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정진우 S2W 이사 "보안 위한 AI는 기존 LLM과 달라...인간 같은 접근 필요"
2024.07.23
✍️"보안 데이터를 제대로 이해하려면 기존 대형언어모델(LLM) 방식과는 다른, 인간과 같은 인텔리전스한 접근이 필요합니다. 보안과 AI 를 모두 이해하는 새로운 트렌드를 주도하는 것이 목표입니다."
S2W가 최근 공개한 사이버보안 문서 특화 AI ‘사이버튠(CyBERTuned)’에 대해 S2W 정진우 이사가 인터뷰를 진행했습니다.
사이버튠이 주목 받았던 이유인, ‘기존 모델과는 다른 데이터 학습 접근법’에 대해 상세한 이야기를 들어볼 수 있었는데요. 보안 데이터를 이해하는 모델에서 중요한 것은 문자의 배열과 의미가 아니라, 패턴을 파악한 뒤 종류를 구분하는 것입니다. 이를 위해 사이버튠은 비트코인 주소, IP, CVE 등에 있어 비언어적 데이터의 특성 파악을 넘어, 이를 기반으로 사이버보안 언어의 데이터 라벨링 과정에서 새로운 방법을 제시한 것이죠.
이렇게 사이버튠은 50만 건의 사이버보안 관련 뉴스 및 보고서에 대한 방대한 학습량을 거쳐 악성코드를 분류하고, 사이버보안 뉴스 요약, 해커 행동패턴 분석, 해킹 그룹 간 상관관계 파악 등에 있어 효과적인 AI 언어모델로 사용될 수 있습니다.
정진우 이사는 "다크웹이나 보안 등 특정 키워드에 집중해 온 과정에서 데이터 전체에 대한 통찰력이 생겼다"라며 "앞으로는 전 산업군에 대한 언어모델 구축에 기여하며 '보안을 위한 AI'를 넘어 'AI를 위한 보안'으로 나아갈 것"이라고 전했습니다.
사이버튠에 대한 더 자세한 이야기를 아래 기사에서 확인해보세요.
👉"정진우 S2W 이사 "보안 위한 AI는 기존 LLM과 달라...인간 같은 접근 필요""
👉보안 특화 AI 언어모델 (사이버튠, CyBERTuned) 논문 자세히 보기
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