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학술논문과학기술법연구2026.02 발행

AI 기법을 활용한 감청의 법적 쟁점

Legal Issues of Lawful Interception Using AI Techniques

박성빈(고려대학교); 권헌영(고려대학교)

32권 1호, 47~87쪽

초록

오늘날 정보통신기술 발달에 따라 전통적인 감청 방식은 이미 불가능에 가깝고, 패킷 감청도 한계에 이르렀다는 것은 부정하기 어렵다. 감청 집행의 주요 주체 중 하나인 수사 및 정보기관은 이러한 기술적 한계와 갈수록 고도화되는 범죄를 어떻게 대응할 수 있을지에 대한 심도 있는 검토가 요구되는 지점에 직면하였다. 그러나 다행히도 정보통신기술의 발달은 AI 기술 발달도 함께 가져다주었으며, 결국 AI 기법을 활용한 감청이 등장하게 되었다. 하지만 우리나라에서는 아직 그 개념조차 정립되어 있지 않은 영역으로 본 논문을 통해 AI 기법을 활용한 감청의 개념을 정의하였다. 개념 정립과 함께 일부 예상되는 법적 쟁점을 도출하였으나, 결론적으로 감청과 직접적으로 관련있는 「통신비밀보호법」의 별도 개정 절차 없이도 신속하게 적용 가능함을 확인하였다. 이를 위해 본 연구는 정보통신기술 발달에 따라 감청 방식이 어떻게 변화되어왔는지 통신인프라의 발전 양상을 기준으로 각 시기별 감청의 형태를 먼저 대조해보는 것부터 시작하였다. 대조 결과, 기존의 아날로그 신호를 수집하던 감청 방식은 통신 내용이 모두 디지털화 되어 유통됨에 따라, 사실상 패킷 감청 방식으로 전환되었고, 오늘날에는 이마저도 모두 암호화되어 감청이 이루어지기 어려운 환경임을 확인할 수 있었다. 그러나 이러한 어려운 여건 속에서 AI 기법을 활용한 감청이 해외를 중심으로 등장하기 시작하였고, 이러한 사례를 통해 실제 감청 영역에서의 AI 기술의 필요성을 따지고, 정말 효과적으로 활용될 수 있는지 분석을 이어갔다. 결과적으로 AI 기법을 활용한 감청은 전통적인 감청 방식의 한계를 극복할 수 있음을 확인하였다. 하지만, 현재의 AI 기술은 감청에 적합하게 발전한 것은 사실이지만 여전히 AI의 기술적 복잡함과 판단 과정이 불투명하다는 우려의 목소리도 함께 존재하고, 감청이라 하면 ‘국민의 통신비밀 보호와 통신의 자유 신장’이라는 기본권 보장 목적이 최우선이지만 프라이버시 침해 확장 가능성에 대한 우려도 존재하는 등 여러 법적 쟁점이 고려되어야 하므로 이러한 논의 전 AI 기법을 활용한 감청의 개념 정립부터 필요하였다. 이에, AI 감청이란, “전기통신에 대하여 지득 또는 채록을 위해 보조적으로 사용가능한 기술적 수단으로서, AI 등 자동화 도구를 활용하여 대량의 데이터 또는 트래픽의 행태를 수집하거나 분석하는데 활용하는 것”으로 정의하였고, 이후 발생 가능한 법적 쟁점에 대하여 상세히 제시하였다.

Abstract

With the development of modern information and communication technologies, it is undeniable that traditional methods of lawful interception have become virtually infeasible, and even packet interception has reached its limits. As one of the main entities responsible for executing interception, investigative and intelligence agencies now face the urgent need to examine how they can respond to these technological constraints and increasingly sophisticated forms of crime. Fortunately, the advancement of information and communication technologies has also brought about the development of AI technologies, ultimately leading to the emergence of AI-based interception. However, in Korea, this field remains largely undefined, and thus this paper seeks to establish a conceptual framework for AI-based lawful interception. Along with defining the concept, several foreseeable legal issues are identified; nonetheless, the study confirms that such interception techniques can be promptly implemented without requiring separate amendments to the Protection of Communications Secrets Act, the statute most directly related to lawful interception. To this end, the study first examines how interception methods have evolved in accordance with the development of communication infrastructures, comparing the characteristics of interception during each technological stage. The analysis shows that traditional interception methods, which relied on collecting analog signals, shifted to packet interception as all communications became digitized. Today, however, even packet-based interception has become increasingly impracticable due to the widespread adoption of encryption. Despite these challenging circumstances, AI-based interception is emerging internationally, prompting an evaluation of the necessity and effectiveness of AI technologies in actual interception contexts. The results demonstrate that AI-based lawful interception can overcome the limitations of traditional approaches. Nevertheless, although current AI technologies have indeed advanced in ways relevant to interception, concerns persist regarding their technical complexity and the opacity of their decision-making processes. Additionally, because the fundamental purpose of lawful interception is the protection of individuals’ communication privacy and the promotion of freedom of communication, there remain fears that AI-based methods may expand privacy intrusions. These legal concerns necessitate conceptual clarification before further debate can proceed. Accordingly, this paper defines AI-based lawful interception as “a technical means that may be auxiliary to the acquisition or recording of telecommunications, utilizing AI or other automated tools to collect or analyze large-scale data or traffic patterns.” Based on this definition, the paper presents the legal issues that may arise from its application.

발행기관:
과학기술법연구원
DOI:
http://dx.doi.org/10.32430/ilst.2026.32.1.47
분류:
기타법학

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