Multimodal Detection of Korean Voice Phishing Using Audio and Text Fusion

Q: 이 논문에서 정의한 다중 모달이란 무엇인가?

텍스트와 오디오 등 서로 다른 종류의 데이터 모달리티를 융합하여 분석하는 접근 방식을 의미한다. 본 연구에서는 한국어 보이스 피싱 탐지 성능을 높이기 위해 텍스트 임베딩 정보와 음향 특징 정보를 결합하여 분석하는 프레임워크로 활용된다.

Q: 보이스 피싱 탐지 성능을 높이기 위한 효과적인 분석 방법은 무엇인가?

연구 결과, KR-SBERT의 텍스트 특징과 Wav2Vec2의 음성 특징을 결합한 다중 모달 모델이 단일 모달 모델보다 F1-score가 5% 이상 향상되었다. 따라서 음성 및 의미론적 특징을 융합하는 것이 더욱 신뢰성 있는 탐지 결과를 제공한다.

Milandu Keith Moussavou Boussougou; Minhyuk Song; Bongchan Jeong; YuSeok Hwang; Dong-Joo Park

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Milandu Keith Moussavou Boussougou (Soongsil University) Minhyuk Song (Soongsil University) Bongchan Jeong (Soongsil University) YuSeok Hwang (Soongsil University) Dong-Joo Park (Soongsil University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 1,467 - 1,469 (3page)

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Voice phishing (vishing) is a growing cyber threat in South Korea, often missed by unimodal detection systems that rely solely on text or audio. This study presents a multimodal deep learning approach that integrates Korean text embeddings (KR-SBERT, KoBERT) with acoustic features (Wav2Vec2, MFCC) to detect vishing more effectively. Transcripts and timestamps were generated using ... 전체 초록 보기

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