그래프 기반 악성 유저군 탐지: 온라인 광고 도메인에서의 적용 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
온라인 광고 어뷰징은 매체별 지표만으로는 악성 유저군이 여러 매체에 트래픽을 분산하는 패턴을 잡기 어렵고, 완전한 라벨링도 힘들다는 문제가 있었다. 발표자들은 유저-매체 방문 로그를 GraphFrames의 모티프 연산으로 매체-매체 그래프에 투영하고, 공통 방문 비율과 방향성을 활용해 SCC 커뮤니티를 탐지했다. 커뮤니티 내부 연결성, 정상 유저의 방문 확률, 외부 이웃의 연결 밀도 등을 도메인 전문가 라벨과 함께 사용해 악성 커뮤니티를 분류하고, 해당 커뮤니티를 방문한 유저를 필터링했다. 이 방식으로 전문가가 의심 신고한 신규 매체를 자동 탐지하고 새로운 패턴에 대응하며 검수 비용을 줄였으며, 그래프 문제로 재구성하면 복잡한 모델 없이도 커뮤니티 탐지와 규칙 기반 로직으로 해결할 수 있다는 점을 얻었다.
- 유저-매체 그래프를 매체-매체 그래프로 투영하면 공통 방문 관계를 집계해 군집 구조를 살펴보기 쉽다.
- 공통 방문 비율을 기준으로 간선을 정규화하면 매체 규모 차이를 반영할 수 있지만, 어뷰저가 비율을 낮추는 상황도 고려해야 한다.
- 정상 매체를 함께 이용하는 악성 트래픽 때문에 단순 연결 요소만으로는 분리가 어려울 수 있어, 간선 방향을 고려하는 SCC를 적용했다.
- 커뮤니티 내부 연결성뿐 아니라 정상 유저 방문 확률과 외부 이웃의 연결 밀도도 함께 살펴 악성 커뮤니티를 구분했다.
- 이상치가 곧 악성을 뜻하지 않으므로 자동 탐지 결과를 도메인 전문가의 검수와 엣지 케이스 처리로 보완해야 한다.
소개
온라인 광고 도메인에서 해당 방식을 적용하는 것에 관해 다룹니다. 매체(앱, 웹) 간의 공통 방문 그래프를 활용해 온라인 광고 생태계에서 악성 유저군을 자동으로 탐지 및 필터링하는 기술을 소개합니다. #광고추천 #ad #fraud_detection #abusing #network_algorithm #graph-based_ML 광고추천팀의 John입니다. 광고주의 이익을 지키기 위해 이상탐지 기술로 카카오 내외부 광고 매체의 악성 트래픽을 탐지하고 방지합니다. 광고추천의 Issac입니다. 온라인 광고의 어뷰징 방지를 통해 광고주의 이익을 지키는 방법에 대해 연구&적용하고 있습니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-13 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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