[서울= 뉴스핌] 정승원 기자= SK쉴더스는 사이버보안 인공지능(AI) 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회인 'ICML 2026'에 채택됐다고 22일 밝혔다.

사이버보안AI랩스 소속 임정훈 선임이 개발한 논문은 불규칙하게 발생하는 공격 패턴을 분석하는 AI 기술 'QuITE(Query-based Irregular Time-series Embedding)'를 제시한다.

기존 사이버보안 탐지 기술은 공격이 일정한 흐름으로 이어진다는 가정 하에 데이터를 분석했다. 하지만 실제 공격은 발생 시점과 간격이 불규칙하다는 점을 반영하지 못했다.

QuITE는 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 표현해 실제 공격 흐름을 자연스럽게 반영하도록 설계됐다.

성능 검증 결과 QuITE는 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋에서 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 성능을 개선했다. 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있어 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능하다.

SK쉴더스는 이번 연구 성과를 자사 사이버보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(Managed Detection & Response) 등 주요 보안 서비스에 적용할 계획이다.

적용 시 위협 탐지부터 분석·대응까지 전 과정의 정밀도를 높이고 기존 방식으로 포착하기 어려웠던 이상 징후까지 식별할 수 있다.

SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터(Autonomous SOC) 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대할 방침이다.

김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

해당 연구는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 발표될 예정이다.

origin@newspim.com