SecAI 연구실은 성균관대학교 소프트웨어학과에 소속된 시스템 및 소프트웨어 보안 전문 연구실로, 인공지능(AI) 기술을 활용한 차세대 보안 연구를 선도하고 있습니다. 컴퓨팅 환경의 발전과 함께 노트북, 워크스테이션, 모바일, IoT, 클라우드 등 다양한 디바이스가 상호 연결되면서, 방대한 디지털 데이터가 생성되고 있습니다. 이에 따라 정보 보안의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있으며, SecAI 연구실은 이러한 변화에 능동적으로 대응하고 있습니다. 본 연구실은 인공지능과 딥러닝 기술을 접목하여, 악성코드 탐지, 실행 바이너리 분석, 코드 시맨틱 이해, 고도화된 공격 탐지 및 방지, 디지털 포렌식 등 다양한 보안 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 실행 바이너리 내 함수명 추론, 바이너리 코드 유사도 측정, 워터마킹 및 저작권 보호, 로그 기반 이상 탐지 등 실질적인 보안 현장에서 요구되는 기술 개발에 집중하고 있습니다. 최신 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 연속 학습 기법을 적용하여, 변화하는 공격 패턴에 유연하게 대응할 수 있는 보안 시스템을 구축하고 있습니다. SecAI 연구실은 정적 및 동적 분석, 머신러닝 기반 자동화 도구 개발, 대규모 데이터 분석 등 다양한 방법론을 활용하여, 소프트웨어 공급망 보안, 디지털 포렌식, 개인정보 보호 등 실질적인 사회적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 국내외 주요 학회 및 저널에 다수의 논문을 발표하며, 특허 출원 및 산학협력 프로젝트를 통해 산업계와의 연계도 활발히 이루어지고 있습니다. 연구실의 주요 목표는 AI와 보안의 융합을 통해 새로운 보안 패러다임을 제시하고, 학계와 산업계 모두에 실질적인 가치를 제공하는 것입니다. 이를 위해 다양한 연구 프로젝트와 산학협력, 인재 양성 프로그램을 운영하고 있으며, 미래의 지능형 보안 전문가 양성에도 힘쓰고 있습니다. SecAI 연구실은 앞으로도 인공지능 기반 보안 기술의 한계를 극복하고, 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 사회 구현을 위해 지속적으로 연구와 혁신을 이어갈 것입니다.