 이러한 작업을 확장할 수 있는 잠재력은 분명합니다. 

자율 AI 에이전트는 취약한 플랫폼을 식별하고, 해킹을 실행하고, 복잡한 세탁 계획을 자동화하는 데 사용될 수 있어 확산 자금 조달을 억제하려는 노력을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다. AI가 북한의 운영에 통합되면 제재를 회피하고 불법 활동에 자금을 조달할 수 있는 능력이 크게 증폭되어 글로벌 안보에 중대한 도전이 될 것입니다.

자금 세탁 

전통적인 자금 세탁은 특히 사이버 범죄자, 마약 밀매자, 사기꾼의 경우 사람의 운반책과 수동 조정에 의존합니다. 합성 ID 생성기와 자동화된 가상자산 계정 생성과 같은 AI 기술은 이러한 작업을 크게 자동화하여 이러한 작업이 수행되는 속도를 가속화할 것입니다. 이러한 발전은 금융 시스템을 불안정하게 만들고 글로벌 범죄 네트워크를 강화할 수 있어 규제 당국의 개입이 더욱 시급해졌습니다.

사이버 범죄

자율적으로 취약점을 식별하고 공격을 실행할 수 있는 AI 에이전트의 출현은 사이버 범죄의 새로운 차원을 제시합니다. 예를 들어 랜섬웨어 그룹은 현재 공격을 실행하기 위해 초기 접속 브로커 및 방탄 호스팅 제공업체와 같이 사람이 운영하는 서비스뿐만 아니라 인간 계열사에 의존하고 있습니다. 이러한 인간 중개자는 취약점을 식별하고 멀웨어를 배포하며 범죄 네트워크의 인프라를 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 

그러나 자율 AI 에이전트는 언젠가 독립적으로 취약점을 식별 및 악용하고, 페이로드를 배포하고, 랜섬웨어 캠페인의 백엔드 시스템을 관리함으로써 이러한 중개자를 대체할 수 있습니다. 미국 국토안보부와 같은 공공 기관은 2022년 "AI의 새로운 위협"에 관한 보고서에서 강조한 것처럼 아직 이론적인 수준에 머물러 있지만, AI가 중요 인프라를 교란할 수 있는 잠재력에 대해 우려를 표명했습니다. 자율 AI 시스템은 인간 해커의 필요성을 제거하여 이전에는 상상할 수 없었던 규모의 광범위한 공격을 가능하게 할 수 있으며, 이는 심각한 경제적, 보안적 영향을 미칠 수 있습니다.

신흥 단계: AI 활동의 초기 징후

신흥 단계는 AI 기반 범죄 도구의 초기 배포가 특징입니다. 신흥 단계의 범죄 AI 활동은 아직 초기 단계에 있지만, 급속한 성장 가능성으로 인해 법 집행 기관의 대응이 필요합니다. 

신흥 단계의 AI 범죄 유형

아동 성 학대 자료(CSAM) 제작

역사적으로 CSAM의 제작은 인간 피해자의 착취에 의존해 왔습니다. 그러나 AI가 생성한 콘텐츠가 인간의 개입을 대체하기 시작하면서 새롭고 심각한 문제가 발생하고 있습니다. 미국 검찰은 AI가 생성한 CSAM의 초기 사례에 주목했으며, 이로 인해 탐지 노력이 복잡해지고 새로운 윤리적, 법적 문제가 제기되고 있습니다. 

2023년 10월에 다크웹 포럼에 업로드된 3,500개 이상의 새로운 AI 생성 아동 성학대 범죄 이미지를 분석한 2024년 7월 보고서를 통해 이 문제를 광범위하게 연구한 인터넷감시재단(IWF)은 2023년 10월에 이미 아동 성학대 범죄 이미지를 분석한 바 있습니다. 또한 이 보고서는 성인용 포르노 콘텐츠에 아동의 얼굴을 합성하는 딥페이크 기술을 사용해 아동 성적 학대를 묘사하는 AI 생성 동영상의 출현을 강조합니다. 이러한 발견은 이 분야에서 AI의 오용이 점점 더 심각해지고 있으며, 사회적 피해를 악화시키고 법 집행 자원을 더욱 압박하고 있음을 강조합니다.

허위 정보 작업

AI는 콘텐츠 제작과 배포를 간소화하여 선전 및 허위 정보 캠페인을 재편하고 있습니다. 인터폴과 같은 기관에서는 맞춤형 메시지를 자동화하고 취약한 인구를 대상으로 하는 AI 에이전트의 초기 배포를 문서화했습니다. 

예를 들어, 유로폴의 보고서에서 유엔 지역 간 범죄 및 사법 연구소(UNICRI)와 트렌드 마이크로는 AI가 어떻게 대규모로 선전을 생성하고 유포하는 데 사용되고 있는지, 특히 맞춤형 허위 정보 캠페인으로 위험에 처한 집단을 표적으로 삼는 방법을 강조합니다. 이러한 작업의 속도와 규모는 사회 양극화를 가속화하고 민주적 절차를 방해하며 기존 규제 프레임워크에 도전하고 있습니다.

사기 및 사기

전통적으로 사람의 개입에 의존해왔던 스캠 작전은 점점 더 AI 도구를 도입하여 그 효과를 높이고 있습니다. AI로 생성된 피싱 이메일과 딥페이크 사칭이 문서화된 사례에서 드러나면서 이러한 사기 수법의 정교함이 증가하고 있음을 보여줍니다. 이러한 복잡성 증가는 소비자의 신뢰를 약화시키고 합법적인 커뮤니케이션과 사기성 커뮤니케이션을 구별하는 데 상당한 어려움을 야기합니다.

예를 들어, 2024년에는 AI를 활용하여 전화 통화에서 회사 CEO의 목소리를 흉내 내어 직원이 사기 계좌로 자금을 거래 유도하는 정교한 사기 사례가 여러 건 발견되었습니다. 

TRM은 또한 딥페이크 사이버 범죄 서비스를 제공하는 중국 해커 그룹에 노출된 스캠 그룹 사례를 발견했는데, 이는 사기꾼들이 외관을 수정하고 사기 스토리에 맞추기 위해 사용한 것으로 보입니다. 

이는 사기꾼들이 신뢰를 악용하고 기존의 보안 조치를 우회하는 데 있어 AI가 생성한 사칭이 얼마나 중요한 도구가 되고 있는지 보여줍니다. 2024년, 인터폴은 AI 생성 사기 및 기타 기술을 이용한 사이버 및 금융 범죄의 증가하는 위협에 대한 경각심을 높이기 위한 캠페인을 시작했습니다.

성숙 단계: AI가 인간의 활동을 대체하는 단계

성숙 단계는 AI 기반 활동이 각자의 영역을 지배하는 시기로, 범죄자들이 인간 운영자보다 AI 시스템에 더 많이 의존하는 단계입니다. 아직 이 단계에 도달한 범죄 영역은 없지만, 이러한 새로운 현실이 머지않아 도래할 가능성이 높습니다. 두 가지 트렌드가 이러한 추세를 뒷받침합니다:

1. 브라우저, 데이터베이스, 이메일 플랫폼, 가상자산 지갑과 같은 필수 도구에 액세스하는 AI 시스템
2. 수익 또는 영향력 극대화와 같은 특정 목표를 최적화하도록 프로그래밍되는 AI 모델

예를 들어, '진실의 터미널(ToT)' 사례는 AI 에이전트가 가상자산 생태계에 자율적으로 참여하여 인간 및 BOT(태국 중앙은행) 에이전트와의 상호작용을 통해 디지털 자산으로 부를 축적하는 방법을 보여주었습니다. 이는 AI 에이전트가 지속적이고 대규모의 사기를 유발하는 방식으로 디지털 경제에 관여할 수 있는 잠재력을 강조합니다.

이러한 시스템의 능력이 커짐에 따라 대규모 시장 조작이나 중요 인프라의 취약점을 악용하는 등 점점 더 복잡하고 영향력이 큰 범죄 활동을 실행할 수 있습니다. 이러한 고도화된 형태의 AI 오용을 모니터링하고 완화하기 위한 사전 예방적 조치가 시급합니다.

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AI를 이용한 범죄 예방 및 완화

그렇다면 이제 우리는 어디로 가야 할까요? AI가 제시하는 기회와 혁신을 수용하는 것과 전 세계 시민과 시스템의 안전을 보장하는 것 사이에서 어떻게 균형을 맞출 수 있을까요?

AI의 오용 문제를 해결하려면 기술 솔루션, 정책 및 규제 조치, 공공 교육, 협업을 결합하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다.

기술 솔루션

AI 기반 탐지 시스템은 AI를 이용한 범죄에 대한 중요한 방어 수단입니다. 인스턴스 경우, 딥페이크를 식별하거나 금융 거래의 이상 징후를 탐지하는 도구가 이미 그 효과를 입증하고 있습니다. AI 기반 위협 탐지를 통합하는 강화된 사이버 보안 프레임워크는 대규모 공격과 관련된 위험을 더욱 완화할 수 있습니다.

TRM Forensics 내에서 시그니처®는 고급 블록체인 패턴 인식을 통해 의심스러운 활동을 선제적으로 탐지할 수 있도록 지원합니다. 고급 AI 및 머신 러닝을 기반으로 하는 Signatures 여러 거래에서 눈에 띄지 않을 수 있는 의심스러운 패턴을 자동으로 찾아내어 어떤 조사 각도도 고려하지 않고 넘어갈 수 없다는 확신을 줍니다.

정책 및 규정

전 세계 정책 입안자들은 AI의 혁신을 장려하는 동시에 혁신적인 기술을 악용하려는 불법 행위자의 위험을 완화하는 규제 환경을 조성하기 위해 노력하고 있습니다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 이틀째에 "인류 번영, 경제 경쟁력, 국가 안보를 증진하기 위해 미국의 글로벌 AI 지배력을 유지하고 강화"하기 위한 AI 관련 행정명령에 서명했습니다. 

CFTC(미국 상품선물거래위원회))의 기술자문위원회(TAC)는 2024년 5월 '금융 시장에서의 책임 있는 인공지능'에 관한 보고서에서 TRM의 Ari Redbord 가 부위원장을 맡고 있는 기술자문위원회는 금융 시장에서 AI의 혁신적 잠재력과 심각한 위험을 모두 강조했습니다. AI는 사기 탐지, 위험 관리, 예측 분석에 널리 사용되고 있지만 신원 사기를 위한 딥페이크, 자동화된 피싱, 알고리즘 조작 등의 취약점도 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TAC는 보고서에서 취약점을 식별하고 책임감 있는 AI 사용을 보장하기 위해 NIST 가이드라인에 부합하는 강력한 AI 위험 관리 프레임워크 채택할 것을 권장했습니다. 

AI를 이용한 범죄의 초국가적 특성을 해결하기 위해서는 글로벌 협력도 필수적입니다. 인터폴과 유엔과 같은 조직은 AI 사용에 관한 조화로운 규제를 지지하고 있습니다. 윤리적 가이드라인은 오용에 대한 명확한 처벌과 함께 책임감 있는 AI 개발을 보장해야 하며, 정부는 이러한 기준을 지속적으로 준수하도록 강제해야 합니다. 

대중 인식 및 교육

AI 기반 사기와 허위 정보의 위험성에 대해 대중을 교육하는 것은 범죄 예방에 있어 매우 중요합니다. 예를 들어, 미국 Federal Bureau of Investigation FBI은 온라인 위협과 잘못된 정보의 위험성에 대해 대중을 교육하기 위해 여러 캠페인을 시작했습니다. '게시하기 전에 생각하기' 캠페인은 소셜 미디어에 허위 위협을 게시하는 행위의 심각한 결과에 대해 경고하며, 이러한 행위가 최대 5년의 징역형과 함께 연방 기소로 이어질 수 있음을 강조합니다. 이 이니셔티브는 허위 협박을 조사하는 데 따른 법 집행 자원의 부담을 줄이고 불필요한 대중의 공포를 방지하는 것을 목표로 합니다.

이와 마찬가지로 유로폴은 포괄적인 보고서와 대중 인식 제고 노력을 통해 딥페이크 기술로 인한 문제를 해결해 왔습니다. 유로폴이 발간한 "현실을 직시할 것인가? 법 집행과 딥페이크의 도전"에서는 허위 정보 캠페인, 문서 사기, 비합의 포르노와 같은 범죄 활동에 딥페이크가 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 심층 분석을 제공합니다. 유로폴은 법 집행 기관이 딥페이크의 악의적인 사용을 탐지하고 대응하기 위해 새로운 기술을 개발하고 첨단 기술을 채택해야 한다고 강조합니다.

이해관계자 간 협업

AI를 이용한 범죄에 대응하기 위해서는 민관 협력이 필수적입니다. 금융 기관과 기타 기업은 AI 시스템에 안전 기능을 통합하는 것을 우선시하고, 정부는 공동 연구와 혁신을 장려해야 합니다. TRM과 같은 플랫폼은 정보 공유를 가능하게 하고 강화된 보안 조치를 위한 AI 도구를 통합함으로써 이러한 생태계에서 중추적인 역할을 합니다.

TRM의 블록체인 인텔리전스 활용하여 AI 기반 위협에 대응하기

TRM Labs 는 설립 초기부터 인공지능 회사였습니다. 당사의 블록체인 인텔리전스 플랫폼은 매일 수십억 개의 데이터 포인트를 수집합니다. 또한, 당사의 AI 기반 솔루션은 다음을 지원합니다:

위험 식별을 위한 블록체인 인텔리전스

TRM은 고급 블록체인 인텔리전스 를 사용하여 랜섬웨어 사기 또는 제재 대상 기관과 관련된 불법 거래를 추적합니다. AI와 블록체인 인텔리전스 결합하면 공격자가 난독화 기술을 사용하는 경우에도 TRM이 비정상적인 행동 패턴을 탐지할 수 있습니다. 

TRM Labs' 시그니처® 행동 도구는 AI를 활용하여 블록체인에서 뚜렷한 거래 패턴과 행동 이상을 식별합니다. Signatures 블록체인 데이터를 분석하여 사기, 자금 세탁 또는 제재 회피와 같은 불법 활동과 관련된 고유한 특징을 탐지합니다. 이 도구를 통해 수사관들은 이전에 알려지지 않은 지갑과 연결 고리를 찾아내어 원시 블록체인 데이터를 불법 자금을 추적하고 범죄 네트워크를 방해할 수 있는 실행 가능한 인텔리전스로 변환할 수 있습니다.

실시간 모니터링 및 알림

정부 및 금융 기관은 다음을 활용할 수 있습니다. TRM Labs의 실시간 모니터링 도구를 활용하여 의심스러운 거래를 탐지할 수 있습니다. AI로 강화된 경고는 심각도에 따라 위험의 우선순위를 지정하여 새로운 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

협업 정보 공유

TRM Labs 은 공유 인텔리전스 및 위협 매핑 통해 이해관계자 간의 협업을 촉진합니다. 이는 랜섬웨어 및 금융 범죄 네트워크와 트론과 같은 공공 민간 협업을 방해하기 위한 CRI(Counter 랜섬웨어 이니셔티브)와 같은 글로벌 이니셔티브에 부합합니다, 테더(Tether)그리고 TRON 블록체인에서 USDT 사용과 관련된 불법 활동에 대처하기 위해 민관 협력을 촉진하는 것을 목표로 하는 최초의 이니셔티브인 TRM의 T3 금융범죄 부서 (T3 FCU)와 같은 민관 협력을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다. T3는 2024년 8월 출범 이후 1억 3천만 달러 이상의 압류를 지원했습니다.

방어를 위한 AI 모델 학습

TRM Labs 을 통해 기관은 진화하는 스캠 기법을 인식하도록 AI 모델을 훈련시켜 공격자에 대한 적응형 방어를 보장할 수 있습니다. 예를 들어, AI 도구는 딥페이크 콘텐츠를 분석하고 악의적인 행위자와 연관된 불일치를 표시할 수 있습니다.

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미래는 AI 범죄와 싸우기 위해 AI를 활용하는 데 달려 있습니다.

AI의 이중적 특성은 엄청난 기회와 심각한 도전을 동시에 제시합니다. 아직 AI가 주도하는 불법 활동이 범죄의 전장을 지배하는 단계에 이르지는 않았지만, AI 기술의 궤적은 긴급하고 예방적인 조치가 필요하다는 점을 강조합니다. 법 집행 기관, 국방부, 정부 및 민간 부문 조직은 다음과 같은 방법으로 AI를 이용한 범죄에 대응하기 위해 협력해야 합니다:

• 고급 블록체인 인텔리전스를 통한 금융 범죄 식별 및 완화 블록체인 인텔리전스
• AI 통합 방어를 통한 복원력 구축
• 글로벌 협업 및 인텔리전스 공유 장려

이러한 팀에서 이미 사용하고 있는 다음과 같은 도구에 AI 기능을 통합합니다. TRM Labs과 같이 이미 사용하고 있는 도구에 AI 기능을 통합하면 빠르게 진화하는 AI 기반 위협 환경에 대한 선제적이고 적응적인 방어를 보장할 수 있습니다. 

AI를 이용한 범죄가 증가함에 따라 이러한 위협에 대응할 수 있는 혁신적이고 적응적인 솔루션이 시급히 필요해졌습니다. TRM은 범죄자들이 악용하는 것과 동일한 최첨단 AI 기술을 인간의 전문 지식과 결합하여 포괄적인 방어 전략을 보장함으로써 AI 기반 금융 범죄에 맞서 싸우기 위해 최선을 다하고 있습니다.