애피어는 자사 네트워크에서 진행한 AI 기반 모델과 규칙 기반 모형의 부정 인스톨 방지 능력에 대한 연구 결과를 12일 공개하며 이같이 밝혔다.

연구 결과에 따르면 AI 기반 모델은 규칙 기반 모델이 감지하기 어려운 패턴까지 찾아내며 효과를 입증했다. AI 기반 모델은 합법적인 광고 퍼블리셔로 위장한 후 부정 인스톨을 발생시키는 ‘카멜레온’, 적절한 인앱 활동이 일어나지 않을 경우 비정상적으로 높은 재고량을 집계하는 ‘재고 버스트’ 등 다양한 사기 패턴을 자동으로 찾아냈다.

회사 측은 프로그래밍 된 규칙에 따라 이미 알려진 1~3개 차원의 검토를 수행하는 규칙 기반 모델에 비해, AI 기반 모델은 80개 차원 이상의 검토와 자체 학습을 통한 추가적인 검토를 수행해 과거에 찾아내지 못했던 새로운 의심 패턴을 감지할 수 있다고 설명했다.

조 수(Joe Su) 애피어 CTO는 “부정 인스톨을 찾아내고 그 영향을 최소화하기 위해서는 기존의 규칙 기반 방법으로는 한계가 있다”며, “진화하는 부정 인스톨 패턴을 효과적으로 추적하기 위해서는 AI 기반 모델을 활용해야 한다”고 말했다.