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차세대 바이러스 백신과 사이버공격 관제시스템 개발 성공
인공지능 웹 위협탐지와 예측기술 기반
홍재희 기자
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기사입력: 2019/03/19 [16:06]  최종편집:
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▲    <AI Trainning Center 시스템 화면 예시>    ©

[더데일리뉴스] 정보보안 전문연구개발 기업인 ㈜엔코디는 ㈜디지털트윈과 청강문화산업대학교와 공동으로 인공지능 신경망 엔진을 탑재한 컴퓨터용 백신과 사이버공격 관제시스템을 개발했다고 발표했다.
이는 인공지능 웹 위협 탐지기술과 사이버공격 예측 자동화 시스템이라고도 말하며, 특히 <AI Virus Detector 1.0>으로 명명된 이 시스템은 세계 최초 인공지능 엔진을 탑재한 미국 <다크트레이서>의 분류 정확도를 능가하는 성능을 보이는 것으로 알려졌다.
 
일반적으로 사용자들의 PC에 설치되어있는 바이러스 백신시스템은 시그니처DB 방식을 사용한다. 시그니처DB는 기 밝혀진 컴퓨터 바이러스 프로그램의 특징을 저장하고 있는 데이터베이스를 말하는 것으로 이 특징과 PC에서 작동하는 프로그램을 비교하여 해당 프로그램이 바이러스인지 정상 프로그램인지를 판별하는 방식이다.
 
시연회에서 ㈜엔코디의 김동욱 대표는 이 인공지능을 이용한 악성코드 백신 프로그램의 정확성에 대해 다음과 같이 발표하였다.
“우리 회사가 이번에 발표한 <AI Virus Detector 1.0>은 최고 99%의 분류 정확성을 가지고 있습니다. 특히 딥러닝에 사용하는 이미지 변환방식을 그레이스케일벡터 방식이 아닌  Scalable GLCM(Gray-Level Co-Occurrence Matrix)으로 개발했기 때문에 세계적인 악성코드 챌린지에서 사용하는 최고 난이도의 <MS 캐글 데이터셋>에 대하여 최고 99%의 분류 정확성을 기록하였습니다. 이것은 현존하는 인공지능 바이러스 백신 프로그램 중에서 최고로 높은 정확성입니다”
 
▲   <AI 랜섬웨어 학습 및 예측 결과 사례>   ©

청강문화산업대학교 김경신 교수는 “현재 우리가 사용하는 시그니처 DB 방식은 일단 알려진 바이러스에 대해서는 빠르고 정확도도 거의 100%에 육박할 정도로 높습니다. 그러나 새로운 바이러스와 변형 랜섬웨어 등에는 취약합니다. 새로운 바이러스에 대한 탐지 유연성은 인공지능 백신을 따라올 수 없습니다. 따라서 기존의 시그니처 DB 방식과 이번에 개발한 인공지능방식을 상호보완적으로 사용한다면 실시간 발생되는 랜섬웨어와 같은 악성코드와 APT공격과 같은 사이버위협 뿐만 아니라 제로데이 어택에 대한 방어력을 보다 극대화 시킬 수 있다고 생각합니다.”
 
관련 시장은 매우 넓다. IT분야 전문 시장조사기관 Technavio에 따르면, 전 세계 사이버보안 시장은 2016년 1,003억달러 규모(약 113조원)에서 5년간 연평균 12.9%로 성장해 2021년에는 1839억달러(약 207조원) 규모에 이를 것으로 전망되고 있다.
 
㈜엔코디 연구소장인 송재민 이사는 “사이버보안 분야 글로벌 시장규모는 200조원이 넘습니다. 악성코드 백신의 국내시장도 천억원이 넘는 규모입니다. 인공지능 엔진을 탑재한 악성코드 백신과 사이버공격 관제시스템의 성공은 바로 기존의 컴퓨터 바이러스 백신을 포함한 사이버보안 시장의 변화를 유도할 것입니다. 결과적으로 200조원이 넘는 거대한 글로벌 시장에서 인공지능 기술을 이용하여 충분히 경쟁할 수 있습니다.“
 
한편 ㈜엔코디는 이번 행사에서 APT공격 등 사이버위협에 대하여 빅데이터 머신러닝 기능을 이용한 네트워크 관제용 소프트웨어인 <AI Cyber Threat Defender 1.0>도 발표하였는데 이시스템은 수십 년간의 각종 사이버 공격 데이터를 빅데이터로 활용하여 유형별 연관관계를 분석하고 인공지능 기술을 활용한 머신러닝으로 특정 사이버공격에 대하여 공격 국가와 목적, 공격에 대한 대비책이 무엇인지를 실시간으로 제공하는 획기적인 기능을 가지고 있다고 관계자는 발표하였다.
 
현재 가장 위험한 악성공격인 APT 공격의 경우 공격 국가와 유형 등 해당 공격의 특징을 분석하여 APT1, APT37과 같이 특정 코드를 부여하여 관리하고 있는데 시연회에서 해당 시스템은 공격 패킷에 대하여 공격국가, 공격유형, 공격시간, 예상피해 대상 등 공격 특징에 대하여 정확한 예측과 판단을 보여주었다. 



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