[로이슈 전여송 기자] SK쉴더스가 글로벌 인공지능 학회 ‘ICML 2026’에 자사 소속 연구조직의 사이버보안 AI 기술 연구 논문이 채택됐다고 22일 밝혔다.

이번 논문은 SK쉴더스 사이버보안 AI 연구 조직 ‘사이버보안AI랩스’ 소속 임정훈 선임이 참여한 연구로, 실제 사이버 공격 환경에서 나타나는 불규칙 시계열 데이터를 분석하는 AI 기술을 다뤘다.

ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 글로벌 주요 AI 학회로 꼽힌다. SK쉴더스는 이번 연구가 실제 사이버 공격의 불규칙한 발생 패턴을 반영한 점에서 학계의 평가를 받았다고 설명했다.

기존 사이버 보안 탐지 기술은 공격 흐름이 일정한 패턴으로 이어진다는 가정에 기반해 데이터를 분석하는 방식이 주로 활용됐다. 그러나 실제 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않아 기존 방식으로는 이상 징후를 충분히 반영하기 어려운 한계가 있었다.

이에 SK쉴더스는 불규칙한 공격 흐름을 분석할 수 있는 AI 기술 ‘QuITE(Query-based Irregular Time-series Embedding)’를 제시했다.

QuITE는 시간 간격이 서로 다른 데이터를 분석할 수 있도록 설계된 시계열 분석 기법이다. 기존 AI 모델과 결합 가능한 구조로 다양한 보안 탐지 시스템에 적용할 수 있도록 개발됐다.

회사 측에 따르면 QuITE는 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 검증에서 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 개선된 성능을 보였다.

SK쉴더스는 해당 기술을 자사 사이버보안 관제센터 ‘시큐디움(Secudium)’과 MDR(Managed Detection & Response) 서비스 등에 적용하는 방안을 검토하고 있다. 이를 통해 위협 탐지와 분석, 대응 과정의 정밀도를 높인다는 계획이다.

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

해당 연구는 오는 7월 서울 코엑스에서 열리는 ICML 2026에서 발표될 예정이다.

김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 “이번 ICML 논문 채택을 계기로 AI 기반 보안 기술 연구를 지속 확대할 계획”이라며 “연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용해 탐지·분석 역량을 강화해 나가겠다”고 말했다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr