Appier, 부정 인스톨 분야에서 인공 지능의 효과 입증
Appier의 네트워크 관련 실제 연구 사례에 따르면 기존의 규칙 기반 시스템에 비해 상당한 이점 지닌 것으로 나타나
Appier는 5월부터 8월까지 4개월간 광고 클릭 및 앱 설치 정보 등 40억개 이상의 캠페인 데이터 포인트를 활용하여 연구를 진행했다. 이 연구를 통해 인공 지능을 기반으로 하는 모형이 기존 규칙 기반 모형에 비해 두 배가량 빠른 속도로 부정 인스톨 패턴을 분석하는 것으로 나타났다.
인공 지능 기반 모형의 장점은 기존 모형이 감지하기 어려운 부정 인스톨 패턴을 찾아낼 수 있다는 것이다. 예를 들어 Appier가 발견한 하나의 사기 패턴은 ‘카멜레온’인데 이는 처음에 합법적인 광고물 퍼블리셔로 위장한 뒤 추후 부정 인스톨을 발생시키는 게시자를 의미한다.
또 다른 사기 패턴은 ‘재고 버스트’다. 이 패턴을 통해 인스톨 광고주의 애플리케이션 상에서 적절한 수준의 인앱 활동이 이루어지지 않을 경우 비정상적으로 높은 재고량을 집계하게 된다.
Appier의 최고 기술 책임자(CTO) 조 수(Joe Su)는 “부정 인스톨을 온라인 광고 업계에 큰 위협이 되었으며 광고주들은 향후 수십억달러의 비용을 발생할 것으로 예상된다”며 “부정 인스톨을 찾아내고 그 영향을 최소화하는 기존의 규칙 기반 방법에는 한계가 있다”고 말했다.
이어 “Appier는 인공 지능 기반 모형이 훨씬 더 효과적이라 믿으며 실제로 네트워크를 분석한지 불과 4개월 만에 AI 접근 방식의 이점이 확인되고 있음을 알 수 있다”고 설명했다.
기존의 규칙 기반 모형은 통상 1~3개정도 차원만 보고 인간이 프로그래밍한 규칙에 따라 이미 알려진 부정 인스톨 패턴으로 작동한다. 반면 인공 지능 기반 모형은 80개가 넘는 차원에서 데이터를 검사할 뿐만 아니라 자체 학습 기능을 제공하기 때문에 과거에는 볼 수 없었던 새로운 의심 패턴을 감지할 수 있다.
또한 CTO 조 수는 “사이버 사기 또는 금융 사기와 마찬가지로 부정 인스톨이 더욱 정교해지고 끊임없이 진화하고 있기 때문에 새로운 위협을 신속하게 식별하고 그 영향을 최소화 하는 것이 중요하다. 기존의 규칙 기반 접근법을 사용하면 사기법들의 수법을 따라갈 수 없으며 진화하는 부정 인스톨 패턴을 효과적으로 추적하기 위해서는 인공 지능 기반 모델이 필요하다”고 밝혔다.
Appier 연구에 관한 자세한 내용은 보고서를 다운로드해 확인할 수 있다.
Appir 개요
Appier는 인공 지능(AI) 플랫폼을 기반으로 기업체가 당면한 과제를 효율적으로 해결할 수 있도록 지원하는 기술회사이다. Appier는 지난 2012년 컴퓨터 공학자, AI 전문 기술진, 데이터 분석가 등을 중심으로 설립되었다. Appier는 아시아 내 12개국에서 1000개가 넘는 글로벌 브랜드와 에이전시에 서비스 되고 있으며, 서울, 대만 타이베이, 싱가폴, 도쿄, 오사카, 쿠알라룸프르, 호치민 시티, 마닐라, 홍콩, 뭄바이, 뉴델리, 자카르타, 시드니 그리고 방콕에 지사를 두고 있다. 더 많은 정보는 홈페이지에서 찾아볼 수 있다.
웹사이트: http://www.appier.com
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