차세대 바이러스 백신 과 사이버 공격 관제 시스템 개발 성공 : 더 데일리 뉴스 
 차세대 바이러스 백신 과 사이버 공격 관제 시스템 개발 성공 
 인공지능 웹 위협 탐지 와 예측 기술 기반 
 기사 입력 : 2019 / 03 / 19 [ 16 : 06 ] 최종 편집 : 
 ▲ < AI Trainning Center 시스템 화면 예시 > © 
 [ 더데 일리 뉴스 ] 정보 보안 전문 연구 개발 기업인 ㈜ 엔 코디 는 ㈜ 디지털 트윈 과 청강 문화 산업 대학교 와 공동 으로 인공지능 신경망 엔진 을 탑재 한 컴퓨터 용 백신 과 사이버 공격 관제 시스템 을 개발 했 다고 발표 했 다 . 
 이 는 인공지능 웹 위협 탐지 기술 과 사이버 공격 예측 자동 화 시스템 이 라고 도 말 하 며 , 특히 < AI Virus Detector 1 . 0 > 으로 명명 된 이 시스템 은 세계 최초 인공지능 엔진 을 탑재 한 미국 < 다크 트레이서 > 의 분류 정확도 를 능가 하 는 성능 을 보이 는 것 으로 알려졌 다 . 
 일반 적 으로 사용 자 들 의 PC 에 설치 되 어 있 는 바이러스 백신 시스템 은 시그 니 처 DB 방식 을 사용 한다 . 시그 니 처 DB 는 기 밝혀진 컴퓨터 바이러스 프로그램 의 특징 을 저장 하 고 있 는 데이터베이스 를 말 하 는 것 으로 이 특징 과 PC 에서 작동 하 는 프로그램 을 비교 하 여 해당 프로그램 이 바이러스 인지 정상 프로그램 인지 를 판별 하 는 방식 이 다 . 
 시연회 에서 ㈜ 엔 코디 의 김동욱 대표 는 이 인공지능 을 이용 한 악 성 코드 백신 프로그램 의 정확 성 에 대해 다음 과 같이 발표 하 였 다 . 
 “ 우리 회사 가 이번 에 발표 한 < AI Virus Detector 1 . 0 > 은 최고 99 % 의 분류 정확 성 을 가지 고 있 습니다 . 특히 딥 러닝 에 사용 하 는 이미지 변환 방식 을 그레 이 스케일 벡터 방식 이 아닌 Scalable GLCM ( Gray - Level Co - Occurrence Matrix ) 으로 개발 했 기 때문 에 세계 적 인 악 성 코드 챌린지 에서 사용 하 는 최고 난이도 의 < MS 캐 글 데이터 셋 > 에 대하 여 최고 99 % 의 분류 정확 성 을 기록 하 였 습니다 . 이것 은 현존 하 는 인공지능 바이러스 백신 프로그램 중 에서 최고 로 높 은 정확 성 입니다 ” 
 ▲ < AI 랜섬 웨어 학습 및 예측 결과 사례 > © 
 청강 문화 산업 대학교 김경신 교수 는 “ 현재 우리 가 사용 하 는 시그 니 처 DB 방식 은 일단 알려진 바이러스 에 대해서 는 빠르 고 정확도 도 거의 100 % 에 육박 할 정도 로 높 습니다 . 그러나 새로운 바이러스 와 변형 랜섬 웨어 등 에 는 취약 합니다 . 새로운 바이러스 에 대한 탐지 유연 성 은 인공지능 백신 을 따라올 수 없 습니다 . 따라서 기존 의 시그 니 처 DB 방식 과 이번 에 개발 한 인공지능 방식 을 상호 보완 적 으로 사용 한다면 실시간 발생 되 는 랜섬 웨어 와 같 은 악 성 코드 와 APT 공격 과 같 은 사이버 위협 뿐 만 아니 라 제 로데이 어택 에 대한 방어력 을 보다 극대 화 시킬 수 있 다고 생각 합니다 . ” 
 관련 시장 은 매우 넓 다 . IT 분야 전문 시장 조사 기관 Technavio 에 따르 면 , 전 세계 사이버 보안 시장 은 2016 년 1 , 003 억 달러 규모 ( 약 113 조 원 ) 에서 5 년 간 연평균 12 . 9 % 로 성장 해 2021 년 에 는 1839 억 달러 ( 약 207 조 원 ) 규모 에 이를 것 으로 전망 되 고 있 다 . 
 ㈜ 엔 코디 연구 소장 인 송재민 이사 는 “ 사이버 보안 분야 글로벌 시장 규모 는 200 조 원 이 넘 습니다 . 악 성 코드 백신 의 국내 시장 도 천억 원 이 넘 는 규모 입니다 . 인공지능 엔진 을 탑재 한 악 성 코드 백신 과 사이버 공격 관제 시스템 의 성공 은 바로 기존 의 컴퓨터 바이러스 백신 을 포함 한 사이버 보안 시장 의 변화 를 유도 할 것 입니다 . 결과 적 으로 200 조 원 이 넘 는 거대 한 글로벌 시장 에서 인공지능 기술 을 이용 하 여 충분히 경쟁 할 수 있 습니다 . “ 
 한편 ㈜ 엔 코디 는 이번 행사 에서 APT 공격 등 사이버 위협 에 대하 여 빅 데이터 머신 러닝 기능 을 이용 한 네트워크 관제 용 소프트웨어 인 < AI Cyber Threat Defender 1 . 0 > 도 발표 하 였 는데 이 시스템 은 수십 년 간 의 각종 사이버 공격 데이터 를 빅 데이터 로 활용 하 여 유형 별 연관 관계 를 분석 하 고 인공지능 기술 을 활용 한 머신 러닝 으로 특정 사이버 공격 에 대하 여 공격 국가 와 목적 , 공격 에 대한 대비책 이 무엇 인지 를 실시간 으로 제공 하 는 획기 적 인 기능 을 가지 고 있 다고 관계자 는 발표 하 였 다 . 
 현재 가장 위험 한 악 성 공격 인 APT 공격 의 경우 공격 국가 와 유형 등 해당 공격 의 특징 을 분석 하 여 APT 1 , APT 37 과 같이 특정 코드 를 부여 하 여 관리 하 고 있 는데 시연회 에서 해당 시스템 은 공격 패킷 에 대하 여 공격 국가 , 공격 유형 , 공격 시간 , 예상 피해 대상 등 공격 특징 에 대하 여 정확 한 예측 과 판단 을 보여 주 었 다 . 
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