🛡️ 온라인 평가 시스템 GCP 사기 탐지 아키텍처
Layer8 보안 · 확장형 · 프라이버시 중심
J&D연구소 | 제니 · 엘리 · 도라 공동 설계
📌 개요 & 핵심 요구사항
- 목표: 신원 도용·대리 응시·외부 도움·부정 소프트웨어·데이터 유출 등 온라인 평가 위협 실시간 탐지
- 기반: GCP 전관 방어·분석·AI/ML 스택 + Layer8 무결성 보호
- 핵심: 정확도·확장성·프라이버시·낮은 오탐 + 기존 LMS/평가 플랫폼과 손쉬운 연동
- 준수: GDPR, 교육법, 생체인식 규정
🧱 전체 아키텍처 개요
🔹 계층별 구성 요소 & 역할
1. 엣지·접근 보호 (최전선)
Cloud Armor: 글로벌 DDoS/웹 공격 방어, 지리/IP 기반 정책, 악성 봇 차단
Fraud Defense/reCAPTCHA Enterprise: 디바이스 지문·행동 패턴·IP 평판·계정 연결성 종합 분석 → 위험 점수(0~1) 기반 사전 차단/추가 인증
2. 신원·단말·환경 인증 (경계)
Identity Platform: SSO/MFA, 일회용 인증, 세션 바인딩, 위험 기반 접근 제어
단말 검사: OS/브라우저 무결성, 잠금 브라우저, VM/원격 감지, 화면 캡처 방지, 프로세스 검증
생체/환경 확인: Vision API 얼굴 인증·일치 확인, 음성/영상 스트리밍, 이상 동작(고개 돌림, 타인 출현, 창 전환 등) 탐지
3. 데이터 수집·스트리밍·저장 (신뢰 기반)
Pub/Sub: 실시간 이벤트(키입력·마우스·네트워크) 수집
Dataflow: 스트림 변환·보강·필터링·이상 징후 추출
BigQuery: 응시자·문항·행동·위험 점수 통합 저장·분석
Cloud Storage: 영상/로그 암호화·Layer8 변조 불가 증거 보존
Secret Manager/KMS: 개인정보·인증키 암호화·접근 통제
4. 분석·ML 사기 탐지 엔진 (두뇌)
특징 추출: 행동 속도·리듬·IP/위치 변화·답안 유사도·외부 정보 흔적
Vertex AI 모델: 지도학습(부정/정상 분류), 비지도 이상 탐지, 앙상블 종합 점수 → 오탐 최소화
규칙 엔진: 동일 IP 다중 접속·얼굴 미감지 등 즉각 판정 + ML 결과 결합
5. 대응·모니터링·피드백 (완결)
실시간 대응: 위험도에 따라 경고·녹화 강화·세션 중지·증거 저장·관리자 통보
대시보드: 실시간 현황·이상 징후·경고·시스템 상태
MLOps: 데이터 피드백 → 모델 재학습·자동 개선
🎯 주요 탐지 항목
- ✅ 대리 응시: 얼굴/인증 기록 불일치
- ✅ 외부 도움: 음성·타인 출현·다중 기기·창 전환
- ✅ 자동화/AI: 비정상 입력 속도·반복 패턴·봇 점수
- ✅ 데이터 유출: 화면 캡처·원격 제어·네트워크 이상
- ✅ 환경 변조: 가상머신·프록시·위치/시간 위조
🔐 프라이버시 & Layer8 보안 설계
최소 정보 수집 · 익명화 · 종단간 암호화 · Layer8 기반 증거 무결성 보장
역할별 접근 통제 · 감사 추적 · 법규 준수 · 국내 리전 데이터 보관
🚀 배포 & 확장 방안
서버리스(Cloud Run/Functions) 우선 비용 최적화 · GKE 유연 확장 · 서울+US 리전 이중화
지연 < 200ms, 초당 수만 세션 처리 · 표준 LTI/REST/웹훅으로 기존 플랫폼과 통합
📈 단계별 구축 가이드
- 기반: GCP 프로젝트·결제·API 활성화
- 엣지: Cloud Armor+reCAPTCHA 보안 정책 설정
- 파이프라인: Pub/Sub→Dataflow→BigQuery 구축
- 신원/프로토링: 인증·디바이스·얼굴/행동 검사 통합
- AI/모델: 특징 추출·학습·엔드포인트 배포
- 대응/대시보드: 경고·검토 인터페이스 구현
- 테스트: 정상/공격 시나리오·오탐/성능 측정
- 운영: 모니터링·피드백·모델 고도화