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project/
├── 📄 docker-compose.yml # Docker 컨테이너 오케스트레이션
├── 📄 docker-compose.dev.yml # 개발 환경 오버라이드
├── 📄 docker-manager.sh # Docker 서비스 관리 스크립트
├── 📄 service-manager.sh # systemd 서비스 관리 스크립트
│
├── 🎨 frontend/ # Next.js 프론트엔드
│ ├── app/
│ │ ├── page.tsx # 메인 페이지 (커뮤니티 피드)
│ │ ├── layout.tsx # 루트 레이아웃 (SEO, 메타데이터)
│ │ ├── ClientLayout.tsx # 클라이언트 레이아웃 (사이드바, 네비게이션)
│ │ ├── not-found.tsx # 404 페이지
│ │ ├── scanner/ # 통합 스캐너 페이지
│ │ ├── auth/ # 로그인 / 회원가입
│ │ │ ├── signin/
│ │ │ └── signup/
│ │ ├── community/ # 커뮤니티 (글쓰기, 상세, 수정)
│ │ ├── trends/ # 트렌드 (뉴스, 인기글)
│ │ ├── experts/ # 전문가 목록 및 프로필
│ │ ├── expert/ # 전문가 대시보드
│ │ ├── expert-news/ # 전문가 뉴스 (목록, 작성, 수정)
│ │ │ ├── page.tsx # 뉴스 목록
│ │ │ ├── write/ # 뉴스 작성
│ │ │ └── edit/[id]/ # 뉴스 수정
│ │ ├── ai-chat/ # AI 채팅 상담
│ │ ├── messages/ # 1:1 메시지 상담
│ │ ├── mypage/ # 마이페이지 (통계, 히스토리)
│ │ ├── search/ # 통합 검색 페이지
│ │ ├── settings/ # 설정 (테마, 알림)
│ │ └── api/ # Next.js API Routes
│ │ ├── auth/ # NextAuth 인증
│ │ ├── user/ # 사용자 CRUD
│ │ ├── community/ # 커뮤니티 API
│ │ │ └── comments/ # 댓글 CRUD
│ │ ├── expert/ # 전문가 API
│ │ ├── messages/ # 메시지 API
│ │ ├── news/ # 뉴스 API
│ │ │ └── comments/ # 뉴스 댓글 CRUD
│ │ ├── notifications/ # 알림 API
│ │ ├── search/ # 검색 API
│ │ └── posts/ # 게시글 API (인기글 등)
│ ├── components/
│ │ ├── Header.tsx # 상단 네비게이션
│ │ ├── Sidebar.tsx # 사이드바 메뉴
│ │ ├── MobileNav.tsx # 모바일 하단 네비게이션
│ │ ├── LoadingScreen.tsx # 로딩 화면
│ │ ├── ConsentModal.tsx # 개인정보/이용약관 동의 모달
│ │ ├── SessionProvider.tsx # NextAuth 세션 프로바이더
│ │ └── scanner/
│ │ ├── ScannerTabs.tsx # 스캐너 탭 선택
│ │ ├── inspectors/ # 스캐너 입력 컴포넌트
│ │ │ ├── UrlInspector.tsx
│ │ │ ├── SmsInspector.tsx
│ │ │ ├── EmailInspector.tsx
│ │ │ ├── QrInspector.tsx
│ │ │ └── VoiceInspector.tsx
│ │ └── results/ # 결과 표시 컴포넌트
│ │ ├── ResultDisplay.tsx
│ │ ├── UrlAnalysisDetail.tsx
│ │ ├── EmailResult.tsx
│ │ └── SummarySection.tsx
│ ├── hooks/
│ │ ├── useUserProfile.ts # 프로필 데이터 훅
│ │ └── useSecurityHelmet.tsx # 보안 보호 훅 (DevTools 차단 등)
│ ├── lib/
│ │ ├── auth.ts # NextAuth 설정
│ │ ├── db.ts # MySQL 커넥션 풀
│ │ ├── helpContents.ts # 도움말 콘텐츠 정의
│ │ └── nickname-generator.ts # 랜덤 닉네임 생성기
│ ├── database/
│ │ └── complete.sql # 전체 DB 스키마
│ ├── public/
│ │ ├── logo.png # 피싱가드 로고
│ │ ├── done.mp3 # 검사 완료 효과음
│ │ ├── models/ # 클라이언트 배포용 모델 파일
│ │ └── test/ # 테스트 샘플 파일 (QR, 음성)
│ └── package.json
│
├── ⚙️ backend/ # FastAPI 백엔드
│ ├── main.py # 메인 앱 + API 엔드포인트
│ ├── routers/
│ │ ├── community.py # 커뮤니티 라우터
│ │ └── model_demo.py # ML 모델 데모 페이지 (SMS/URL 실시간 테스트)
│ ├── tools/
│ │ ├── url/ # URL 분석 도구
│ │ │ ├── analyzer.py # 메인 분석 파이프라인
│ │ │ ├── config.py # URL 분석 설정
│ │ │ └── steps/ # 분석 단계별 모듈
│ │ │ ├── phishing_db.py # 피싱 DB 대조
│ │ │ ├── redirect_checker.py # 리디렉션 추적
│ │ │ ├── content_analyzer.py # AI 콘텐츠 분석
│ │ │ ├── ssl_verifier.py # SSL 인증서 검증
│ │ │ ├── ml_analyzer.py # ML 모델 분석
│ │ │ ├── screenshot_capturer.py # 스크린샷 캡처
│ │ │ └── feature_extractors/ # ML 피처 추출
│ │ │ ├── type1_features.py # Type1 피처 추출
│ │ │ └── type2_features.py # Type2 피처 추출
│ │ ├── sms/
│ │ │ └── analyzer.py # SMS 분석 (KoBERT + RoBERTa)
│ │ ├── qr/
│ │ │ ├── analyzer.py # QR 코드 분석
│ │ │ ├── ai_vision.py # AI 비전 기반 QR 분석
│ │ │ ├── qr_decoder.py # QR 디코딩
│ │ │ └── qr_utils.py # QR 유틸리티
│ │ ├── email/
│ │ │ └── analyzer.py # 이메일 분석
│ │ └── voice/
│ │ └── analyzer.py # 음성 분석
│ ├── utils/
│ │ ├── logging_config.py # 컬러 로깅 설정
│ │ └── summary_generator.py # AI 요약 생성
│ ├── static/ # 정적 파일 (FastAPI 서빙)
│ │ ├── profile/ # 사용자 프로필 이미지
│ │ ├── screenshots/ # URL 스크린샷 캡처 저장
│ │ └── uploads/ # 첨부파일 업로드 저장
│ ├── data/
│ │ ├── phishing/ # 피싱 URL 데이터셋 (ISCX, KISA)
│ │ └── short/ # 단축 URL 목록
│ ├── requirements.txt
│ └── Dockerfile
│
└── 🧠 models/ # ML 모델 학습 코드
├── SMS/ # SMS 피싱 탐지 모델
│ ├── en/ # 영어 모델 (RoBERTa-large)
│ │ ├── model.py # RoBERTa 분류기 정의
│ │ ├── train.py # 학습 스크립트
│ │ ├── evaluate.py # 평가 스크립트
│ │ ├── predict.py # 추론 스크립트
│ │ ├── analyze.py # 성능 분석 시각화
│ │ ├── config.py # 하이퍼파라미터
│ │ ├── data_loader.py # 데이터 로더
│ │ └── dataset.csv # 학습 데이터셋
│ └── ko/ # 한국어 모델 (KoBERT)
│ ├── model.py # KoBERT 분류기 정의
│ ├── train.py # 학습 스크립트
│ ├── evaluate.py # 평가 스크립트
│ ├── predict.py # 추론 스크립트
│ ├── analyze.py # 성능 분석 시각화
│ ├── config.py # 하이퍼파라미터
│ ├── data_loader.py # 데이터 로더
│ └── dataset.csv # 학습 데이터셋
└── LINK/ # URL 피싱 탐지 모델
├── type1/ # Type 1 Random Forest
│ ├── random_forest_model.py
│ └── dataset_type1.csv
├── type2/ # Type 2 Random Forest
│ ├── random_forest_model.py
│ └── dataset_type2.csv
└── output/ # 학습된 모델 파일
├── type1_rf_model.pkl
├── type2_rf_model.pkl
└── label_encoders.pkl
🧠 ML 모델
SMS 피싱 탐지
모델
대상
아키텍처
설명
KoBERT
한국어 SMS
skt/kobert-base-v1 + Linear(768→2)
한국어 스미싱 문자 이진 분류
RoBERTa
영어 SMS
roberta-large + Linear(1024→2)
영어 피싱 문자 이진 분류
자동 언어 감지 후 해당 모델 적용
텍스트 내 URL 자동 추출 → URL 분석 연계
GPT 기반 종합 위험도 평가
URL 피싱 탐지
모델
유형
알고리즘
설명
Type 1 RF
URL 특성 분석
Random Forest
URL 구조적 패턴 기반 분류
Type 2 RF
URL 특성 분석
Random Forest
확장 피처 기반 분류
두 모델의 분석 결과를 종합하여 신뢰도 점수 산출
피싱 DB 대조, SSL 검증, AI 콘텐츠 분석과 결합한 다단계 분석
분석 파이프라인
┌─────────────────┐
URL 입력 ──▶ │ Step 0: 리디렉션 │ ──▶ 리디렉션 체인 추적
│ 추적 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ Step 1: 피싱 DB │ ──▶ Known 피싱 URL 매칭
│ 대조 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│Step 1.5: ML 모델 │ ──▶ Random Forest 예측
│ 분석 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ Step 2: AI 콘텐츠│ ──▶ GPT 기반 페이지 분석
│ 분석 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ Step 3: SSL 검증 │ ──▶ 인증서 유효성 확인
│ │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│Step 4: 스크린샷 │ ──▶ Playwright 캡처
│ 캡처 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 최종: 신뢰도 점수 │ ──▶ SAFE / SUSPICIOUS / DANGER
│ 산출 │
└─────────────────┘
🗄 데이터베이스 스키마
총 16개 테이블로 구성된 MySQL 데이터베이스:
erDiagram
users ||--o{ scan_history : "scans"
users ||--|| user_settings : "has"
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users ||--|| user_statistics : "has"
users ||--o{ community_posts : "writes"
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ai_chat_threads ||--o{ ai_chat_messages : "contains"
message_threads ||--o{ messages : "contains"
message_threads ||--o{ expert_reviews : "has"
community_posts ||--o{ post_comments : "has"
expert_news ||--o{ expert_news_comments : "has"
users ||--o{ notifications : "receives"
users ||--o{ tos_consent : "consents"
users {
int id PK
varchar email UK
varchar nickname UK
varchar password
boolean is_expert
boolean is_bot
varchar expert_field
text career_info
varchar profile_image_url
decimal average_rating
int review_count
enum account_status
}
scan_history {
int id PK
int user_id FK
enum scan_type
text scan_target
enum result
decimal risk_score
json threat_types
json analysis_result
text easy_summary
text expert_summary
}
ai_chat_threads {
int id PK
varchar user_email
int scan_id FK
enum scan_type
json scan_context
}
Loading
주요 테이블 설명
테이블
설명
users
사용자 정보 (일반/전문가/봇)
scan_history
스캔 결과 이력 (5종 타입, JSON 분석 결과)
user_credits
월간 크레딧 관리 (100회/월)
user_statistics
스캔 통계 (종류별, 기간별 집계)
user_settings
테마, 효과음, 공유 설정
ai_chat_threads / ai_chat_messages
AI 채팅 스레드 및 메시지
community_posts / post_comments
커뮤니티 게시글 및 댓글
expert_profiles
전문가 프로필 (전문 분야, 상담비)
expert_news / expert_news_comments
전문가 뉴스 및 댓글
message_threads / messages
1:1 상담 (파일 첨부 지원)
expert_reviews
전문가 리뷰/평점 (1~5점)
follows
전문가 팔로우
credit_history
크레딧 사용 이력
notifications
알림 (댓글, 메시지, 뉴스 댓글 등)
tos_consent
개인정보/이용약관 동의 기록
🚀 설치 및 실행
사전 요구사항
Node.js 18+
Python 3.10+
MySQL 8.0+
Docker & Docker Compose (Docker 배포 시)
방법 1: Docker Compose (권장)
# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/tionlab/project.git
cd project
# 2. 환경 변수 설정
cp .env.docker .env
# .env 파일에서 DB 비밀번호, OpenAI API 키 등 수정# 3. Docker 서비스 시작
./docker-manager.sh start
# 4. 개발 모드 (Hot Reload)
./docker-manager.sh dev
Docker 관리 명령어
./docker-manager.sh start # 프로덕션 모드 시작
./docker-manager.sh dev # 개발 모드 시작 (Hot Reload)
./docker-manager.sh stop # 서비스 중지
./docker-manager.sh restart # 서비스 재시작
./docker-manager.sh rebuild # Docker 이미지 재빌드
./docker-manager.sh status # 서비스 상태 확인
./docker-manager.sh logs backend # 특정 서비스 로그 확인
./docker-manager.sh shell backend # 특정 서비스 셸 접속
./docker-manager.sh cleanup # 전체 정리 (컨테이너, 볼륨 삭제)
방법 2: 로컬 직접 실행
# 1. 데이터베이스 초기화
mysql -u root -p < frontend/database/complete.sql
# 2. 백엔드 설정cd backend
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium # 스크린샷 캡처용
cp .env.example .env # 환경 변수 설정# 3. 백엔드 실행
python main.py # http://localhost:8000# 4. 프론트엔드 설정 (새 터미널)cd frontend
npm install
cp .env.local.example .env.local # 환경 변수 설정# 5. 프론트엔드 실행
npm run dev # http://localhost:4200
방법 3: systemd 서비스 (프로덕션)
# 서비스 설치 및 시작
./service-manager.sh install
./service-manager.sh start
# 서비스 관리
./service-manager.sh status # 상태 확인
./service-manager.sh restart # 재시작
./service-manager.sh logs backend # 로그 확인
# API 서버 주소NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000# NextAuth 설정NEXTAUTH_SECRET=your-secret-keyNEXTAUTH_URL=http://localhost:4200# 데이터베이스 (API Routes에서 사용)DB_HOST=localhostDB_USER=your_db_userDB_PASSWORD=your_db_passwordDB_NAME=your_db_name
