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IBM, 인공지능+보안 '왓슨 포 사이버 시큐리티'…핵심은 '학습력'

  • 송고 2017.06.29 14:46 | 수정 2017.06.29 14:46
  • 김언한 기자 (unhankim@ebn.co.kr)

방대한 보안 데이터 습득, 개념간 관계 연결고리 높여

코그너티브 보안 시대 주도

윤영훈 한국IBM 보안사업부 실장.ⓒEBN

윤영훈 한국IBM 보안사업부 실장.ⓒEBN


"인공지능(AI) 기술의 승자를 결정짓는 것은 높은 컴퓨팅 파워가 아니다. 누가 더 많은 양질의 데이터를 확보하고 있느냐가 관건이다."

윤영훈 한국IBM 보안사업부 실장은 29일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 열린 국제개인정보보호 심포지엄에서 이같이 강조했다.

인공지능을 도입한 기업의 실질적인 생산성 증대는 시스템이 그간 학습한 데이터의 양과 질에 달려있다는 설명이다.

시스템은 고도화된 컴퓨팅 파워를 통해 데이터를 학습하고 결과를 도출한다. 하지만 세세한 분별이 가능해질만큼 방대한 양의 전문화된 데이터가 축적되지 않으면 인간을 대체하기 어렵다.

인공지능 분야에서 IBM의 결과물은 코그너티브 컴퓨팅이다. 기계 안의 지능을 단순히 인공지능이라 부른다면 이 지능을 확대시킨 개념이 '코그너티브(인지)'다.

IBM은 이같은 코그너티브 기술을 보안에 접목한다. 왓슨 기술이 적용된 '왓슨 포 사이버 시큐리티(Watson for Cyber Security)'를 통해 엔드포인트, 네트워크, 사용자, 클라우드 전반에서 발생하는 보안 위협에 대응한다.

ⓒIBM

ⓒIBM


이를 위해 왓슨은 지난해 사이버범죄 언어를 인식하는 특별훈련을 받았다. 일례로 '백도어(backdoor)'는 일반적인 의미로 뒷문을 가리키지만 보안산업에서는 취약점을 의미한다는 것을 인지한다.

100만건 이상의 보안 문서도 학습했다. 인터넷상의 보안논문, 보안 위협정보 등을 지속적으로 학습 중이다. 이를 통해 보안 컨셉과 관계성에 대해 이해하고 서로를 연결한다. 왓슨 디스커버리 서비스를 통해서는 비정형 큐레이팅된 콘텐츠로부터 보안지식을 생성하고 유지한다.

타사가 개발 중인 인공지능 기술과의 차이는 이해, 추론, 학습 능력이다.

이해는 사람과 같이 이해하기 위한 자연어, 즉 기술된 단어, 음성이나 보여지는 것에 대해 이해하는 능력이다.

ⓒEBN

ⓒEBN


추론은 정보이해 뿐 아니라 기저에 있는 맥락을 이해하는 요소다. 인간이 산수 문제를 풀다가 수학을 접하고 최종적으로 기하학, 대수학 등의 어려운 문제를 푸는 것과 같은 원리다. 지속적으로 능력이 발전한다.

마지막으로 학습은 데이터의 지속적인 습득으로 시간이 지남에 따라 가치가 배가 되는 능력이다.

윤 실장은 "왓슨 포 사이버 시큐리티는 5분마다 쓰레드 인텔리전스를 검색해 업데이트하는 것 외에도 비정형데이터에 대한 위협요소를 학습해 서로의 연관성을 만들어내고 있다"고 설명했다.

이어 "인공지능이 부재하는 환경에서 보안분석가는 보안관제솔루션을 통해 이벤트 수집, 상관관계 등을 분석하는 등 수고로움을 겪었다"며 "이제는 코그너티브 기술을 통해 이벤트 발생 시 어떻게 대처해야하는 지 곧바로 지원받아 전문가로서의 역량이 강화될 것"이라고 밝혔다.


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