진행형 노인 금융 사기 위험 평가를 위한 지침 조정 소형 언어 모델

Incremental Risk Assessment of Progressive Elder Financial Scams via Instruction-Tuned Small Language Models

노인을 대상으로 한 금융 사기가 이메일, SMS, 전화 통화 등 텍스트 및 음성 채널을 통해 점점 증가하고 있으며, 이는 신원 사칭이나 캐주얼한 접촉으로 시작하여 신뢰 구축과 긴급성을 통해 민감한 정보나 금융 이체 요청으로 이어진다. 효과적인 탐지를 위해서는 리소스 제약 환경에서 지속적으로 위험 추정을 업데이트할 수 있는 모델이 필요하다. 제안된 누적 턴 기반 위험 평가 프레임워크는 대화의 각 턴에서 위험을 재추정하며, 투자, 자선, 기술 지원 사기 시나리오를 포함하는 다중 턴 대화 데이터셋이 구축되었다. Phi-4와 LLaMA-3.2 모델이 상대적으로 우수한 턴 인식 위험 추정 성능을 보였다.