강력한 모니터링 기술
사이드킥에서 사용중인 모니터링 기술은 실제 국가정보기관에서 정보수집/분석에 활용되는
OSINT(Open Source INTelligence)를 모티브로 개발되었습니다.
맞춤형 AI모델은 각기 다른 악플 판단 기준에 맞춰 악플을 분류하도록 설계 되어 있으며, 실제 고소장에 적시된 악플들을 학습하고 있습니다.
따라서 은유적인 모욕/명예훼손도 정확히 잡아내며, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
기존 악플대응 방식 대비 약 90% 이상의 시간과 인력소요를 절감가능하며, 고소시 기소율을 높일 수 있고,
신속한 대응으로 악플확산방지를 선제적으로 대응할 수 있는 강점이 있습니다.
신속한 법률 지원
다양한 로펌 & 변호사님들에게 법률 지원을 수행했던 노하우와 경험치로, 소장 작성에 최적화된 악플자료를 제공합니다.
캡처자료, 게시글 정보(작성자, 사이트, 일시, 제목, 내용 등) 증거를 수집하고,
범죄일람표를 일목요연하게 작성하여 고소까지 소요되는 모든 준비 과정을 3일 안으로 단축합니다.
고소 준비기간이 짧아지는 만큼 기존의 고소 방식에 대비하여 기소율을 높일 수 있습니다.
가짜뉴스와 거짓루머의 확산 방지
AI 악플 수집 기술을 활용해 악플을 발견하는 즉시 해당 사이트에 삭제를 요청합니다.
악성 루머의 생산과 확산을 억제하며, 과거에 작성된 허위사실을 탐지하여 삭제합니다.
악플 발견, 삭제요청, 삭제완료까지 최소 1분 ~ 최대 24시간 이내에 삭제할 수 있으며, 사이드킥의 시스템이 자동으로 삭제를 요청하게 됩니다.
조직형 범죄, 댓글부대를 데이터 분석으로 탐지
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온라인 여론 조작은 더 이상 과거의 단순한 알바 댓글 수준이 아닙니다.
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최근에는 AI 댓글 생성 기술이 확산되면서, 댓글 하나당 1원 수준의 비용으로 대규모 댓글이 쏟아질 수 있는 시대가 도래했습니다.
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실제로 하루 수십만 건의 댓글이 자동화되어 투입될 수 있고, 특정 이슈나 브랜드를 왜곡된 방식으로 부각·폄하하는 사례가 늘고 있습니다.
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더군다나 이런 댓글들은 단순 반복 문구가 아니라, 의도적으로 표현을 변형하고, 계정을 분산 배치하며, 대화 흐름을 가장해 진짜 사용자 여론처럼 위장합니다.
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기업 입장에서는 소비자 불만, 정치적·사회적 공세, 경쟁사 네거티브 캠페인 등 다양한 형태의 댓글 조작에 노출되고 있으며, 기존의 키워드 필터링이나 표면적 모니터링만으로는 이를 탐지하기 점점 어려워지고 있습니다.
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(주)메로는 빅데이터 분석·AI·행동 패턴 분석·네트워크 탐지 기술을 결합해 조작 세력을 정밀하게 식별합니다.
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첫째, 텍스트 분석 엔진(NLP)이 문장 구조, 어휘 다양성, 감정 패턴 등을 비교하여 자동 생성 또는 조직적 작성의 흔적을 찾아냅니다.
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둘째, 행동 분석은 계정 생성 시점, 활동 주기, 댓글 작성 시간대, IP를 분석하여 비정상 동기화 패턴을 탐지합니다.
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셋째, 네트워크 그래프 모델링은 특정 그룹의 계정들이 서로 연관성을 가지며 동일한 콘텐츠를 집중적으로 증폭하는 흐름을 시각화합니다.
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조직적 댓글군 탐지 결과, 주요 계정 군집, 조작 강도 지수, 예상 영향 범위를 확인할 수 있으며, 필요 시 증거 리포트를 내려받아 법적 대응이나 위기관리 프로세스에 활용할 수 있습니다.
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결과적으로 댓글부대 활동을 단순 모니터링을 넘어 데이터 기반 증거와 실행 가능한 인사이트로 전환하여, 기업의 리스크를 선제적으로 관리할 수 있습니다.
