안보침해 행위 대응을 위한 허위정보 탐지 방법론 (거대 언어모델(LLM)과 심층 강화학습(DRL) 통합 시스템 FakeLenseV2)
Disinformation Detection for National Security Threat Response( An LLM–DRL Integrated Framework, FakeLenseV2)
- 발행
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- 소속·발행
- 국방부
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.23425/defsec.2025.7.2.40
- 원문
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개념
키워드
허위정보 탐지 및 분석 시스템, FakeLenseV2, 거대 언어모델, 심층 강화학습, Disinformation Detection and Analysis System, FakeLenseV2, Large Language Model (LLM), Deep Reinforcement Learning (DRL)
초록
디지털 정보 환경의 비약적인 발전은 국가안보에 새로운 위협 지형을 형성하고 있다.
 허위정보의 조직적 유포는 공공 여론을 조작하고 사회적 갈등을 증폭시키며, 정치ㆍ군사ㆍ외교 등 국가 전략에 심대한 영향을 미칠 수 있는 비대칭 정보전수단으로 악용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 디지털 안보위협에 대응하기 위한과학기술 기반 조사기법으로서 자연어처리(natural language processing, NLP)와심층 강화학습(deep reinforcement learning, DRL)을 결합한 지능형 허위정보탐지 시스템 ‘FakeLenseV2’를 제안한다. ‘FakeLenseV2’는 거대 언어모델(large language model, LLM)을 활용하여 뉴스 콘텐츠의 의미론적 맥락을 정밀하게분석하고, 강화학습 에이전트를 통해 탐지 정책을 실시간 최적화하는 구조로설계되었다. 또한, 정보의 출처 추적, 사회적 반응 분석, 확산 경로 등의메타데이터를 통합하여 안보 침해성 허위정보의 생성ㆍ전파ㆍ조작 양상을효과적으로 탐지하며, 탐지 실패 시 위험 비용을 반영한 민감형 보상 체계를도입함으로써 고위험 위협에 대한 대응 민감도를 높였다. 실험 결과, ‘FakeLenseV2’는 기존 모델들 대비 정밀도와 일반화 성능에서 우수한 결과(accuracy 98.3%, F1-score 0.98)를 기록하였다. 향후 실제 디지털 안보환경에서여론 조작, 선전ㆍ선동 등에 대한 실질적인 대응수단으로 확장할 수 있을 것이다.