AIT 트래픽 제어: 통신사를 위한 SMS 펌핑 및 AIT 사기 방지

SMS 펌핑이라고도 불리는 인위적 트래픽 증폭(AIT)은 착신 수수료를 얻기 위해 공모자가 제어하는 번호 범위로 OTP 및 인증번호 전송을 유도하는 봇 생성 트래픽입니다. 사람이 코드를 읽는 것이 아니며, 정상적인 가입 및 로그인 흐름 속에 숨어 있어 개별 메시지 단위로는 일반 메시지와 구별되지 않습니다. 오직 전체적인 통계 데이터에서만 드러나며, 이것이 바로 행동 모델(behavioural model)이 구축된 목적입니다.

속도 제한(rate limit)은 단일 소스의 속도를 늦출 뿐, 분산된 펌핑 공격은 이를 쉽게 우회합니다. BroadNet은 대신 행동 패턴을 점수화합니다. 즉, 인증번호 발송 수 대비 인증 완료 수의 급감, 의심스러운 범위로의 목적지 집중, 그리고 그레이 라우트 및 시그널링 신호로 확인되는 기계적인 규칙성을 분석합니다. 이러한 조합을 통해 비용 청구서를 받기 전, 펌핑 공격이 시작된 초기 몇 분 이내에 이를 탐지할 수 있습니다.

기준점은 통신사 및 발신자 ID별로 설정되므로, 이 모델은 일반적인 템플릿이 아닌 각 발신자의 실제 정상 트래픽을 기준으로 편차를 측정합니다. 계절적 피크와 새로운 캠페인은 차단 대상이 아닌 학습 대상으로 처리됩니다. 모든 플래그에는 RA 팀이 감사할 수 있는 특성 기여도(feature attribution)가 포함되며, 임계값은 바인드(bind)별로 조정할 수 있어 규제 기관의 입장에 맞춰 정밀도를 조정할 수 있습니다.

스코어링은 메시지 순서, DLR 패스스루 및 CDR 시맨틱을 유지하면서 한 자릿수 밀리초(ms) 단위의 낮은 지연 시간 내에서 인메모리 경로로 실행됩니다. 배포는 일반적으로 짧은 학습 기간 동안 패시브 미러(passive-mirror) 모드로 시작하며, 오탐(false-positive) 허용 범위가 합의되면 인라인 강제 적용(inline enforcement) 모드로 전환됩니다. 출시 첫날부터 멀티테넌트(multi-tenant)를 지원합니다.

AIT 제어는 동일한 플랫폼을 집중적으로 활용한 애플리케이션입니다. SMS 및 시그널링 방화벽은 그레이 라우트, 스푸핑 및 시그널링 남용을 차단하며, 부정 방지(anti-fraud) SMS는 모든 사기 패턴에 대해 규칙 엔진과 행동 기반 ML을 실행합니다. AIT 트래픽 제어는 펌핑 및 OTP 사기 수익 구조에 특화하여 해당 스택을 미세 조정하며, 발신자 ID 레지스트리, 정책 엔진 및 감사 추적(audit trail)을 나머지 통신사 제품군과 공유합니다.