SK쉴더스, 글로벌 3대 AI 학회서 연구 논문 채택

[2026-05-22 09:27:00]

AI 신기술 'QuITE' 제시…기존 대비 최대 45.9% 성능 개선
김병무 부사장 "사이버보안 특화 AI 기술 투자 지속 확대"

SK쉴더스는 자사 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회인 'ICML'에 채택되는 등 기술 역량을 인정받고 있다고 22일 밝혔다. /SK쉴더스

[더팩트ㅣ이성락 기자] SK쉴더스의 인공지능(AI) 연구 역량이 글로벌 학계에서 인정받고 있다.

SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직인 사이버보안 AI랩스 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회인 'ICML(International Conference on Machine Learning) 2026'에 채택됐다고 22일 밝혔다.

SK쉴더스의 연구는 실제 사이버 공격의 특징인 불규칙 시계열 문제를 새로운 방식으로 접근했다는 점에서 긍정적인 평가를 받았다. 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 그대로 분석할 수 있는 AI 신기술 'QuITE(Query based Irregular Time series Embedding)'를 제시했다.

'QuITE'는 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 표현하는 분석 기법이다. 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계됐다. 또 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있어 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 갖춘 것이 장점이다.

성능 검증 결과, 'QuITE'는 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋에서 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9%의 성능 개선을 나타냈다.

임 선임은 "AI 학계에서는 실제 환경의 불완전한 데이터를 어떻게 효과적으로 다룰 것인지가 중요한 과제로 논의되고 있다"며 "이번 연구는 기존 AI 모델이 불규칙한 공격 패턴까지 더 정밀하게 학습할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 있다"고 설명했다.

SK쉴더스는 이번 연구 성과를 자사 사이버보안 관제 센터 시큐디움과 MDR(Managed Detection & Response) 등 주요 보안 서비스에 적용하는 것을 검토하고 있다.

회사는 신·변종 공격 대응 역량을 강화하고, AI·자동화 기반의 실시간 탐지·대응 체계를 고도화하기 위해 차세대 AI 보안 기술 연구를 지속 확대한다는 방침이다.

김병무 SK쉴더스 사이버보안 부문 부사장은 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 확대해 나가겠다"고 말했다.

rocky@tf.co.kr