프로젝트 소개
본 과제는 인공지능을 활용해 네트워크에서 발생하는 사이버공격을 빠르게 찾아내고, 공격의 원인과 증거를 분석해 대응을 지원하는 능동형 보안 시스템 개발 연구임. 기존 보안 시스템이 알려진 공격을 중심으로 수동 대응하는 한계를 보완하고, 알려지지 않거나 암호화된 공격까지 통합적으로 감시하는 기술임.
연구 목표는 AI-XSec 기반 사이버공격 능동감시통제 시스템 구축과 비정상 행위 탐지율 96% 이상, 분석 데이터 증적화 시간 4분 이하 달성임. 핵심 연구 내용은 자사의 고속 대용량 풀 패킷 수집 및 패킷 스트림 DB 기술에 RNN 기반 Autoencoder를 결합한 심층 이상행위탐지(DAD) 엔진 개발임. 또한 MITRE ATT&CK Matrix 기반 공격전술 분석(TTP), 자동화된 위협 헌팅, 공격 경로 시계열화, 파일·컨텐츠·패킷 분석 데이터의 자동 증적화 및 설명가능한 보안(XSec) 보고서 제공 기술을 포함함. 기대 효과는 여러 보안 솔루션을 하나의 시스템으로 통합해 전문인력과 운영비용을 줄이고, 국내 보안 기술의 외산 의존도 완화 및 글로벌 시장 경쟁력 확보에 기여함.