하루에도 수백 개의 불법 스트리밍 사이트가 생성되고 사라집니다.
한 도메인을 차단하면 3분 이내에 새로운 도메인이 다시 등장하고, 미러 사이트는 즉시 복제됩니다.
사람이 일일이 찾아 신고하는 방식의 불법 스트리밍 탐지로는 이러한 속도를 따라잡을 수 없습니다.
홍콩의 방송사 TVB(Television Broadcasts Limited)는 이 문제를 AI 기술로 해결했습니다.
2025년 한 해 동안 TVB는 1,328개의 신규 불법 사이트를 탐지하고, 2025년 말 기준으로 누적 10만 개 이상의 불법 사이트를 자체 데이터베이스에 등록했습니다.
이러한 사례는 단일 방송사의 대응을 넘어, 아시아 전반에서 불법 유통 탐지와 대응 방식이 구조적으로 바뀌고 있음을 보여줍니다.
불법 유통의 진화: AI와 분산 스트리밍의 등장
Asia Video Industry Association(AVIA)의 2026 리포트에 따르면, 2025년은 불법 콘텐츠 유통 양상이 크게 변화한 해였습니다.
지난 몇 년간 Meta, Google, TikTok 등 플랫폼과의 협업으로 일부 소셜 채널의 불법 콘텐츠는 감소했지만, 새로운 위협 요소가 등장했습니다. 바로 AI 기반 불법 유통입니다.
생성형 AI는 콘텐츠 변형과 자동 링크 생성을 가속화했고, 분산형 스트리밍 네트워크는 추적 회피를 구조적으로 강화했습니다. 이러한 이유 때문에 전통적인 탐지 방식으로는 대응이 어려운 수준으로 확산되고 있습니다.
사례 분석: 인도네시아와 기타 아시아 시장의 실태
AVISI(인도네시아 비디오 스트리밍 협회)의 조사에 따르면, 불법 콘텐츠는 더 이상 수상한 웹사이트에만 국한되지 않습니다.
Google Play Store나 Apple App Store와 같은 공식 앱스토어에서 제공되는 IPTV 플레이어 앱이,
불법 재생 목록과 결합되며 불법 스트리밍 도구로 활용되는 사례도 확인되고 있습니다.
문제는 이러한 앱들이 일반 사용자에게는 합법적인 미디어 플레이어처럼 인식된다는 점입니다.
그 결과, 불법 스트리밍이 사용자 인식 없이 확산될 가능성이 커지고 있습니다.
또한 YouGov 조사 결과에 따르면, 인도네시아 소비자의 약 52%가 불법 콘텐츠에 접근한 경험이 있습니다. 홍콩, 말레이시아, 베트남 등 여러 국가에서도 여전히 불법 스트리밍 디바이스와 사이트가 큰 문제로 남아 있습니다.
이러한 변화 속에서, TVB는 단순한 모니터링을 넘어 AI 기반 자동 탐지 체계를 구축했습니다.
불법 사이트 탐지를 가능하게 한, 5가지 AI 기반 기술
AVIA 리포트에 소개된 TVB 사례는, AI 기반의 자동 탐지 시스템이 어떻게 불법 사이트를 식별하는지를 보여줍니다.
1. 자연어 처리(NLP)를 통한 텍스트 분석
불법 사이트는 특정 언어 패턴을 사용합니다. “무료 시청”, “최신 드라마 전편”, “광고 없음” 같은 표현, 특정 키워드 조합, 문장 구조를 NLP로 분석해 불법 사이트 여부를 판단합니다.
합법적인 스트리밍 플랫폼은 “구독”, “정식 라이선스”, “저작권 보호” 같은 표현을 사용하지만, 불법 사이트는 “다운로드”, “무제한”, “크랙” 같은 단어를 빈번히 사용합니다. AI는 이런 패턴을 학습해 새로운 사이트를 즉시 분류합니다.
2. 코드 분석을 통한 기술적 패턴 탐지
불법 스트리밍 사이트는 비슷한 소스 코드를 공유하는 경우가 많습니다. 특정 스크립트, 플레이어 라이브러리, 광고 삽입 방식 등을 코드 분석 도구로 검사해 불법 사이트를 식별합니다.
예를 들어, 특정 오픈소스 비디오 플레이어를 무단으로 변형해 사용하거나, DRM 우회 스크립트를 포함하고 있다면 AI가 즉시 탐지합니다.
3. 웹사이트 구조 및 링크 패턴 분석
불법 사이트는 독특한 웹 구조를 가집니다. 외부 링크가 거의 없고, 여러 미러 사이트로 연결되며, 광고 네트워크가 정상 사이트와 다릅니다. AI는 사이트 구조와 링크 패턴을 분석해 불법 네트워크를 매핑합니다.
한 개의 불법 사이트를 발견하면, 연결된 수십 개의 미러 사이트를 동시에 찾아낼 수 있습니다.
4. 시각 콘텐츠 분석을 통한 저작권 침해 식별
불법 사이트에 게시된 이미지, 썸네일, 스크린샷을 분석해 저작권이 있는 콘텐츠인지 확인합니다. TVB의 AI는 자사 콘텐츠 데이터베이스와 대조해 무단 사용 여부를 판단합니다.
드라마 포스터, 예능 프로그램 캡처 이미지 등이 무단으로 사용되고 있다면, 시각 분석 AI가 즉시 탐지합니다.
5. 멀티모달 AI를 통한 통합 분석
위 4가지 기술을 동시에 작동시켜 종합 판단합니다. 텍스트, 코드, 구조, 이미지를 모두 분석해 사이트의 정당성을 평가하고, 불법 사이트 확률을 산출합니다.
단일 신호만으로는 판단이 어려운 경우에도, 여러 데이터를 종합하면 정확도가 크게 높아집니다.
불법 스트리밍의 또 다른 문제: 사용자 보안 위험
AVIA Coalition Against Piracy(CAP)의 2025 보고서에 따르면, 불법 스트리밍 사이트는 단순한 저작권 침해를 넘어 사이버 보안 위협까지 유발하는 것으로 나타났습니다.
사용자가 겪는 피해는 다음과 같이 다양합니다.
- 결제 사기: 비공식 결제 방식으로 금전 피해 발생
- 신원 도용: 개인정보가 암시장으로 유출
- 랜섬웨어 감염: 불법 앱 설치 시 악성코드 실행
- 계정 정보 탈취: 로그인 정보가 해커에게 넘어감
이러한 위험은 단순한 저작권 위반 문제에 그치지 않습니다. 실제 금전적 손실이나 개인정보 유출로까지 이어질 수 있는 심각한 보안 위협입니다.
한국 시장도 예외 아닙니다
한국은 전 세계 최고 수준의 인터넷 속도와 모바일 보급률을 갖추고 있습니다. 하지만 바로 그 속도와 접근성 때문에 불법 유통도 빠르고 광범위합니다.
K‑드라마와 K‑영화는 글로벌 인기가 높아질수록 불법 유통의 주요 타깃이 되고 있습니다.
특히 프로야구, 프로축구 같은 라이브 스포츠 중계는 경기 시작 직후 수십 개의 불법 링크가 생성되고,
IP 차단을 해도 수분 내에 새로운 주소가 다시 나타납니다. 3시간짜리 경기 동안 수백 개의 불법 링크가 생성되는 경우도 흔합니다.
이처럼 빠르게 변하는 환경에서는, 수동 대응으로는 속도를 따라잡을 수 없습니다. 국내 OTT·미디어·스포츠 플랫폼 역시 AI 기반 대응 체계를 전제로 전략을 재정비해야 하는 시점입니다.
도브러너의 AI 기반 Anti‑Piracy 대응 전략
도브러너는 글로벌 표준 수준의 AI 기반 콘텐츠 보안 플랫폼을 제공합니다. TVB 사례와 마찬가지로 AI 기술을 활용해 불법 유통을 탐지하고 대응합니다.
- 24시간 자동화 모니터링: 웹, 소셜, P2P 등 모든 유통 경로를 24시간 상시 모니터링
- 실시간 takedown 자동화: 불법 링크 발견과 동시에 자동 차단 및 신고 절차 수행
- 워크플로우 연계 추적: 포렌식 워터마킹으로 유출 출처와 경로를 분석
통합 보안 아키텍처: Multi‑DRM, 앱 보안 등 콘텐츠 생애 주기 전반 보호
TVB 사례가 보여준 것처럼, AI는 콘텐츠 보안을 ‘사후 대응’에서 ‘사전 통제’로 전환시키는 핵심 기술입니다.
AI 기반 대응이 필요한 이유
AI와 자동화 기술을 기반으로 한 불법 스트리밍 네트워크는, 사람이 수동으로 대응할 수 있는 범위를 이미 넘어섰습니다.
TVB 사례가 보여주듯, 오늘날 불법 유통은 속도, 규모, 변형성이라는 세 가지 특성을 동시에 갖고 있습니다.
하나의 사이트를 차단하면 즉시 새로운 도메인이 생성되고, 링크와 IP는 실시간으로 바뀌며, 유통 경로는 분산됩니다. 이 환경에서는 탐지가 단 몇 시간 늦어지는 것만으로도 이미 피해가 발생합니다.
이제 콘텐츠 보안은 ‘불법 링크를 발견했을 때 대응하는 문제’가 아니라, 불법 유통이 발생하기 전에 탐지하고, 발생 즉시 확산을 억제하는 운영 체계의 문제로 접근해야 합니다.
AI 기반의 자동 탐지 및 대응 시스템은 플랫폼의 신뢰를 유지하고, 사용자 보안 리스크를 줄이며, 콘텐츠 산업의 지속적인 성장을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.
빠르게 진화하는 유통 환경에 대응하기 위해, 한국 콘텐츠 시장도 AI 기반의 콘텐츠 보안 전략을 서둘러 준비해야 할 때입니다.
FAQ
FAQ 1. 불법 스트리밍 탐지는 왜 수동 방식으로는 한계가 있나요?
불법 스트리밍 사이트는 도메인 변경, 미러 사이트 생성, 링크 재배포가 매우 빠르게 이뤄집니다.
사람이 직접 확인하고 신고하는 방식으로는 생성·확산 속도를 따라가기 어렵고, 탐지 지연이 곧 피해 확산으로 이어질 수 있습니다. 이 때문에 자동화된 탐지 체계가 필요해지고 있습니다.
FAQ 2. AI 기반 Anti-Piracy는 기존 모니터링 방식과 무엇이 다른가요?
AI 기반 도브러너 Anti-Piracy는 여러 탐지 신호를 종합적으로 활용해 불법 스트리밍 사이트와 링크를 식별합니다.
단일 기준에 의존하지 않는 탐지 방식으로, 기존의 수동 모니터링 대비 속도와 효율성을 높일 수 있다는 점이 특징입니다.
FAQ 3. 불법 스트리밍 탐지 이후에는 어떤 대응이 이뤄지나요?
불법 스트리밍 대응에서는 탐지 이후의 조치가 중요합니다. AI 기반 Anti-Piracy는 불법 링크 식별 이후의 Takedown 요청과 반복 유통에 대한 대응 과정을 운영 흐름 안에서 관리할 수 있도록 설계됩니다.
이를 통해 건별 수동 대응에 따른 운영 부담을 줄이고, 불법 유통 대응을 보다 체계적으로 이어갈 수 있습니다.
AI 기반 불법 스트리밍 탐지가 실제 서비스 운영에서 어떤 방식으로 적용되고 있는지 궁금하시다면,
도브러너의 Anti-Piracy 대응 방식을 통해 확인하실 수 있습니다.
