가짜 정보 확산, 심각한 사회 문제로 대두
최근 전 세계적으로 선거가 많았던 한 해 동안, 가짜 정보의 확산이 사회적으로 큰 문제가 되고 있어요. 특히 젊은 틱톡 사용자들에게 비디오 몽타주 형태로 전달되는 허위 주장은 영국 선거를 앞두고 만연했는데, 가짜로 보이는 자동화된 계정들이 배후에 있었죠. 이러한 콘텐츠와 댓글들은 사실 여부와 관계없이, 쉽게 영향을 받는 사용자들에게 허위 사실을 믿게 만들 수 있다는 점이 우려됩니다.
미국에서는 성인의 38%가 2024년 대통령 선거 정보를 얻기 위해 소셜 미디어를 이용한다고 해요. 메타 플랫폼(Meta platforms)의 콘텐츠 관리 방식이 크게 바뀌면서, 부정확하다고 판단되는 게시물에 대해 사용자들이 직접 의견을 남기게 되면서 조작된 정보가 더 많은 사람들에게 확산될 가능성이 커졌습니다. 이는 곧 불법적인 소셜 미디어 캠페인이 수백만 명의 사람들을 오도할 수 있다는 것을 의미합니다.
문제 해결의 실마리, 그래프 데이터베이스 기술
이러한 문제의 확산을 막기 위한 한 가지 방법은 근본적인 원인을 해결하는 것입니다. 이를 위한 효과적인 도구 중 하나가 바로 그래프 데이터베이스 기술(graph database technology)입니다. 그래프 데이터베이스는 정보를 개체와 관계 형태로 구조화하고 분석하여, 겉으로는 합법적으로 보이지만 사기나 허위 정보를 숨기고 있을 수 있는 패턴과 은밀한 연결 고리를 밝혀내는 데 도움을 줍니다. 숨겨진 통찰력을 제공함으로써, 그래프는 맥락적 데이터의 힘을 활용하여 모든 종류의 기만 행위에 맞서 싸울 수 있게 해줍니다.
데이터 간의 관계 파악
그래프 데이터베이스는 데이터를 상호 연결된 사실들의 네트워크로 저장합니다. 이러한 데이터 모델은 연구자들이 복잡한 연결 관계를 쉽고 빠르게 파악하고 분석하는 데 유용합니다. 예를 들어, 선거 관련 허위 정보의 경우 소셜 미디어 광고, 자금 제공자, 후보자 간의 관계에서 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.
데이터를 “노드(nodes)”와 “관계(relationships)”로 구성함으로써, 그래프 데이터베이스는 연구자들이 광고와 계정 자격 증명 간의 숨겨진 패턴과 관계를 밝혀내고, 약하게 연결된 구성 요소 내에서 이러한 패턴과 이상 징후를 분석하여 악성 계정을 식별할 수 있도록 지원합니다.
대규모 데이터에서 빠른 속도로 관계 탐색
그래프 데이터베이스를 통해 조사관은 문제가 있는 행위자들의 상세한 패턴을 저장할 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 쿼리하여 의심스러운 행위자와 다른 개체 간의 복잡한 연결 고리를 찾아낼 수 있습니다.
분석가들은 여러 계정 간에 공유된 자격 증명을 신속하게 식별하고 추가 조사가 필요한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 그래프는 과거 데이터를 쉽게 포함하므로, 사용자는 플래그가 지정되거나 삭제된 소셜 미디어 계정과 같은 다양한 개체 간의 연관성을 파악하여 이러한 네트워크가 소셜 미디어 플랫폼에서 어떻게 탐지되지 않고 운영될 수 있는지에 대한 보다 포괄적인 분석을 수행할 수 있습니다.
대규모 금융 사기 적발
그래프 기술은 중요한 선거 기간 동안 허위 정보뿐만 아니라 이전에 숨겨져 있던 금융 사기를 밝혀내는 데에도 기여했습니다.
시러큐스 대학교(Syracuse University)의 IDJC ElectionGraph 프로젝트는 페이스북(Facebook)과 인스타그램(Instagram)에서 정치 광고에 자금을 지원하여 유권자에게 영향을 미치려는 3,000개 이상의 단체를 식별했습니다. 특히 우려스러운 점은 이 연구소에서 모자, 깃발 또는 코인과 같은 상품을 제공하는 대가로 개인 정보를 요구하여 유권자들의 돈을 가로채는 사기 행각을 벌이기 위해 선거 캠페인으로 위장한 악성 행위자들의 복잡한 네트워크와 연결된 두 개의 단체를 발견했다는 것입니다.
이러한 네트워크는 페이스북 전반에 걸쳐 광고를 확산하면서 탐지되지 않기 위한 조치를 취했지만, 연구자들은 그래프 데이터베이스 기술을 사용하여 조직적으로 문제가 있는 콘텐츠를 분석했습니다. 그 결과 일부 광고는 피해자로부터 매달 최대 80달러를 사취하려 했으며, 그 어떤 것도 특정 후보의 캠페인을 직접적으로 지원하지 않았다는 사실을 밝혀냈습니다.
그래프 데이터베이스로 한발 앞서 나가기
매년 기업과 소비자들은 온라인 사기로 인해 수십억 달러의 손실을 입고 있습니다. 사기를 막고 사용자를 보호하는 것은 다양한 온라인 개체 간의 연결 고리를 찾고 조사하는 데 달려 있으며, 현대 기술은 이를 돕고 있습니다. 마치 명탐정처럼 작동하는 그래프 기술은 방대한 양의 데이터에서 패턴과 관계를 파악하여 사용자가 디지털에 능숙한 악성 행위자를 밝혀내고 사회가 직면한 복잡한 문제에 한발 앞서 대처할 수 있도록 지원합니다.