✅ 제목: 도메인 특화 AI 언어모델
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 자연어처리(NLP) 영역에도 큰 변화를 가져왔습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM)의 등장은 다양한 산업 분야에서 문서 이해, 정보 요약, 분석 업무의 자동화를 가능하게 하며, AI의 실질적 활용 범위를 빠르게 넓히는 중요한 계기가 되고 있습니다. 하지만 이러한 범용 LLM은 일반 텍스트 기반으로 학습되기 때문에, 특정 산업에서 사용되는 고유한 표현이나 맥락을 정밀하게 이해하는 데에는 한계가 존재합니다.
사이버보안, 의료, 금융, 법률과 같이 고도로 전문화된 영역에서는 일반 언어 모델로는 다루기 힘든 비정형 데이터의 비중이 높고, 그 안에 포함된 용어나 문맥이 일반적인 언어와는 다르기 때문에 해당 도메인의 구조와 표현을 정확히 반영할 수 있는 모델이 필수적입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 각 산업의 특수성을 반영한 도메인 특화 AI 언어모델이 주목받고 있습니다.
1. 도메인 특화 언어모델의 필요성과 전망
대규모 언어모델은 다양한 분야에서 그 활용 가능성을 입증해왔지만, 각 산업 고유의 언어와 맥락까지 완전히 이해하기에는 한계가 존재합니다. 예를 들어, 의료 분야의 진단 코드와 약물명, 금융 분야의 전문 용어, 법률 문서의 판례 구조처럼, 각 산업에는 일반적인 언어모델이 처리하기 어려운 특수한 표현과 문서 체계가 자리하고 있습니다.
이러한 환경에서는 도메인 특화 언어모델이 필요합니다. 단순히 성능이 뛰어난 모델을 만드는 것을 넘어, 특정 산업의 언어적·기술적 특성을 정교하게 반영해 정밀한 분석과 해석이 가능한 AI를 설계하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 분석 정확도를 높이고 결과의 신뢰성을 확보할 수 있으며, 나아가 데이터 기반 의사결정의 자동화와 업무 효율성 향상까지 실현할 수 있습니다.
AI가 산업 전반에 깊이 통합되고 있는 오늘날, 실제 산업 현장에서는 'AI가 얼마나 똑똑하냐'보다 '얼마나 내 일을 제대로 이해하느냐'가 더욱 중요하게 여겨지고 있습니다. 그런 의미에서 도메인 특화 언어모델은 앞으로 산업별 AI 경쟁력을 가르는 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.
2. 세계 최초 다크웹 특화 언어모델, DarkBERT
(1) DarkBERT란?
DarkBERT(다크버트)는 다크웹에 특화된 세계 최초의 언어모델로, 기존 범용 모델이 이해하기 어려웠던 다크웹 고유의 언어 구조와 표현 방식을 정밀하게 분석하기 위해 개발되었습니다. 다크웹은 암호화된 표현, 은어, 파편화된 문장 등 비표준 언어가 빈번히 사용되는 환경으로, 일반적인 AI 모델은 이러한 특성을 효과적으로 처리하는 데 어려움이 있습니다.
DarkBERT는 약 600만 페이지에 달하는 다크웹 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습되었으며, 불법 콘텐츠 탐지, 위협 키워드 분석 등 주요 위협 행위를 정밀하게 식별할 수 있도록 설계되었습니다. 해당 연구는 전산언어학 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 전산언어학학회 (ACL 2023)에서 논문으로 채택되며, 기술적 성과를 국제적으로 공식 인정받았습니다.
(2) 특징과 차별성
DarkBERT는 BERT 계열 언어모델 중 하나인 RoBERTa를 기반으로 개발되었으며, 다크웹의 언어적 특수성을 반영하기 위해 특화된 학습 전략이 적용되었습니다. 다크웹에서는 줄임말, 철자 오류, 은어, 반복 표현 등 비정형적인 언어가 일반적으로 사용되기 때문에, 범용 모델로는 의미 해석과 문맥 분석에 한계가 존재합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 DarkBERT는 다크웹에서 수집된 대규모 텍스트 데이터를 정제하여 학습에 활용했습니다. 중복 콘텐츠, 오류가 포함된 페이지 등 노이즈를 제거하고, 특수한 언어 패턴을 효과적으로 학습할 수 있도록 구조화된 데이터셋을 구축하였습니다. 이는 서피스웹 중심의 데이터로 훈련된 기존 모델들과 차별화되는 핵심 요소입니다.
학습에는 마스크드 언어 모델링(Masked Language Modeling, MLM) 기법이 활용되었으며, 이를 통해 다크웹 내 문맥 구조와 의미망을 보다 정교하게 반영하였습니다. 이 결과 DarkBERT는 다음과 같은 과제에서 기존 모델보다 우수한 성능을 입증하였습니다:
- 다크웹 활동 유형 자동 분류
- 랜섬웨어 유출 사이트 탐지
- 해킹 포럼 내 위협성 게시물 자동 식별
- 의미적으로 연결된 위협 키워드 추론
예를 들어, 피해자의 민감 정보를 게시하며 협박하는 유출 사이트를 자동으로 탐지하거나, 수많은 다크웹 포럼 글 중 악성 가능성이 높은 게시물을 선별하는 작업에서 높은 정확도와 효율을 기록하고 있습니다. 특히, 마스크 채우기 기반의 키워드 추론 기능은 특정 위협 키워드와 의미적으로 연관된 단어들을 효과적으로 식별해, 보안 인텔리전스 분석에 실질적인 가치를 제공합니다.
(3) DarkBERT의 활용 사례
DarkBERT는 현재 S2W의 솔루션에 적용되어 있으며, 실제 환경에서 다크웹 기반 위협 정보를 효과적으로 식별하고 분류하는 데 활용되고 있습니다. 대표적으로 다크웹 내 불법 활동 페이지 자동 분류, 랜섬웨어 그룹의 활동 추적, 해킹 포럼 내 취약점 및 공격 기법 탐지, 마약·무기 거래 등 불법 패턴 분석 업무에 활용되며, 이러한 과제들에서 범용 모델을 능가하는 정밀도와 실용성을 입증하고 있습니다.
3. 사이버보안 특화 언어모델, CyBERTuned
(1) CyBERTuned란?
CyBERTuned(사이버튠)는 사이버보안 도메인에 특화된 언어모델로, 사이버보안 문서에 자주 등장하는 URL, 해시값, IP 주소 등 비언어적 요소(Non-Linguistic Elements, NLEs)를 정밀하게 인식하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 범용 언어모델은 이러한 NLE를 단순한 노이즈로 처리하거나 제거하는 경우가 많아, 실제 보안 문서 분석에서 핵심 정보를 간과하는 한계를 드러냈습니다.
이러한 문제의식을 바탕으로 개발된 CyBERTuned는, 세계 3대 인공지능 학회 중 하나인 북미 전산언어학학회(NAACL 2024)에 논문으로 발표되며, 그 기술적 완성도와 실용성을 국제적으로 인정받았습니다.
(2) 특징과 차별성
CyBERTuned는 기존 범용 언어모델과는 다른 방식으로 사이버보안 문서를 다룹니다. 특히 NLE의 중요도를 판단하여 학습에 반영하는 선택적 마스킹(Selective Masking) 기반의 MLM 기법이 핵심입니다. 의미 있는 NLE(IP, 해시, 도메인, 이메일 등)는 그대로 학습에 활용되며, 문맥 내 연관 관계를 분석하는 데 사용됩니다. 반면 의미가 약하거나 반복적인 문자열은 마스킹되어 학습 효율을 높입니다.
또한 CyBERTuned는 NLE를 별도의 NLE 토큰 클래스로 분류하고, 일반 언어와는 구분되는 임베딩 전략을 적용합니다. 이를 통해 모델은 NLE가 지닌 문법적·구조적 특성을 인식하고, 위협 인텔리전스 문서에서의 맥락적 의미까지 정밀하게 추론할 수 있습니다. 이러한 차별적 접근은 단순한 텍스트 분석을 넘어, 실제 보안 환경에서 요구되는 도메인 인지형 분석 성능으로 이어집니다.
이러한 기술 구조는 모델이 다양한 형식의 보안 문서를 처리할 수 있게 해주며, 특히 로그, CTI 리포트, 악성코드 분석 보고서 등에서 표준화되지 않은 비정형 정보를 정교하게 해석할 수 있게 만듭니다.
(3) CyBERTuned의 활용사례
CyBERTuned는 현재 S2W의 사이버 인텔리전스 솔루션에 적용되어, 실시간 위협 이벤트 분석, 공격 유형 분류, 침해지표(IoC) 추출 및 대응 전략 수립 등 다양한 사이버보안 분석에 활용되고 있습니다. 이처럼 CyBERTuned는 단순한 언어모델을 넘어, 사이버보안 분야의 특수한 문서 문법과 표현 구조를 이해하고 실전 분석에 바로 적용 가능한 AI 모델로 자리매김하고 있으며, 분석 효율성과 정확도를 동시에 끌어올리는 핵심으로 활용되고 있습니다.
4. 결론
빅데이터 분석 AI 기업 S2W가 개발한 DarkBERT와 CyBERTuned는 도메인 특화 언어모델의 성공적인 구축 및 활용 사례로, 각각 다크웹과 사이버보안이라는 고위험·고특수성 분야에서 기존 범용 모델의 한계를 뛰어넘는 정밀한 분석 역량을 입증했습니다. 두 모델은 단순히 대규모 데이터를 학습한 것에 그치지 않고, 각 도메인의 언어 구조와 실무 목적을 모델 아키텍처와 학습 과정에 깊이 반영함으로써 현실적이고 실용적인 분석 환경을 구축하고 있습니다.
AI 기술의 발전 방향은 이제 단순한 규모 확대가 아닌, 산업별 맥락을 얼마나 정확히 이해하고 활용하는지에 초점이 맞춰지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 도메인 특화 AI 언어모델은 산업 현장에서 업무 자동화는 물론, 보다 깊이 있는 인사이트와 정교한 의사결정까지 지원하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
S2W는 이러한 기술력을 바탕으로 산업용 생성형 AI 플랫폼 SAIP를 설계하고 있습니다. SAIP는 각 산업의 전문 지식과 업무 프로세스를 반영한 맞춤형 분석, 문서 생성, 자동화 기능 등을 제공하여 복잡한 인텔리전스 업무의 효율성과 정확성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 실제로 현대제철은 SAIP를 기반으로 ‘기업 지식정보 플랫폼(HIP: Hyundai-steel Intelligence Platform)’을 구축해 제철·제강 분야의 전문적인 데이터와 지식을 효율적으로 활용하고 있습니다.
앞으로도 SAIP는 다양한 산업군에 최적화된 AI 분석 환경을 제공하며, 각 산업의 현장에 특화된 ‘도메인을 가장 잘 이해하는 생성형 AI’로 그 가능성을 지속적으로 확장해 나갈 예정입니다.
🧑💻 칼럼 작성자: S2W AI팀
👉 AI 기술 문의하기: https://s2w.inc/ko/contact
*S2W의 생성형 AI 플랫폼 SAIP에 대해 더 알고 싶다면, 아래에서 자세한 내용을 확인해 주세요.