AI 기반 행동 위협 탐지: 기계학습과 표적 폭력의 사이버심리학적 지표 통합

인공지능(AI)과 기계학습을 사이버심리학적 지표와 통합해 온라인 환경에서 표적 폭력 위협을 조기에 탐지할 수 있는지 탐색하고자 했다.

위협 평가, 사이버심리학, 계산과학 분야의 학제 간 문헌을 바탕으로 AI 기반 위협 탐지의 개념적 틀을 구성했다. 기계학습 모델이 온라인 담론에서 원한 형성, 정체성 강화, 누출(leakage) 패턴을 찾는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 예시했다.

• 대량의 디지털 데이터를 분석하는 AI가 관찰 행동과 수사 정보에 의존하는 기존 위협 평가를 보완할 수 있다고 보았다.
• 원한 형성, 정체성 강화, 누출 같은 사이버심리학적 지표를 탐지 대상으로 제시했다.
• AI 지원 위협 탐지 시스템의 운영상·윤리적 고려 사항을 함께 지적했다.

온라인 위협 징후를 평가할 때 AI 도구를 보조적으로 활용할 가능성을 시사한다. 다만 실증 검증 이전의 개념적 제안이며 윤리적 검토가 함께 필요하다.