사이버 보안 전문 기업 S2W가 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 공동으로 네트워크 침입의 근본 원인을 규명하는 획기적인 프레임워크를 개발, 세계적 권위의 IT 보안 학술지에 관련 논문을 게재하며 기술력을 입증했습니다.
이번 연구는 단편적인 이상 징후 탐지에 머물렀던 기존 보안 체계의 한계를 넘어, 지식그래프와 확률적 논리 기반 추론을 통해 공격의 시발점을 추적하고 사건의 인과관계를 구조적으로 분석하는 새로운 보안 패러다임을 제시합니다.
무엇보다 설명가능 AI(XAI) 기술을 핵심 아키텍처에 적용함으로써 AI의 판단 과정을 투명하게 설명하고, 통제 가능한 AI를 기반으로 고차원적인 의사결정을 지원하는 미래 지향적 솔루션의 가능성을 열었다는 점에서 학계와 산업계의 큰 주목을 받고 있습니다.
사이버 위협이 날로 고도화되고 복잡해지는 현대 디지털 환경에서, 기업과 기관의 보안 체계는 끊임없는 도전에 직면하고 있습니다. 수많은 보안 솔루션이 이상 행위를 탐지하고 경고를 발생시키지만, 정작 ‘왜’ 이러한 사고가 발생했는지, 공격의 근원지는 어디인지 명확히 밝혀내는 데에는 한계를 보여왔습니다. 이러한 상황 속에서 국내 데이터 인텔리전스 기업 S2W가 한국과학기술원(KAIST) 연구진과의 공동 연구를 통해 기존 보안의 패러다임을 전환할 혁신적인 연구 결과를 발표하여 이목을 집중시키고 있습니다. 양측은 '네트워크 침입의 근본 원인 규명 프레임워크'에 관한 논문을 과학·기술·의학 분야의 세계적인 학술 출판사 '엘스비어(Elsevier)'가 발행하는 IT 보안 전문 학술지 '컴퓨터 앤 시큐리티(Computers & Security)'에 게재하며 그 기술적 성취를 공식적으로 인정받았습니다. 이번 연구는 단순히 위협을 탐지하는 것을 넘어, 위협의 근본적인 원인을 추적하고 분석하는 새로운 지평을 열었다는 평가를 받고 있습니다.
기존 보안 탐지 방식의 한계와 새로운 접근법의 등장
지금까지의 정보보안 연구는 주로 시스템 내부에서 발생하는 이상 징후나 악성 행위를 얼마나 빠르고 정확하게 탐지해내는가에 초점을 맞추어 왔습니다. 침입탐지시스템(IDS), 통합보안관제(SIEM) 등 다양한 솔루션들은 정해진 규칙이나 머신러닝 모델을 기반으로 비정상적인 트래픽 패턴이나 로그를 식별하여 경고를 생성하는 방식으로 운영됩니다. 그러나 이러한 접근 방식은 이미 발생한 사건에 대한 사후 대응에 그치는 경우가 많으며, 복잡하게 얽힌 공격 체인 속에서 최초의 침입 경로, 즉 공격의 근본 원인이 무엇이었는지를 밝혀내는 데에는 명확한 한계를 가집니다. 보안 담당자는 수많은 단편적인 로그와 경고의 홍수 속에서 사건의 전체적인 맥락을 파악하고 원인을 규명하는 데 막대한 시간과 노력을 소모해야 했습니다. 이는 결국 동일한 취약점을 통한 반복적인 공격에 노출될 수 있는 위험을 내포하고 있음을 의미합니다.
이번 S2W와 KAIST 연구진이 제시한 프레임워크는 이러한 기존 방식의 한계를 정면으로 돌파하고자 하는 새로운 시도입니다. 연구의 핵심은 ‘탐지’에서 ‘규명’으로의 관점 전환에 있습니다. 연구진은 보안 사고를 유발한 공격의 근원지를 체계적으로 추적하기 위해 네트워크에서 발생하는 모든 이벤트의 연대기를 종합적으로 구성하는 방식을 고안했습니다. 이는 개별적인 이상 징후에만 집중하는 것이 아니라, 시간의 흐름에 따라 발생하는 다양한 이벤트, 시스템의 정책적 변화, 내부 상태 값 등의 모든 요소를 연결하여 하나의 거대한 인과관계 지도를 그리는 것과 같습니다. 이처럼 사건의 발생 원인을 구조적으로 이해하고 근원을 추적하는 접근법은 일시적인 문제 해결을 넘어, 조직의 보안 체계를 근본적으로 강화하고 미래의 위협에 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 점에서 중요한 의미를 가집니다.
지식그래프와 확률적 논리: 근본 원인 추론의 핵심 기술
새로운 프레임워크의 기술적 근간을 이루는 것은 바로 '지식그래프(Knowledge Graph)'와 '확률적 논리(Probabilistic Logic)' 기반 추론 엔진입니다. 연구진은 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 수많은 요소들을 효과적으로 모델링하고 분석하기 위해 지식그래프 기술을 도입했습니다. 지식그래프는 네트워크상의 다양한 이벤트, 시스템 설정, 보안 정책, 자산 정보 등 개별적인 데이터 조각들을 '객체(Entity)'로 정의하고, 이들 간의 관계를 '엣지(Edge)'로 연결하여 거대한 지식 체계를 구축하는 기술입니다. 이를 통해 단편적인 로그 분석만으로는 파악하기 어려웠던 이벤트들 사이의 숨겨진 연관성과 인과관계를 시각적이고 구조적으로 파악할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 특정 서버의 설정 변경이 어떤 방화벽 정책의 변화를 유발했고, 그 결과 어떤 비정상적인 외부 통신이 허용되었는지를 하나의 흐름으로 연결하여 추적할 수 있습니다.
연구진은 단순히 관계를 표현하는 것을 넘어, 문제의 근원을 정량적으로 도출하기 위해 확률적 논리 기반의 추론 방식을 적용했습니다. 이는 각 이벤트나 상태가 특정 보안 문제의 원인이 될 확률을 계산하고, 논리적 추론을 통해 가장 가능성이 높은 공격의 출발점을 식별하는 방식입니다. 이를 통해 보안 분석가는 더 이상 직감이나 경험에 의존하지 않고, 설명 가능한 정량적 기준에 입각하여 문제의 근원을 도출할 수 있습니다. S2W가 구현한 이 체계는 다음과 같은 핵심 기술 요소들의 결합으로 이루어집니다.
- 도메인 온톨로지: 보안 분야의 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 개념, 속성, 관계 등을 체계화한 모델로, 지식그래프의 기반이 됩니다.
- 지식그래프 모델링: 네트워크 이벤트, 정책, 시스템 상태 등 다양한 요소를 지식그래프 형태로 변환하여 사건 간의 관계를 명확하게 표현합니다.
- 확률적 논리 추론 엔진: 모델링된 지식그래프를 바탕으로 정량적 기준에 따라 문제의 근본 원인을 논리적으로 추론하고 식별합니다.
설명가능 AI(XAI)와 범용성: S2W의 기술적 비전
이번 연구가 특히 주목받는 이유는 인공지능(AI) 기술의 고질적인 문제로 지적되어 온 '블랙박스(Black Box)' 상태에서 벗어나고자 했다는 점입니다. 많은 AI 기반 보안 솔루션들은 입력된 데이터와 출력된 결과 사이의 내부 판단 과정을 사용자에게 명확히 설명하지 못해 신뢰성 확보에 어려움을 겪어왔습니다. S2W와 KAIST 연구진은 이러한 한계를 극복하기 위해 도메인 온톨로지, 지식그래프, 추론 엔진을 유기적으로 결합한 구조를 적용했습니다. 이는 AI가 '왜' 그러한 결론에 도달했는지 그 이유와 과정을 논리적으로 설명할 수 있게 하는 '설명가능 AI(XAI, Explainable AI)'의 핵심 철학과 맞닿아 있습니다. 이러한 접근 방식은 S2W가 자체적으로 개발한 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 'SAIP(S2W AI Platform)'의 핵심 아키텍처와 동일하며, 회사의 기술적 비전을 명확히 보여주는 사례입니다.
S2W는 통제 가능한 AI를 기반으로 사이버 리스크를 체계적으로 추적하고, 그 과정을 투명하게 설명하는 의사결정 프로세스를 제공하는 것이 미래 보안 기술의 핵심이라고 강조합니다. 이번 연구에서 증명된 기술은 비단 정보보안 도메인에만 국한되지 않습니다. 다양한 요소 간의 복잡한 관계를 분석하고 문제의 근본 원인을 추론해야 하는 모든 복합 도메인, 예를 들어 금융 사기 분석, 공급망 리스크 관리, 스마트 팩토리의 이상 원인 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 높은 범용성을 갖추고 있습니다. 이승현 S2W SAIP제품실장은 "향후에도 통제 가능한 AI를 기반으로 공공 및 민간 조직이 직면한 다각적이고 고차원적인 의사결정 문제를 효과적으로 지원할 수 있도록 기술 연구와 플랫폼 고도화를 지속하며 솔루션의 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 것"이라고 밝히며 기술 발전에 대한 강한 의지를 표명했습니다.
마치며
S2W와 KAIST의 공동 연구 성과는 단순히 하나의 우수한 논문 발표를 넘어, 사이버 보안 분야의 패러다임이 '사후 대응'에서 '사전 예방'과 '근본 원인 해결'로 나아가고 있음을 보여주는 중요한 이정표입니다. 지식그래프와 확률적 논리를 결합하여 공격의 근원지를 추적하고, 설명가능 AI를 통해 그 과정을 투명하게 제시하는 이들의 접근법은 AI 기술이 나아가야 할 방향을 제시합니다. 복잡한 위협 환경 속에서 더 이상 단편적인 경고에 의존하는 것이 아니라, 구조적인 분석과 명확한 근거에 기반한 의사결정이 중요해지고 있습니다. 앞으로 S2W가 제시하는 통제 가능하고 설명 가능한 AI 기술이 보안 시장을 비롯한 다양한 산업 분야에서 어떠한 혁신을 이끌어낼지 그 귀추가 주목됩니다. 기업과 기관의 의사결정자들은 이러한 차세대 기술 동향을 주시하며, 보다 근본적이고 지능적인 리스크 관리 체계를 구축하기 위한 고민을 시작해야 할 시점입니다.
