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영어

The rapid advancement of artificial intelligence has been helping us in positive ways, but one of its negative impacts is the sharp increase in fraud-related crimes. The rapidly developing AI market —driven especially by advancements in deep learning algorithms—has enabled the extraction of complex patterns from large amounts of data. Deep neural networks, with their multi-layered structures, have demonstrated groundbreaking achievements in various fields such as image recognition, speech recognition, and natural language processing. However, these technological developments have begun to be misused for various crimes in Korea. Issues such as deepfake videos, deep voice manipulation, “pig-butchering” scams, and investment fraud have become significantly prominent. Instead of serving their beneficial purposes, manipulated videos and audio generated through deepfake technologies are fueling a surge in sophisticated fraud crimes. Deepfake-based pornographic content has already drawn global attention, with Korea being highlighted as a major source of such material. In response, this study analyzes the types of AI-based fraud crimes, examining the current realities, conditions, and various cases to identify the core problems. The identified fraud types include phishing and financial crimes, investment fraud, credit fraud, kidnapping scams, and digital sex crimes. Through the analysis of these various categories, the study outlines their issues and implications. Addressing these problems will require efforts to limit the expansion of such crimes, establish relevant legal frameworks, and promote collaboration in building security systems across private companies. Based on the issues identified, this study proposes several countermeasures. First, legal provisions for each type of fraud crime should be established and clearly defined to ensure proper punishment. Second, digital literacy and ethics education must be expanded nationwide to address declining digital competency. Third, private companies, security firms, and the government must cooperate to ensure rapid and effective responses to emerging fraud crimes.

한국어

인공지능의 급속한 발전은 긍정적인 방향으로 우리에게 도움을 주지만 부정적 영향으로는 사기 범죄 의 급격한 증가일 것이다. 급격한 발전을 이룬 인공지능 시장은 특히 딥러닝 알고리즘의 발전으로 많은 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아낼 수 있게 되었고, 신경망의 층을 깊에 쌓은 구조는 이미지 인식, 음성인 식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 획기적인 성과를 보였다. 그러나 이러한 기술적 성장들은 한국에서 다양한 범죄에 악용되기 시작했고, 딥페이크(Deep Fake), 딥보이스(Deep Voice), 돼지도살, 투자 사기 등의 문제가 크게 대두되고 있다. 순기능으로서의 문제가 아닌 딥페이크를 이용한 조작 영상이나 조작 음성 사기 범죄가 기승을 부리고 있는 것이다. 이미 딥페이크를 이용한 음란물 영상은 전 세계에서 한국이 진앙지인 것처럼 주목받고 있다. 이에 본 연구는 인공지능 기반 사기 범죄 유형에 대해 분석해보고 현재 AI기반 사기 범죄 실태와 현황 그리고 다양한 사례를 바탕으로 문제점을 분석하였다. 사기범죄 유형으로는 피싱과 금융범죄, 투자사 기, 신용사기, 납치사기, 디지털 성범죄 등 다양한 사기범죄가 등장하였고 다양한 사기범죄를 분석하고 문제점을 도출하였다. 문제점을 제시하여 범죄에 대한 확장성을 줄이고 이와 관련된 관련 법령을 제정하고 민간기업의 보안시스템 등을 구축하는 등의 협업이 필요할 것이다. 위와 같은 문제점을 바탕으로 대응방안 을 제시하였는데 첫째, 사기범죄에 대한 유형별 적용법조를 도입하여 구체적으로 명시한 후 처벌해야 할 것이다. 둘째, 디지털 리터러시 저하에 따른 공교육과 윤리교육이 전국적으로 확대되어야 할 것이다. 셋째, 민간기업과 보안기업, 그리고 정부가 협력하여 사기범죄에 발 빠르게 대응해야 할 것이다.