인공지능(AI) 기술 기업 에피어가 AI 기반 모형의 부정 인스톨 방지 능력이 기존 기술보다 우수하다는 연구 결과를 12일 발표했다.
에피어는 인공 지능을 기반으로 하는 탐지 모형이 기존의 규칙 기반 모형보다 배 가량 빠른 속도로 부정 인스톨 패턴을 분석한다고 밝혔다. 이는 4개월 동안 자사 네트워크 내의 광고 클릭과 앱 설치 정보 등 40억 개 이상의 캠페인 데이터 포인트를 활용해 연구한 결과다.
에피어에 따르면, 인공 지능 기반 모형은 그동안 탐지가 어려웠던 패턴의 부정 인스톨을 찾아낼 수 있다. 에피어는 합법적인 광고물 게시자로 위장하는 '카멜레온', 비정상적으로 높은 재고량을 집계하는 '재고 버스트' 등 기존의 규칙 기반 모형이 탐지하지 못했던 패턴의 부정 인스톨을 가려냈다.
또한 인공지능 모형은 80개 이상의 차원에서 데이터를 검사할 수 있으며, 자체 학습 기능을 제공해 새로운 의심 패턴도 감지할 수 있다. 이는 기존 모형이 1~3차원을 탐지하며 인간이 프로그래밍한 규칙에 따라 이미 알려진 부정 인스톨 패턴에만 반응했던 것과 구별된다.
조 수(Joe Su) 에피어 최고기술책임자는 "부정 인스톨은 온라인 광고 업계에 큰 위협이 되고 있으며, 광고주는 향후 수십억 달러의 비용을 치르게 될 것"이라며 "에피어는 인공 지능 기반 모형이 기존의 규칙 기반 방법의 한계를 넘어선 훨씬 효과적인 방법이라 믿는다"고 말했다.엄보람기자 BBoram@dt.co.kr
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에피어는 인공 지능을 기반으로 하는 탐지 모형이 기존의 규칙 기반 모형보다 배 가량 빠른 속도로 부정 인스톨 패턴을 분석한다고 밝혔다. 이는 4개월 동안 자사 네트워크 내의 광고 클릭과 앱 설치 정보 등 40억 개 이상의 캠페인 데이터 포인트를 활용해 연구한 결과다.
에피어에 따르면, 인공 지능 기반 모형은 그동안 탐지가 어려웠던 패턴의 부정 인스톨을 찾아낼 수 있다. 에피어는 합법적인 광고물 게시자로 위장하는 '카멜레온', 비정상적으로 높은 재고량을 집계하는 '재고 버스트' 등 기존의 규칙 기반 모형이 탐지하지 못했던 패턴의 부정 인스톨을 가려냈다.
또한 인공지능 모형은 80개 이상의 차원에서 데이터를 검사할 수 있으며, 자체 학습 기능을 제공해 새로운 의심 패턴도 감지할 수 있다. 이는 기존 모형이 1~3차원을 탐지하며 인간이 프로그래밍한 규칙에 따라 이미 알려진 부정 인스톨 패턴에만 반응했던 것과 구별된다.
조 수(Joe Su) 에피어 최고기술책임자는 "부정 인스톨은 온라인 광고 업계에 큰 위협이 되고 있으며, 광고주는 향후 수십억 달러의 비용을 치르게 될 것"이라며 "에피어는 인공 지능 기반 모형이 기존의 규칙 기반 방법의 한계를 넘어선 훨씬 효과적인 방법이라 믿는다"고 말했다.엄보람기자 BBoram@dt.co.kr
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