아래는 두 시나리오에 대한 **공격 및 방어 코드**를 포함한 구체적인 계획서입니다. 각 시나리오는 공격 흐름과 방어 전략을 모두 다룹니다.

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## **계획서: 사이버 보안 악용 시나리오 분석 및 대응**

### **시나리오 1: QR 레시피 피싱 캠페인**

#### **1. 공격 흐름**

##### **기술적 세부사항**

1. AI로 "짜파게티 조리법" 이미지를 생성.

2. 이미지에 QR코드 삽입 (가짜 이벤트 페이지 링크).

3. SNS, 블로그 등에 배포.

4. 사용자가 QR코드 스캔 → 피싱 페이지로 이동 → 개인정보 탈취.

##### **공격 코드 예제**

```python

import qrcode

from PIL import Image, ImageDraw

def create_phishing_qr(image_path, qr_data, output_path):

    # 원본 이미지 로드

    base_image = Image.open(image_path).convert("RGBA")

    

    # QR코드 생성

    qr = qrcode.QRCode(version=1, box_size=10, border=5)

    qr.add_data(qr_data)

    qr.make(fit=True)

    qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white").convert("RGBA")

    # QR코드 크기 조정

    qr_img = qr_img.resize((200, 200))

    # QR코드를 이미지 우측 하단에 삽입

    base_image.paste(qr_img, (base_image.width - 220, base_image.height - 220), qr_img)

    base_image.save(output_path)

# 공격 예제 실행

create_phishing_qr(

    image_path="original_recipe.png",

    qr_data="https://fake-event-page.com/phishing",

    output_path="phishing_recipe_with_qr.png"

)

```

- **결과**: "짜파게티 조리법" 이미지에 QR코드가 삽입된 파일이 생성됩니다.

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#### **2. 방어 전략**

##### **기술적 세부사항**

1. QR코드 감지 및 링크 안전성 검사.

2. AI 생성 이미지 출처 추적.

3. 사용자 교육 자료 제공.

##### **방어 코드 예제**

```python

import cv2

import numpy as np

from pyzbar.pyzbar import decode

import requests

def detect_and_validate_qr(image_path):

    # 이미지에서 QR코드 감지

    image = cv2.imread(image_path)

    decoded_objects = decode(image)

    for obj in decoded_objects:

        qr_data = obj.data.decode("utf-8")

        print(f"QR코드 데이터: {qr_data}")

        # 링크 안전성 검사

        try:

            response = requests.get(qr_data, timeout=5)

            if response.status_code == 200:

                print("링크 상태: 유효")

                if "phishing" in qr_data.lower():

                    print("경고: 의심스러운 링크입니다!")

            else:

                print("링크 상태: 무효 또는 접근 불가")

        except Exception as e:

            print(f"링크 검사 실패: {e}")

# 방어 예제 실행

detect_and_validate_qr("phishing_recipe_with_qr.png")

```

- **결과**: QR코드를 감지하고 링크의 안전성을 검사하여 피싱 사이트 여부를 판단합니다.

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### **시나리오 2: 다크웹 레시피 트래픽 은닉용 AI 이미지 전파**

#### **1. 공격 흐름**

##### **기술적 세부사항**

1. AI로 "짜파게티 조리법" 이미지를 생성.

2. 스테가노그래피 기법으로 마약 조제법 등을 숨김.

3. 특정 국가(VPN 우회)의 사용자만 정보 해독 가능하도록 프롬프트 조절.

4. 다크웹 포럼에서 유통.

##### **공격 코드 예제**

```python

from PIL import Image

import stepic

def hide_secret_message(image_path, secret_text, output_path):

    # 이미지 로드

    img = Image.open(image_path).convert("RGB")

    

    # 비밀 메시지 숨기기

    encoded_img = stepic.encode(img, secret_text)

    encoded_img.save(output_path)

# 공격 예제 실행

hide_secret_message(

    image_path="original_recipe.png",

    secret_text="조미유=화학약품A, 물=화학약품B",

    output_path="hidden_recipe_image.png"

)

```

- **결과**: "짜파게티 조리법" 이미지에 비밀 메시지가 숨겨진 파일이 생성됩니다.

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#### **2. 방어 전략**

##### **기술적 세부사항**

1. 스테가노그래피 데이터 탐지.

2. AI 생성 이미지 워터마킹.

3. 국가별 검열 알고리즘 개선.

##### **방어 코드 예제**

```python

from PIL import Image

import stepic

def detect_hidden_message(image_path):

    # 이미지 로드

    img = Image.open(image_path)

    # 비밀 메시지 추출

    try:

        extracted_data = stepic.decode(img)

        if extracted_data:

            print(f"숨겨진 데이터 발견: {extracted_data}")

        else:

            print("숨겨진 데이터 없음")

    except Exception as e:

        print(f"데이터 추출 실패: {e}")

# 방어 예제 실행

detect_hidden_message("hidden_recipe_image.png")

```

- **결과**: 이미지에서 숨겨진 데이터를 추출하여 위험 요소를 확인합니다.

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### **종합 계획**

#### **1. 기술적 대응**

1. **QR코드/링크 필터링**: 모든 이미지 업로드 시 QR코드와 링크를 자동으로 검사.

2. **스테가노그래피 탐지**: 딥러닝 모델을 활용하여 이상 패턴 탐지.

3. **워터마킹**: AI 생성 이미지에 고유 워터마크를 삽입하여 출처 추적.

#### **2. 정책적 대응**

1. **국제 협력**: INTERPOL과 협력하여 다크웹 이미지 데이터베이스 구축.

2. **규제 강화**: AI 생성 콘텐츠의 워터마킹 의무화 및 검열 알고리즘 개선.

#### **3. 사용자 교육**

1. **QR코드 주의**: 출처가 불분명한 이미지는 신뢰하지 말 것.

2. **개인정보 보호**: 피싱 페이지에서 개인정보 입력 금지.

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### **결론**

위 계획은 두 시나리오에 대해 공격과 방어를 모두 다루며, 기술적·정책적 접근을 결합한 종합적인 대응 전략을 제시합니다. 이를 통해 AI 기술의 오용으로부터 사용자를 효과적으로 보호할 수 있습니다.

**최종 답변:**  

```python

# 공격 및 방어 코드 참조 및 실행

```