SafeSMS: Gemma 4 E4B 기반 온디바이스 위협 탐지, 인터넷 불필요
Source: Dev.to
이 글은 Gemma 4 챌린지 Build with Gemma 4에 제출한 내용입니다.
SafeSMS는 사생활을 최우선으로 하는 Android 애플리케이션으로, 증가하는 SMS 기반 사기, 피싱, 스팸으로부터 사용자를 보호하도록 설계되었습니다.
기존 SMS 스캐너와 스팸 필터는 종종 개인 텍스트 메시지를 클라우드로 전송해 분석하기 때문에 심각한 프라이버시 문제가 발생합니다. SafeSMS는 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 인텔리전스를 직접 기기로 가져옵니다.
강력한 온‑디바이스 AI 모델을 실행해 실시간 위협 탐지를 휴대폰에서 로컬로 수행합니다. 수신 메시지를 모니터링하고, (SAFE, SUSPICIOUS, SCAM) 중 하나로 분류하며, 신뢰도 점수를 제공하고, 왜 위험한지 설명합니다.
앱은 Jetpack Compose로 만든 세련된 다크 모드 UI를 갖추고 있으며, 다음과 같은 기능을 포함합니다.
- 실시간 스캔 “터미널” 뷰
- 상세 히스토리 로그
- 인박스 위협 패턴에 대한 시각적 분석
✨ 예시 탐지
Incoming SMS:
Your bank account will be blocked. Click immediately: http://bit.ly/xyz
SafeSMS Output:
Category: SCAM
Confidence: 92%
Reason:
- 긴급성을 강조하는 문구 (“immediately”)
- 의심스러운 단축 URL
- 금융 기관 사칭
Demo
[https://youtu.be/2NhvyiARX1c]
GitHub Repo: https://github.com/parulmalhotraiitk/safesms
APK 다운로드: https://github.com/parulmalhotraiitk/safesms/blob/main/release/SafeSMS.apk
🧠 Prompting Strategy
모델은 구조화된 분류 + 추론 형식으로 프롬프트되어 다음을 반환합니다.
- 라벨 (SAFE / SUSPICIOUS / SCAM)
- 신뢰도 점수
- 설명
이 방식은 예측의 정확성과 투명성을 동시에 보장합니다.
- 추론 시간: SMS당 약 50–150 ms
- 완전 오프라인 실행
- 배터리 사용량 최소화에 최적화
- 네트워크 권한 불필요 (프라이버시‑퍼스트 설계)
🏗️ Architecture
SafeSMS는 완전 온‑디바이스 아키텍처를 채택해 프라이버시, 속도, 신뢰성을 보장합니다.
- Incoming SMS – Android Broadcast Receiver 로 수신
- Protection Service – 백그라운드 서비스가 실시간으로 SMS 처리
- SafeSMS Model Controller – 전처리, 추론, 라우팅 담당
- On-Device AI Inference – LiteRT 기반 Gemma 4 E4B 모델로 SMS를 SAFE / SUSPICIOUS / SCAM 으로 분류
- Result Handling – 로컬 SQLite DB에 저장 후 UI에 즉시 전달
- User Interface (Jetpack Compose) – 실시간 스캔 결과, 히스토리 및 분석 대시보드 제공
🧩 Architecture Components
- SMS Layer: Broadcast Receiver
- Processing Layer: Background Protection Service
- AI Layer: LiteRT + Gemma 4
- Data Layer: SQLite (로컬 저장)
- UI Layer: Jetpack Compose
🚀 Why This Architecture?
- 🔒 완전 프라이버시 – 온‑디바이스 처리만 수행
- ⚡ 실시간 탐지 – 최소 지연 시간
- 📡 완전 오프라인 작동
- 📊 로컬 분석 및 히스토리 추적
- 🧠 모바일에 최적화된 효율적인 AI
🔮 Future Improvements
- 다국어 사기 탐지
- WhatsApp 및 이메일 연동
- 개인화된 사기 패턴 학습
- 연합 학습 (프라이버시를 보존하는 개선)
🏁 Final Thoughts
SafeSMS는 Gemma 4와 같은 강력한 AI 모델이 완전히 온‑디바이스에서 실행될 수 있음을 보여줍니다. 이를 통해 빠르고, 프라이버시를 보장하며, 신뢰할 수 있는 실제 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
사용자 데이터가 안전을 위해 기기를 떠나지 않아도 되는 미래를 향한 한 걸음입니다.