“원인 몰랐던 해킹 추적”…S2W, ‘통제 가능한 AI’ 연구 국제학술저널 게재

[이데일리 권하영 기자] 에스투더블유(S2W)는 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 공동으로 진행한 ‘네트워크 침입의 근본 원인 규명 프레임워크’ 연구 논문이 정보보안 분야 국제 학술 저널 ‘컴퓨터 & 시큐리티(Computers & Security)’에 채택됐다고 8일 밝혔다.

이미지=에스투더블유

‘컴퓨터 & 시큐리티’는 글로벌 학술 출판사인 엘스비어에서 발행하는 정보기술(IT) 보안 전문 학술지다.

이번 연구는 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 보안 문제의 원인과 관계를 규명하는 데 초점을 맞췄다. 기존 보안 연구가 주로 시스템의 이상 징후 탐지에 집중해왔다면, 이번 논문은 네트워크 이벤트의 연대기를 구성해 보안 사고를 유발한 공격의 근원지를 추적하는 데 주력했다.

연구진은 네트워크상에서 발생하는 이벤트, 정책적 변화, 시스템 상태 등의 요소를 지식그래프 형태로 모델링해 사건 간 관계를 표현하고 공격의 출발점을 식별하는 분석 방식을 제시했다.

또한 확률적 논리 기반 추론으로 ‘설명 가능한’ 정량적 기준에 입각해 문제의 근원을 도출함으로써, 단순 로그 분석을 넘어 보안 사고 발생 원인을 구조적으로 이해할 수 있는 체계를 구현했다.

이번 연구는 S2W의 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 ‘SAIP’의 핵심 아키텍처와 동일한 접근 방식으로 진행됐다. 입력 데이터와 출력 결과 사이의 내부 판단 과정을 알 수 없는 ‘블랙박스(Black Box)’ 상태에서 탈피하기 위해 △도메인 온톨로지(Ontology) △지식그래프 △추론 엔진을 결합한 구조를 적용했다. 이를 통해 ‘통제 가능한 AI’를 기반으로 리스크를 추적하고 설명 가능한 의사결정 프로세스를 제공한다는 설명이다.

S2W는 이번 연구가 보안 도메인에서 실증됐으나, 기술의 근간은 관계 분석과 원인 추론이 필요한 복합 도메인에 활용될 수 있는 범용성을 갖추고 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 지속할 것”이라고 말했다.