KISA·LG유플러스 손잡았다, AI로 음성스팸 막는 방식이 달라진다

핵심요약

기사 핵심 요약

KISA와 LG유플러스가 2026년 7월 7일 음성스팸 대응 업무협약을 체결했다. KISA 차단 체계와 익시오 AI 스팸 분석 기술을 연계한다.

• KISA·LG유플러스 협력 구조: 스팸 발송 번호 차단 체계와 익시오 스팸 분석 기술 연계
• AI 음성스팸 탐지 강화: 익시오 스팸 엔진이 분석한 전화번호를 이용자 보호 조치에 활용
• 연 1,500만 건 데이터 활용: KISA 음성스팸 데이터로 AI 기반 스팸 엔진 정확도 개선

KISA와 LG유플러스는 음성스팸 대응 강화를 위한 업무협약을 체결했다. 협약의 핵심은 KISA의 스팸 발송 번호 차단 체계와 LG유플러스 익시오의 AI 스팸 분석 기술을 연결하는 것이다. KISA는 익시오 스팸 엔진이 분석한 스팸 전화번호를 이용자 수신 차단에 활용하고, 연간 약 1,500만 건의 음성스팸 데이터를 LG유플러스와 공유해 AI 분석 정확도 향상을 지원한다.

KISA·LG유플러스 음성스팸 업무협약의 핵심 내용

한국인터넷진흥원(KISA)과 LG유플러스가 AI 기반 음성스팸 탐지·차단 체계를 강화하기 위해 업무협약을 체결했다. 양사는 이날 LG유플러스 마곡사옥에서 ‘음성 스팸 대응 강화를 위한 업무협약(MOU)’을 맺었다.

이번 협약의 핵심은 두 가지 시스템의 결합이다. 하나는 KISA가 운영해 온 스팸 발송 번호 차단 체계다. 다른 하나는 LG유플러스 AI 통화 서비스 익시오(ixi-O)의 스팸 분석 기술이다. 두 체계를 연계해 음성스팸 발송 번호를 더 폭넓게 탐지하고 차단하는 것이 이번 협력의 목적이다.

KISA는 평소 스팸 신고·탐지 데이터를 분석해 다수 신고된 전화번호를 이동통신사 등에 실시간 공유하고 신속히 차단하는 체계를 운영해왔다. 이번 협약에 따라 KISA는 LG유플러스 익시오 스팸 엔진이 분석·추출한 스팸 전화번호를 공유받는다. 이 전화번호는 이용자 수신 차단 등 보호 조치에 활용된다.

반대로 KISA가 보유한 연간 약 1,500만 건의 음성스팸 데이터는 LG유플러스와 공유된다. 이 데이터는 익시오 등 AI 기반 스팸 엔진의 분석 정확도를 높이는 데 쓰인다. 공공 신고·탐지 데이터와 민간 AI 분석 기술이 서로 보완되는 구조다.

음성스팸 대응은 속도가 중요하다. 한 번호가 대량으로 스팸 전화를 발송한 뒤 차단되기까지 시간이 길어지면 피해자는 늘어난다. 이번 협약은 신고 데이터, 탐지 데이터, AI 분석 결과를 연결해 차단까지 걸리는 시간을 줄이려는 시도다.

LG유플러스 익시오가 음성스팸 탐지에 활용되는 방식

익시오는 LG유플러스가 2024년 11월 7일 공식 출시한 AI 통화 서비스다. LG유플러스는 익시오를 AI 통화 에이전트 서비스로 소개했고, 통화 편의성과 이용자 보호 기능을 함께 제공하는 서비스로 운영하고 있다.

익시오의 주요 기능은 통화 자동 녹음, 통화 내용 텍스트 요약, 실시간 자막, AI 전화 대신 받기, AI 예측 스팸 확률, 실시간 보이스피싱 탐지 등이다. LG유플러스 공식 서비스 안내는 익시오가 전화 받기 전 AI로 스팸일 확률을 예측하고, 스팸 활동이 높은 전화는 자동 또는 수동 차단할 수 있다고 설명한다.

이번 협약에서 중요한 기능은 스팸 분석과 위험 번호 추출이다. 익시오 스팸 엔진은 음성스팸으로 의심되는 전화번호를 분석하고 추출한다. KISA는 이 결과를 공유받아 이용자 보호 조치에 활용한다. 이 구조가 자리 잡으면 특정 이용자에게만 머물던 스팸 탐지 결과가 더 넓은 차단 체계로 확장될 수 있다.

보이스피싱 위험 탐지도 연결된다. 익시오는 통화 중 실시간으로 보이스피싱 위험을 탐지하는 기능을 제공한다. LG유플러스 공식 안내는 국립과학수사연구원과 함께 개발한 AI가 보이스피싱을 탐지하고 사용자에게만 들리는 경고음으로 알린다고 설명한다.

음성스팸과 보이스피싱은 완전히 같은 개념은 아니다. 음성스팸은 불법 광고성 전화와 반복적인 스팸성 연락을 포함하는 넓은 개념이다. 보이스피싱은 금융사기 목적의 범죄다. 다만 이용자 입장에서는 둘 다 원치 않는 전화에서 시작되고, 피해 가능성이 있다는 공통점이 있다. 익시오의 위험도 분석과 KISA의 차단 체계가 결합되면 불편성 스팸과 범죄성 전화 모두에 대한 방어망을 강화할 수 있다.

KISA 음성스팸 데이터 1,500만 건이 AI 스팸 엔진에 중요한 이유

이번 협약에서 눈에 띄는 숫자는 연간 약 1,500만 건이다. KISA가 보유한 음성스팸 데이터 규모다. 이 데이터는 LG유플러스와 공유돼 익시오 등 AI 기반 스팸 엔진의 분석 정확도 향상에 활용된다.

AI 기반 스팸 탐지에서 데이터는 핵심이다. 스팸 전화는 번호, 발신 패턴, 통화 내용, 신고 빈도, 시간대, 유사 번호 사용 방식이 계속 변한다. 과거 데이터를 충분히 학습하지 못하면 새로운 스팸 번호나 변형된 발신 패턴을 놓칠 수 있다.

KISA의 데이터는 신고와 탐지 기반으로 축적된 공공 성격의 데이터다. 이용자 신고가 많이 들어온 번호, 반복적으로 문제를 일으킨 발신 흐름, 특정 시점에 집중되는 스팸 패턴을 파악하는 데 유용하다. LG유플러스의 익시오는 통화 서비스 안에서 AI 분석을 수행한다. 두 데이터 흐름이 만나면 스팸 여부를 판단하는 기준이 더 촘촘해질 수 있다.

중요한 점은 데이터의 양만이 아니다. 얼마나 빠르게 반영되느냐도 중요하다. 스팸 발신자는 번호를 바꾸거나 여러 번호를 나눠 쓰는 방식으로 차단을 피한다. AI 스팸 엔진이 최신 신고·탐지 데이터를 반영할수록 이런 우회 패턴을 더 빨리 잡아낼 가능성이 커진다.

KISA 불법스팸대응센터는 스팸 신고 처리 절차와 관련 안내를 제공하고 있다. 이용자 신고와 기관 분석, 통신사 차단 조치가 연결될 때 스팸 대응 효과가 커진다.

KISA 스팸 발송 번호 차단 체계와 민관 데이터 선순환

KISA는 기존에도 스팸 신고·탐지 데이터를 분석해 다수 신고된 전화번호를 이동통신사 등에 공유해왔다. 이 체계는 문제가 되는 번호를 신속히 차단하는 데 초점을 둔다. 이번 협약은 여기에 민간 AI 분석 결과를 더한다는 점에서 의미가 있다.

민관 데이터 선순환 구조는 다음과 같다. 이용자는 스팸 전화를 받거나 신고한다. KISA는 신고·탐지 데이터를 분석한다. LG유플러스 익시오는 AI 기반으로 스팸 위험 전화번호를 분석한다. KISA는 익시오가 추출한 번호를 보호 조치에 활용하고, KISA의 음성스팸 데이터는 익시오 분석 정확도를 높이는 데 쓰인다.

이 구조가 작동하면 한쪽 데이터만으로는 놓칠 수 있는 번호를 다른 쪽이 보완할 수 있다. 공공기관은 폭넓은 신고 데이터를 갖고 있고, 통신사는 실제 통화 서비스와 AI 분석 기술을 갖고 있다. 두 영역이 연결될 때 스팸 번호 탐지 범위가 넓어진다.

최윤호 LG유플러스 AI사업그룹장은 스팸 신고 생태계 활성화에 기여하고 민관 데이터 선순환 구조를 지속 확대하겠다고 말했다. 고객이 더욱 안전하게 통신 서비스를 이용할 수 있는 환경을 만들겠다는 설명이다.

이번 협약은 단순한 데이터 공유가 아니다. 스팸 대응 체계를 신고 중심에서 AI 분석 결합형으로 확장하는 움직임이다. 이용자 신고, 기관 분석, 통신사 AI 탐지, 수신 차단이 하나의 흐름으로 이어질수록 음성스팸 대응 속도는 빨라질 수 있다.

AI 기반 음성스팸 차단이 이용자에게 주는 변화

이용자 입장에서 가장 직접적인 변화는 원치 않는 전화가 줄어들 가능성이다. 스팸 전화는 단순한 불편을 넘어 개인정보 유출, 금융사기, 악성 앱 설치 유도 같은 피해로 이어질 수 있다. 특히 보이스피싱은 전화를 받은 순간부터 압박과 속임이 시작되기 때문에 사전 경고와 차단이 중요하다.

익시오는 전화 받기 전 AI 예측 스팸 확률을 제공하고, 통화 중에는 보이스피싱 위험 탐지 기능을 제공한다. 여기에 KISA의 신고·탐지 데이터가 결합되면 스팸 위험 번호를 더 빨리 식별할 수 있는 기반이 생긴다.

가장 중요한 변화는 개인 단말의 판단과 공공 차단 체계가 연결된다는 점이다. 기존에는 한 이용자가 스팸 전화를 받아도 그 정보가 즉시 넓은 차단망에 반영되기 어려웠다. 이번 협력은 익시오가 분석한 위험 번호를 KISA 체계에 연결해 더 넓은 이용자 보호로 확장하려는 구조다.

고령층이나 디지털 취약계층에게도 의미가 있다. 스팸 전화와 보이스피싱은 통화 내용이 그럴듯하고, 발신자가 기관이나 금융사를 사칭하는 경우가 많다. 이용자가 직접 판단하기 어려운 상황에서 AI 경고와 번호 차단은 피해 예방 장치가 될 수 있다.

다만 AI 탐지는 완벽하지 않다. 새로운 수법이나 정상 번호를 사칭하는 방식이 계속 등장하기 때문이다. 따라서 이용자는 스팸 차단 기능을 켜두는 것과 함께, 금융정보·인증번호·신분증·계좌 비밀번호를 전화로 요구받을 때 응하지 않는 기본 수칙도 지켜야 한다.

KISA·LG유플러스 공동 홍보가 필요한 이유

KISA와 LG유플러스는 불법스팸 피해 예방을 위한 공동 홍보 활동에도 협력할 방침이다. 이 부분은 기술 협력만큼 중요하다. 스팸 차단 기술이 좋아져도 이용자가 신고 방법과 대응 요령을 모르면 피해 예방 효과가 제한될 수 있다.

음성스팸 대응은 이용자 참여가 필요하다. 스팸 전화를 받았을 때 신고가 이뤄져야 데이터가 쌓인다. 신고 데이터가 많아질수록 KISA와 통신사가 위험 번호를 더 빨리 파악할 수 있다. 스팸 신고 생태계가 활성화돼야 차단 체계도 강해진다.

공동 홍보는 특히 보이스피싱 예방에서 중요하다. 보이스피싱은 기술만으로 막기 어렵다. 사칭, 심리 압박, 긴급 상황 연출, 악성 앱 설치 유도처럼 사람의 판단을 흔드는 방식이 많다. AI 경고가 뜨더라도 이용자가 경고를 무시하면 피해가 발생할 수 있다.

따라서 홍보 내용은 단순히 “스팸을 조심하라”에 그치면 안 된다. 스팸 전화 신고 방법, 익시오 같은 AI 통화 보호 기능 활용법, 보이스피싱 의심 상황에서 전화를 끊고 공식 번호로 재확인하는 절차, 악성 앱 설치 금지 같은 구체적인 행동 지침이 필요하다.

이번 협약의 효과는 기술 연계와 이용자 행동 변화가 함께 갈 때 커진다. 차단 체계가 넓어지고, 이용자가 적극적으로 신고하고, AI 경고를 신뢰해 위험 통화를 피하는 구조가 만들어져야 한다.

KISA와 LG유플러스 역할 비교

구분	KISA	LG유플러스
핵심 역할	스팸 신고·탐지 데이터 분석과 차단 체계 운영	익시오 기반 AI 스팸 분석과 이용자 보호 기능 제공
보유 강점	연간 약 1,500만 건 음성스팸 데이터	AI 통화 서비스와 스팸 엔진
협약 후 기능	익시오가 추출한 스팸 전화번호를 보호 조치에 활용	KISA 데이터를 활용해 AI 스팸 엔진 정확도 개선
이용자 효과	위험 번호 차단 범위 확대	통화 전후 스팸·보이스피싱 위험 경고 강화
공동 과제	불법스팸 피해 예방 홍보	안전한 통신 이용 환경 조성

KISA는 공공 데이터와 차단 체계를 갖고 있고, LG유플러스는 AI 통화 서비스와 실시간 분석 기술을 갖고 있다. 이번 협약은 두 기관의 강점을 연결해 음성스팸 탐지와 차단 범위를 넓히는 구조다.

기존 음성스팸 대응과 AI 연계 대응 차이

구분	기존 대응 방식	KISA·LG유플러스 AI 연계 방식
데이터 출처	신고·탐지 데이터 중심	신고·탐지 데이터와 익시오 AI 분석 결과 결합
탐지 방식	다수 신고 번호 분석	스팸 위험도 분석과 발신 번호 추출 병행
차단 속도	신고 누적 후 차단	AI 분석 결과를 활용한 신속 차단 가능성
이용자 보호	위험 번호 수신 차단 중심	통화 전 스팸 확률, 통화 중 보이스피싱 경고까지 확장
한계	새 번호와 변형 패턴 대응에 시간 필요	AI 오탐·미탐 관리와 최신 데이터 반영 필요

AI 연계 대응의 장점은 탐지 범위와 속도다. 다만 AI가 모든 스팸을 완벽히 잡아내는 것은 아니다. 최신 수법을 계속 반영하고, 오탐과 미탐을 줄이는 관리 체계가 함께 필요하다.

 AI 음성스팸 차단의 효과와 한계

KISA와 LG유플러스의 협약은 음성스팸 대응 체계를 강화하는 의미가 있다. KISA의 공공 데이터와 LG유플러스의 AI 분석 기술이 결합하면 스팸 전화번호 탐지 범위가 넓어지고, 차단 속도도 빨라질 수 있다. 이용자 입장에서는 불필요한 전화와 보이스피싱 위험을 줄이는 효과를 기대할 수 있다.

하지만 AI 기반 차단에도 한계는 있다. 스팸 발신자는 번호를 바꾸고, 정상 번호처럼 보이게 만들고, 새로운 문구와 통화 방식을 사용한다. AI가 이전 패턴을 바탕으로 탐지하더라도 완전히 새로운 유형은 놓칠 수 있다. 반대로 정상 전화가 스팸으로 잘못 분류되는 오탐 가능성도 관리해야 한다.

개인정보와 데이터 활용 기준도 중요하다. 음성스팸 데이터 공유와 AI 분석은 이용자 보호를 위한 목적이어야 하며, 필요한 범위 안에서 안전하게 처리돼야 한다. 기술 협력의 성패는 탐지 정확도뿐 아니라 데이터 관리 신뢰성에도 달려 있다.

이번 KISA·LG유플러스 협약에서 눈에 띄는 점은 ‘신고 데이터의 AI화’다

이번 KISA·LG유플러스 협약에서 눈에 띄는 점은 신고 데이터가 AI 분석 체계와 직접 연결된다는 점이다. 스팸 대응은 그동안 신고가 쌓인 뒤 번호를 차단하는 방식에 가까웠다. 이제는 익시오가 분석한 위험 번호와 KISA의 연간 약 1,500만 건 음성스팸 데이터가 맞물리면서 차단 체계가 더 빠르게 움직일 수 있는 기반이 생겼다. 음성스팸 대응의 경쟁력은 앞으로 누가 더 많은 데이터를 갖고 있느냐보다, 그 데이터를 얼마나 빠르게 위험 판단과 차단으로 연결하느냐에 달려 있다.

자주 묻는 질문

KISA와 LG유플러스 음성스팸 업무협약의 핵심은 무엇인가요?

KISA의 스팸 발송 번호 차단 체계와 LG유플러스 익시오의 AI 스팸 분석 기술을 연계하는 것이 핵심입니다.

LG유플러스 익시오는 음성스팸을 어떻게 탐지하나요?

익시오는 AI로 스팸일 확률을 예측하고, 스팸 활동이 높은 전화를 자동 또는 수동 차단할 수 있도록 돕습니다.

KISA 음성스팸 데이터는 얼마나 활용되나요?

KISA가 보유한 연간 약 1,500만 건의 음성스팸 데이터가 LG유플러스 AI 스팸 엔진 정확도 향상에 활용됩니다.

KISA와 LG유플러스 협약이 보이스피싱 차단에도 도움이 되나요?

익시오의 실시간 보이스피싱 위험 탐지 기능과 스팸 번호 분석이 결합돼 이용자 보호 강화에 도움이 될 수 있습니다.

음성스팸 전화를 받으면 어떻게 대응해야 하나요?

의심 전화는 통화를 끊고 공식 번호로 다시 확인해야 합니다. 개인정보, 인증번호, 계좌 비밀번호는 전화로 알려주면 안 됩니다.