인공지능 AI 기반 사이버 공격 자동분석 시스템 - KISTI 김규일
디지털 환경으로의 급격한 전환이 가속화되면서 사이버 위협은 과거와 비교할 수 없을 정도로 지능화되고 대형화되는 추세에 직면해 있습니다. 기존의 인력 기반 보안 관제 시스템으로는 매일 쏟아지는 수만 건에 달하는 공격 시도를 실시간으로 탐지하고 정확하게 대응하는 데 물리적인 한계가 따를 수밖에 없습니다. 이에 따라 KISTI 과학기술 사이버 안전센터는 지난 2005년부터 17년 이상 축적해 온 방대한 보안 데이터와 고도의 분석 노하우를 집약하여, 지능형 위협에 능동적으로 대처할 수 있는 인공지능 기반 사이버 공격 자동 분석 플랫폼을 새롭게 선보이게 되었습니다. 개발된 분석 플랫폼은 실시간으로 발생하는 사이버 위협을 신속하고 정확하게 자동 분석하는 것을 최우선 과제로 삼아 설계되었습니다. 인공지능 모델의 생성부터 현장 적용까지의 과정을 대폭 간소화하였으며, 다양한 데이터 환경에서도 원활하게 작동할 수 있도록 공유성과 확장성을 동시에 고려한 것이 특징입니다. 특히 데이터 수집부터 특징 추출, 정규화, 그리고 모델 생성 및 검증에 이르는 전 주기를 하나의 유기적인 플랫폼으로 통합했습니다. 이러한 선순환 체계를 구축함으로써 보안 관제의 전 과정을 자동화하고, 폭발적으로 증가하는 사이버 공격에 대한 방어 역량을 비약적으로 강화했습니다. 이 시스템이 가진 가장 큰 경쟁력 중 하나는 독보적인 양질의 데이터셋 구축 능력에 있습니다. 2005년부터 현재까지 축적된 1,500억 건 이상의 방대한 원천 데이터와 수백만 건의 정교한 레이블링 정보는 인공지능 학습을 위한 대체 불가능한 자산이 됩니다. 일반적인 데이터와 달리 보안 관제 데이터는 노이즈가 많고 중복된 정보가 섞여 있어 모델링에 어려움이 많지만, 전용 정제 알고리즘을 통해 이를 효율적으로 해결했습니다. 최적화된 전처리 과정을 거쳐 추출된 양질의 데이터셋은 인공지능 모델의 성능을 결정짓는 핵심적인 밑거름이 되어 분석 결과의 신뢰도를 보장합니다. 기술적 측면에서는 공격자의 잠재적인 행위 패턴을 파악하기 위해 정적인 정보에 국한되지 않고 시공간 정보를 반영한 동적인 흐름을 정밀하게 추적합니다. RNN이나 CNN과 같은 최신 딥러닝 모델은 물론, 기존의 다양한 머신러닝 기법들을 자유롭게 조합하여 활용할 수 있는 유연한 구조를 갖추고 있습니다. 또한 하이퍼파라미터 최적화와 주요 특징 추출 기능을 자동화된 서치 기능으로 제공하여, 보안 전문가가 일일이 설정을 변경하지 않아도 시스템이 스스로 최적의 성능을 도출합니다. 이는 복잡한 인공지능 기술을 실무 현장에 누구나 쉽고 빠르게 도입할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다. 해당 플랫폼은 99% 이상의 높은 탐지 정확도를 기록하며 실제 보안 관제 현장에 즉각적으로 투입되어 그 실효성을 입증하고 있습니다. 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 도입하여, 내부 연산 과정을 투명하게 공개함으로써 운영자가 분석 결과를 전적으로 신뢰할 수 있는 환경을 조성했습니다. 보안 인력의 업무 부하를 획기적으로 줄이는 동시에 제로데이 공격과 같은 미지의 위협까지도 탐지할 수 있는 이 시스템은, 다수의 지식재산권과 특허 기술을 기반으로 국가 과학기술 연구 인프라를 보호하는 든든한 방패 역할을 수행할 것입니다.
