KAIST·S2W, 네트워크 침입 근본 원인 규명 연구 논문 채택

빅데이터 분석과 인공지능(AI) 분야의 기업 에스투더블유(S2W)가 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 협력해 개발한 ‘네트워크 침입 근본 원인 규명 프레임워크’ 연구 논문이 정보보안 분야 국제 학술지 「Computers & Security」에 게재됐다. 이번 연구는 보안 분야에서 실증된 결과를 바탕으로, 다양한 복합 도메인에도 활용할 수 있는 범용적 기술을 제시했다.

「Computers & Security」는 글로벌 출판사 엘스비어(Elsevier)에서 발간하는 IT 보안 전문 학술지로, 엄격한 동료 평가를 통해 논문의 품질을 검증한다. 이 저널은 학계 연구자뿐 아니라 공공과 정부기관, 산업 현장 보안 전문가들에게 중요한 연구 및 응용 참고자료로 활용된다.

연구는 복잡한 네트워크 상황에서 발생하는 여러 보안 문제의 원인과 이들 간의 관계를 근본적으로 규명하는 데 주안점을 두었다. 기존 연구들이 주로 시스템 이상 징후 탐지에 집중한 반면, 이번 논문은 네트워크 이벤트의 시계열적 연대기를 구성해 보안 사고를 일으킨 공격의 출발지를 추적하는 방법을 제시했다.

연구진은 네트워크 이벤트, 정책 변화, 시스템 상태 등 요소를 지식그래프 형태로 모델링해 사건 간 상호 관계를 표현하고 공격의 시작점을 식별하는 분석 기법을 개발했다. 또한 확률적 논리(Probabilistic Soft Logic) 기반 추론을 활용해 설명 가능한 정량적 기준으로 문제의 근원을 도출함으로써 단편적 로그 분석을 넘는 구조적 이해 체계를 구축했다.

이 방식은 개념 간 관계성을 정밀하게 분석하고 결론 도출 과정을 설명 가능하게 하는 데 있어, S2W의 도메인 특화 온톨로지 플랫폼인 ‘SAIP’의 핵심 아키텍처 접근법과 일치한다. 입력 데이터와 결과 사이의 판단 과정이 블랙박스 형태로 남지 않도록, 도메인 온톨로지, 지식그래프, 추론 엔진을 결합한 구조가 적용되어 통제 가능한 AI에 기반한 위험 추적과 설명 가능한 의사결정을 지원한다.

이승현 S2W SAIP제품실장은 “통제 가능한 AI를 통해 공공 및 민간 조직이 직면한 복합적이고 고차원적인 의사결정 문제를 지원하기 위해 기술 연구와 플랫폼 고도화 노력을 지속하며, 솔루션 적용 범위를 단계적으로 확대할 것”이라고 말했다.

S2W는 2018년 설립된 글로벌 빅데이터 분석 AI 기업으로, 안보 및 산업 분야의 비정형 데이터 분석을 수행한다. 세계경제포럼(WEF) ‘2023년 100대 기술 선도기업’에 선정됐으며, 공공 및 정부기관용 안보 AI 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’, 기업용 보안 AI 솔루션 ‘퀘이사(QUAXAR)’, 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 ‘SAIP’를 비롯한 다양한 AI 기반 데이터 인텔리전스 솔루션을 제공한다. 이를 통해 국내외 주요 대기업과 정부기관의 고도화된 의사결정을 지원하고 있다.

또한, S2W는 인터폴(INTERPOL) 민관협력 프로그램 ‘게이트웨이 이니셔티브(Gateway Initiative)’의 한국 유일 파트너로 활동하며 국제 안전 협력을 진행하고 있다. 더불어 마이크로소프트(MS) ‘시큐리티 코파일럿(Security Copilot)’에 데이터를 제공하는 등 차별화된 빅데이터 및 AI 기술로 글로벌 시장의 주목을 받고 있다.

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