| 서울=한스경제 석주원 기자 | SK쉴더스는 사이버보안AI랩스 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회인 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다.
이번 논문은 실제 사이버 공격의 불규칙 시계열 문제를 새로운 방식으로 다루고 있다. 기존 사이버 보안 탐지 기술은 공격이 일정한 흐름으로 이어진다는 전제에 기반했다. 하지만 실제 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 짧은 시간에 집중되거나 장기간에 걸쳐 나타나는 등 다양한 양상을 보인다.
이로 인해 기존 방식으로는 변화 양상을 충분히 반영하기 어렵고 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. SK쉴더스는 이 문제를 해결하기 위해 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 분석할 수 있는 AI 신기술 QuITE(Query-based Irregular Time-series Embedding)를 제시했다.
QuITE는 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 표현하는 분석 기법이다. 실제 공격 흐름을 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계됐다. 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있어 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능하다.
SK쉴더스에 따르면 성능 검증 결과 QuITE는 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋에서 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9%의 성능 개선을 보였다.
임정훈 선임은 "AI 학계에서는 실제 환경의 불완전한 데이터를 어떻게 효과적으로 다룰 것인지가 중요한 과제로 논의되고 있다"며 "이번 연구는 기존 AI 모델이 불규칙한 공격 패턴까지 더 정밀하게 학습할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
SK쉴더스는 이번 연구 성과를 사이버보안 관제센터 시큐디움과 MDR 등 주요 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대할 계획이다. 신·변종 공격 대응 역량을 강화하고, AI·자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 고도화할 방침이다.
김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
해당 연구는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 ICML 2026에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계적으로 권위 있는 AI 학회로 꼽힌다.
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