인공지능 기반 사이버 위협 탐지 시스템 구축 연구

1. 서론

급증하는 사이버 위협은 기존의 보안 시스템으로는 감당하기 어려운 수준에 이르렀다. 지능화되고 정교화된 공격 기법들은 기존의 시그니처 기반 탐지 시스템의 한계를 명확히 드러내고 있으며, 새로운 위협에 대한 빠른 대응과 효율적인 탐지 시스템의 필요성이 절실하다. 따라서 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 다양한 유형의 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고, 오탐률을 최소화하는 탐지 시스템 개발에 집중한다. 특히, 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 악성 코드 탐지, 네트워크 이상 행위 탐지, 그리고 시스템 로그 분석을 통한 위협 탐지 등 다각적인 접근 방식을 채택한다. 이를 통해 기존 시스템의 한계를 극복하고 더욱 안전하고 효율적인 사이버 보안 환경 구축에 기여할 수 있을 것으로 예상한다. 구체적으로는 실제 네트워크 환경과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 다양한 공격 시나리오를 적용하고, 시스템의 성능을 객관적으로 평가하여 실제 운영 환경에서의 적용 가능성을 검증할 계획이다. 또한, 최신 사이버 위협 트렌드를 지속적으로 모니터링하고, 새로운 위협에 대한 학습 및 적응이 가능한 시스템 설계를 통해…