AI 분석서 외국 연계 의심계정 2만3998개 식별

국내 연구진이 2006년 4월부터 2025년 3월까지 네이버 뉴스에 작성된 댓글 1억1265만8554건을 분석해 외국 세력과 연계됐을 가능성이 있는 계정 2만3998개를 식별했다. 이들 계정은 특정 정치 진영을 일관되게 지지하기보다 진보와 보수 양쪽 정치인을 공격하며 국내 갈등을 증폭하는 공통된 양상을 보였다.

KAIST 이원재 문화기술대학원 교수와 차미영·오혜연 전산학부 교수 공동 연구팀은 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소와 설명 가능한 AI를 개발해 이용자 404만7831명의 활동을 살폈다. 국가안보전략연구원이 파악한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 팔로우 관계가 있거나 같은 기사에 댓글을 쓴 계정까지 후보군을 넓혔다.

AI 분석에는 댓글 작성 지역과 이용자 이름, 비원어민 문법, 문화·언어적 표현뿐 아니라 활동량과 활동 기간, 반복 댓글 비율, 기존 확인 계정과의 관계 등 24개 특징이 반영됐다. 분노·경멸·혐오를 활용한 도덕적 비난과 맹목적 찬양의 대상도 함께 분석했다. 반응이 높은 한국 비난 댓글의 공격 대상 상위 10개 가운데 7개는 전현직 대통령과 대선 후보, 정당 지도자 등 국내 정치인이었다.

선거 기간 새롭게 활동한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 한국 비난 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로 분류된 전략 중 유일하게 좋아요가 싫어요를 웃돌았다. 연구팀은 대형언어모델의 분류 능력을 경량 모델에 옮기는 지식 증류 기술로 분석 비용을 낮췄으며, AI가 계정을 자동 차단하지 않고 전문가가 문구와 행동 근거를 검토하는 보조 체계를 제시했다. 연구 결과는 13일 ‘USENIX 시큐리티 심포지엄 2026’에서 발표된다.