AI로 포착한 외국 연계 의심 댓글 활동, 선거철 급증

국내 연구진이 2006년 4월부터 2025년 3월까지 네이버 뉴스 댓글 1억1265만8554건과 이용자 404만7831명의 활동을 분석해 외국 세력과 연계됐을 가능성이 있는 계정 2만3998개를 가려냈다. 이들 계정은 한쪽 정치 진영을 꾸준히 편들기보다 진보·보수 양쪽 정치인을 공격하며 국내 불신과 갈등을 증폭시키는 양상을 보였다.

대통령선거와 국회의원선거, 지방선거 기간에 새로 활동한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로 집계됐다. 비선거 기간의 22.61개보다 51.4% 많은 수치다. 반응이 컸던 한국 비난 댓글의 공격 대상 상위 10개 가운데 7개는 전현직 대통령과 대선 후보, 정당 지도자 등 국내 정치인이었다. 한국 비난 댓글의 평균 좋아요 비율은 0.514로 분류된 전략 중 유일하게 좋아요가 싫어요보다 많았다.

KAIST 이원재 문화기술대학원 교수와 차미영·오혜연 전산학부 교수 공동 연구팀은 독일 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소와 설명 가능한 AI를 개발했다. 국가안보전략연구원이 파악한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 팔로우 관계와 동일 기사 댓글 활동을 추적해 후보군을 넓혔다. 작성 지역과 이용자 이름, 비원어민 문법, 문화·언어 표현뿐 아니라 활동량·기간, 반복 댓글 비율, 기존 확인 계정과의 관계 등 24개 특징을 반영했다.

AI는 분노·경멸·혐오에 기반한 도덕적 비난과 맹목적 찬양의 대상까지 살피고, 의심 판정에 활용한 댓글 문구와 계정 행동을 함께 제시한다. 대형언어모델의 분류 능력을 경량 모델에 옮기는 지식 증류로 분석 비용도 낮췄다. 자동 차단 대신 포털과 모니터링 기관의 전문가가 근거를 검토해 결론을 내리는 보조 수단으로 설계됐으며, 연구 결과는 13일 ‘USENIX 시큐리티 심포지엄 2026’에서 발표된다.