[이코노믹데일리] 빅데이터 분석 인공지능(AI) 기업 S2W(대표 서상덕)는 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 공동으로 진행한 '네트워크 침입의 근본 원인 규명 프레임워크' 연구 논문이 정보보안 분야의 국제 학술 저널 'Computers & Security'에 채택됐다고 8일 밝혔다.
'Computers & Security'는 과학·기술·의학 분야 학술 출판을 선도하는 글로벌 기업 '엘스비어'가 발행하는 정보기술(IT) 보안 전문 학술지다. 엄격한 피어리뷰를 통해 논문의 품질과 타당성을 검증하며 학계는 물론 공공·정부기관과 산업 현장의 보안 전문가들이 연구 및 실무 참고자료로 활용하는 저널로 평가받는다.
이번 연구는 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 보안 사고의 원인과 사건 간 관계를 근본적으로 규명하는 데 초점을 맞췄다. 기존 보안 연구가 주로 이상 징후 탐지에 집중해왔다면 본 논문은 네트워크 이벤트의 연대기를 구성해 보안 사고를 유발한 공격의 출발점을 추적하는 접근 방식을 제시한 것으로 알려졌다.
S2W 관계자는 이번 연구에 대해 "이번 연구는 보안 도메인에서 실증됐으나 그 근간에 적용된 기술은 다양한 요소 간 관계를 분석하고 문제의 근본 원인을 추론하는 데 필요한 모든 복합 도메인에 활용될 수 있는 범용성을 갖추고 있다"고 설명했다.
연구진은 네트워크에서 발생하는 각종 이벤트와 정책 변화, 시스템 상태 등을 지식그래프 형태로 모델링해 사건 간 관계를 표현하고 공격의 근원을 식별하는 분석 방법을 구현했다. 또한 확률적 논리 기반 추론을 적용해 설명 가능한 정량적 기준으로 문제의 근본 원인을 도출함으로써 단편적인 로그 분석을 넘어 보안 사고 발생 원인을 구조적으로 이해할 수 있는 체계를 마련했다.
이번 연구는 개념 간 관계성을 분석해 특정 결론에 이르게 된 과정을 설명할 수 있다는 점에서 S2W의 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 'SAIP'의 핵심 아키텍처와 동일한 접근 방식을 취했다. 입력 데이터와 출력 결과 사이의 판단 과정이 드러나지 않는 블랙박스 구조에서 벗어나기 위해 도메인 온톨로지와 지식그래프, 추론 엔진을 결합한 구조를 적용한 것이 특징이다.
이에 S2W는 '통제 가능한 AI'를 기반으로 리스크를 체계적으로 추적하고 설명 가능한 의사결정 프로세스를 제공한다는 것에 의의가 있다고 설명했다.
이승현 S2W SAIP제품실장은 "향후에도 통제 가능한 AI를 기반으로 공공·민간 조직이 직면한 다각적이고 고차원적인 의사결정 문제를 효과적으로 지원할 수 있도록 기술 연구와 플랫폼 고도화를 지속하며 솔루션의 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
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