성과
S2W, '통제 가능한 AI' 기술 연구로 국제 학술 저널 논문 채택
2026.01.09
📝 S2W가 KAIST 연구진과 공동으로 진행한 ‘네트워크 침입의 근본 원인 규명 프레임워크’ 연구 논문이 정보보안 분야의 세계적인 학술 저널 「Computers & Security」에 채택됐습니다!
이번 연구는 보안 도메인에서 실증됐으나, 그 근간에 적용된 기술은 다양한 요소 간 관계를 분석하고 문제의 근원을 추론하는 데 필요한 모든 복합 도메인에 활용될 수 있는데요.
연구진은 네트워크상에서 발생하는 다양한 이벤트, 정책적 변화, 시스템 상태 등의 요소를 지식그래프 형태로 모델링해 사건 간 관계를 표현하고 공격의 출발점을 식별하는 분석 방식을 제시했으며, ‘설명 가능한(Explainable)’ 정량적 기준에 입각해 보안 사고 발생의 원인을 구조적으로 이해할 수 있는 체계를 구현했습니다.
이번 연구는 S2W의 도메인 특화 온톨로지(Ontology) 플랫폼 ‘SAIP’의 핵심 아키텍처와 동일한 접근 방식으로 진행됐습니다.
도메인 온톨로지·지식그래프·추론 엔진을 결합, ‘통제 가능한 AI’를 기반으로 리스크를 체계적으로 추적하고 설명 가능한 의사결정 프로세스를 제공한 것인데요.
S2W는 향후에도 조직이 직면한 다각적이고 고차원적인 의사결정 문제를 효과적으로 지원할 수 있도록, 기술 연구와 플랫폼 고도화를 지속하며 솔루션의 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 예정입니다.
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