머신러닝 분석 알고리즘 개발
탐지 단계 거쳐 결과 자동판정
'AI 활용한 MSS 고도화' 발표
탐지 단계 거쳐 결과 자동판정
'AI 활용한 MSS 고도화' 발표
SK인포섹은 12일 서울 종로 마이크임팩트 빌딩에서 도지헌 전략사업부문장, 채영우 소프트웨어개발센터장, SK인포섹 관계자들이 참석한 가운데 출입기자 간담회를 열고, 'AI를 활용한 보안관제서비스(MSS) 고도화'를 발표했다.
SK인포섹은 보유하고 있는 위협 정보, 소속 보안 전문가(CERT)의 분석 논리, 글로벌 보안기업과 공유하는 위협 인텔리전스 등 양질의 정보를 학습하는 머신러닝 분석 알고리즘을 개발했다. 이를 탐지 단계를 거친 결과를 재차 '자동 판정' 할 수 있도록 적용시켰다.
이날 발표를 맡은 채영우 SK인포섹 소프트웨어개발센터장은 "국내외 보안기업들 대부분이 네트워크나 시스템에서 일어나는 비정상적 행위, 또는 공격행위를 빠르고 정확하게 찾아내기 위해 머신러닝 도입을 서두르고 있다"며 "이는 보안관제 시스템과 밀접한 관계가 있다"고 말했다.
SK인포섹에 따르면 머신러닝 적용 이전에는 탐지 결과를 재차 분석하고, 대응까지 하는 것까지 리소스를 과도하게 사용한 반면 머신러닝을 적용한 후에는 이 같은 건 수가 70%나 줄었다.
SK인포섹은 지난해 초 서울대학교와 산학협력을 체결하며 알려지지 않은 지능형 공격을 탐지 단계에서 찾아내는 머신러닝 알고리즘 개발에 나서기도 했다. 그러나 탐지 단계에서 머신러닝을 적용하는 대신 탐지 결과의 효과 검증이 가능한 자동 판정에 우선 집중했다는 설명이다.
채 센터장은 "알파고가 두는 바둑수의 의미는 대국 후에 증명해도 되지만, 보안에서 AI가 찾아낸 위협은 대응 조치 이전에 그 이유를 알 수 있어야 한다"면서 "AI가 실제 보안관제서비스에 적용되기 위해서는 효과성은 물론, 위협 탐지 결과에 대한 설명과 검증이 가능해야 한다"고 말했다.SK인포섹은 우선 오는 11월까지 정·오탐 판정 모델을 서비스에 시범 적용할 예정이다. 도지헌 전략사업부문장은 "정보 뿐만 아니라, 물리 영역까지 넘나드는 복합 위협이 현실화되고 있는 상황에서 사회와 산업을 보호하고, 기술을 선도하는 글로벌 보안기업으로 거듭날 것"이라고 밝혔다.
이경탁기자 kt87@dt.co.kr
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